최근 몇 달 동안 Google과 OpenAI는 각각 최첨단 텍스트-이미지 생성 시스템인 Imagen 3과 GPT-Image-1을 출시하며 사실적이고 고도로 제어 가능한 AI 아트의 새로운 시대를 열었습니다. Imagen 3은 초고충실도, 섬세한 조명 제어, 그리고 Google Gemini 및 Vertex 플랫폼과의 통합을 강조하는 반면, GPT-Image-1은 GPT-4o와 연계된 자기회귀적 멀티모달 기반을 활용하여 강력한 안전 가드레일과 광범위한 API 가용성을 통해 이미지 생성 및 제자리 편집 기능을 제공합니다. 이 글에서는 두 시스템의 기원, 아키텍처, 기능, 안전 프레임워크, 가격 모델, 그리고 실제 적용 사례를 살펴보고, 마지막으로 두 시스템이 어떻게 발전할지에 대한 전망을 제시합니다.
Imagen 3이란 무엇인가요?
Imagen 3는 Google의 최신 고해상도 텍스트-이미지 변환 모델로, 이전 모델보다 뛰어난 디테일, 풍부한 조명, 그리고 최소한의 아티팩트를 갖춘 이미지를 생성하도록 설계되었습니다. Google의 Gemini API와 Vertex AI 플랫폼을 통해 이용할 수 있으며, 사용자는 실사 같은 장면부터 스타일리시한 일러스트레이션까지 다양한 이미지를 제작할 수 있습니다.
GPT-Image-1이란 무엇인가요?
GPT-Image-1은 OpenAI Images API를 통해 도입된 OpenAI 최초의 전용 이미지 생성 모델입니다. 처음에는 ChatGPT의 이미지 기능을 구동하는 데 사용되었지만, 최근 개발자에게 공개되어 Figma 및 Adobe Firefly와 같은 디자인 도구와 통합될 수 있게 되었습니다. GPT-Image-1은 기존 이미지 내에서 객체를 추가, 삭제 또는 확장하는 등 원활한 편집 기능을 제공하는 동시에 다양한 스타일 출력을 지원합니다.
그들의 아키텍처는 어떻게 다릅니까?
Imagen 3의 핵심 기술은 무엇입니까?
Imagen 3은 변형 자동 인코더(VAE)를 통해 이미지를 학습된 잠재 공간으로 압축하는 잠재 확산 모델(LDM)을 기반으로 구축되며, 사전 학습된 T5‑XXL 인코더의 텍스트 임베딩을 조건으로 하는 U‑Net을 통한 반복적 잡음 제거가 이어집니다.
Google은 초대형 텍스트 비전 변환기 인코더와 방대한 데이터 세트, 고급 분류기 없는 가이드를 결합하여 이 패러다임을 확장하여 텍스트 의미론과 시각적 충실도 간의 정렬을 강화했습니다.
주요 혁신에는 정밀한 디테일을 위한 다중 해상도 확산 스케줄러, 즉각적인 토큰으로 내장된 조명 제어, 구성의 유연성을 유지하면서 방해가 되는 아티팩트를 줄이는 토큰화된 "가이드라인 레이어"가 포함됩니다.
GPT‑Image‑1의 기초는 무엇입니까?
확산과 달리 GPT‑Image‑1은 GPT‑4o 제품군 내에서 자기회귀적 "이미지 자기회귀 분석기"를 사용합니다. 즉, 텍스트 생성과 유사하게 토큰별로 이미지를 생성하며 각 토큰은 최종 이미지의 작은 패치를 나타냅니다.
이러한 접근 방식을 통해 GPT‑Image‑1은 세계 지식과 텍스트 맥락을 긴밀하게 연결하여 "이 신화적 장면을 르네상스 스타일로 렌더링한 다음 라틴어 레이블로 주석을 달아주세요"와 같은 복잡한 프롬프트를 허용하는 동시에 통합 아키텍처에서 인페인팅 및 지역 기반 편집을 용이하게 합니다.
초기 보고서에 따르면 이 자기회귀 파이프라인은 이미지 내에서 보다 일관된 텍스트 렌더링을 제공하고 특이한 구성에 대한 적응을 빠르게 하는 반면, 확산 파이프라인보다 생성 시간이 다소 길다는 단점이 있습니다.
훈련 데이터 및 매개변수
Google은 Imagen 3의 정확한 매개변수 수를 공개하지 않았지만, 연구 논문은 수십억 개의 매개변수를 가진 LLM 및 확산 네트워크와 일치하는 확장 궤적을 나타냅니다. 이 모델은 방대한 독점 이미지-캡션 쌍 코퍼스를 기반으로 학습되었으며, 스타일과 맥락의 다양성을 강조합니다. OpenAI의 GPT-Image-1은 GPT-4o의 추정 900천억 개 매개변수를 상속받으며, 편집 작업을 위한 데모 기반 명령어 튜닝을 통해 강화된 특수 이미지-텍스트 데이터세트를 기반으로 미세 조정되었습니다. 두 기관 모두 표현 충실도와 편향 완화의 균형을 맞추기 위해 광범위한 데이터 큐레이션을 적용합니다.
이들의 아키텍처와 훈련 데이터 세트는 어떻게 비교됩니까?
Imagen 3의 기본 아키텍처는 무엇입니까?
Imagen 3는 Google의 확산 기반 프레임워크를 기반으로, 노이즈 제거 단계와 대규모 변환기 기반 텍스트 인코더를 활용하여 이미지 세부 정보를 점진적으로 개선합니다. 이러한 아키텍처를 통해 복잡한 프롬프트를 해석하고 세부 정보가 매우 풍부한 장면에서도 일관성을 유지할 수 있습니다.
GPT-Image-1의 기반이 되는 아키텍처는 무엇입니까?
GPT-Image-1은 OpenAI의 GPT 계열에서 파생된 다중 모드 변환기 설계를 사용합니다. 주의 계층에 텍스트와 시각적 맥락을 통합하여 텍스트-이미지 합성 및 이미지 편집 기능을 하나의 통합 모델로 구현합니다.
그들의 훈련 데이터 세트는 어떻게 다릅니까?
Imagen 3는 Google에서 큐레이션한 방대한 독점 데이터세트를 기반으로 학습되었습니다. 이 데이터세트는 웹 크롤링 및 라이선스 컬렉션에서 수집된 수십억 개의 이미지-텍스트 쌍을 포함하며, 다양한 스타일과 주제에 맞게 최적화되어 있습니다. 반면 GPT-Image-1의 데이터세트는 공개 웹 이미지, 라이선스 스톡 라이브러리, 그리고 자체 큐레이션된 예시를 결합하여 광범위한 커버리지와 윤리적으로 공급된 고품질 콘텐츠의 균형을 유지합니다.
그들의 역량과 성과는 어떠한가?
이미지 품질 비교
인간 평가 벤치마크(DrawBench, T2I‑Eval)에서 Imagen 3는 기존의 확산 모델보다 지속적으로 우수한 성능을 보이며, 사진적 사실성, 구성적 정확도, 의미적 정렬에서 더 높은 점수를 받았습니다. 이는 경쟁자보다 DALL·E 3를 앞지르는 점수입니다.
GPT‑Image‑1은 새로운 제품이지만 Artificial Analysis Image Arena 리더보드에서 빠르게 정상에 올랐으며, 스타일 전송, 장면 생성 및 복잡한 프롬프트에서 강력한 제로샷 성능을 보여주었고, 텍스처와 색상 충실도에서 확산 모델과 일치하는 경우가 많았습니다.
이미지(예: 표지판 또는 라벨) 내의 텍스트 명확성의 경우, GPT‑Image‑1의 자기회귀 토큰 생성은 눈에 띄는 개선을 보이며 읽기 쉽고 언어적으로 올바른 단어를 렌더링하는 반면, Imagen 3은 여전히 밀도가 높은 타이포그래피에서 정확한 문자 모양을 표현하는 데 어려움을 겪는 경우가 있습니다.
그들의 예술적 스타일은 얼마나 다재다능한가?
Imagen 3은 8K 풍경, 자연광 인물 사진, 영화 스타일 구성 등 매우 사실적인 렌더링에서 빛을 발하는 동시에 즉각적인 수정을 통해 회화적이고 만화적인 스타일도 지원합니다.
GPT‑Image‑1은 사실적인 것부터 추상적이고 3D 등각 투영 아트까지 광범위한 스타일을 제공하며, 사용자가 경계 상자를 "그려" 변경 사항을 지정할 수 있는 강력한 인페인팅과 로컬화된 편집 기능도 제공합니다.
커뮤니티 사례는 GPT‑Image‑1이 차트와 텍스트 요소를 결합한 지브리에서 영감을 받은 애니메이션 장면과 인포그래픽을 제작하는 능력을 잘 보여줍니다. 이는 통합된 세계 지식이 사실적 일관성을 강화하는 사용 사례입니다.
속도 및 대기 시간
Gemini API의 Imagen 3 추론은 3×5 이미지당 평균 512512초가 소요되고, 사용자가 지정한 반복 및 안내 강도에 따라 초고해상도(8×10)의 경우 최대 20482048초까지 걸립니다.
GPT‑Image‑1은 이미지 API에서 비슷한 크기에 대해 평균 6~8초의 지연 시간을 보고하며, 세부적인 장면의 경우 극단적인 경우 12초에 이릅니다. 단점으로는 점진적 미리 보기를 위한 토큰당 스트리밍 인터페이스가 더 원활해진다는 점이 있습니다.
텍스트 렌더링 기능
확산 모델의 오랜 약점이었던 텍스트 렌더링은 각 팀마다 다르게 처리되었습니다. Google은 Imagen 3에 텍스트 가독성을 높이기 위한 특수 디코더 단계를 추가했지만, 복잡한 레이아웃과 다국어 스크립트는 여전히 어려움을 겪고 있습니다. GPT-Image-1은 트랜스포머 어텐션 메커니즘을 활용하여 제로샷 텍스트 렌더링을 구현하여 인포그래픽 및 다이어그램에 적합한 선명하고 잘 정렬된 텍스트 블록을 생성합니다. 따라서 GPT-Image-1은 내장된 레이블이나 주석이 필요한 교육 및 기업 자산에 특히 유용합니다.
안전성과 윤리적 측면에서 이 두 가지는 어떻게 비교됩니까?
어떤 안전 난간이 설치되어 있나요?
Google은 자동 분류기와 직접 검토하는 파이프라인을 결합하여 Imagen 3에 콘텐츠 필터를 적용하여 폭력적, 성적 콘텐츠 및 저작권이 있는 콘텐츠를 차단합니다. 또한 신속한 엔지니어링의 잠재적 허점을 보완하기 위해 레드팀 피드백 루프를 활용합니다.
OpenAI의 GPT‑Image‑1은 GPT‑4o 안전 스택을 계승했습니다. 즉, 감도를 조절할 수 있는 자동 검토, AI 출처를 알리는 출력에 통합된 C2PA 메타데이터, 유해하거나 편향된 출력을 방지하기 위한 인간 피드백(RLHF)을 통한 강화 학습을 통한 지속적인 미세 조정이 특징입니다.
두 시스템 모두 민감한 범주(예: 유명인의 모습)를 표시하고 정책에 따른 거부를 시행하지만, 독립 감사에서는 이미지 기반 편견(성별, 민족)은 여전히 추가적인 완화가 필요하다고 지적합니다.
어떤 개인정보 보호 문제가 발생합니까?
소비자 도구에서 GPT‑Image‑1이 빠르게 채택되면서 메타데이터 보존에 대한 경고가 나왔습니다. 사용자가 정리하지 않는 한, 모델 개선을 위해 저장될 수 있는 EXIF 데이터(위치, 장치)가 인페인팅을 위해 업로드된 이미지에 포함될 수 있습니다.
Imagen 3은 주로 기업용 API 기반으로, Google Cloud의 데이터 처리 정책을 준수하며, 명시적인 옵트인 없이 고객이 업로드한 프롬프트나 출력을 모델 학습에 사용하지 않는다는 점을 약속하여 기업 규정 준수 요구 사항을 충족합니다.
가격과 구매 가능 여부는 어떻게 되나요?
Imagen 3은 다음과 같은 엔드포인트를 통해 Google Cloud의 Vertex AI 생성 모델 API를 통해 액세스할 수 있습니다. imagen-3.0-capability-001Gemini API를 통해 대화형 사용 사례를 지원합니다. 프롬프트 기반 생성, 스타일 사전 설정, 그리고 반복적인 "낙서를 걸작으로" 워크플로를 지원합니다.
GPT-Image-1은 OpenAI의 이미지 API를 통해 제공되며, 다중 모달 프롬프트를 위한 응답 API에 통합됩니다. 개발자는 gpt-image-1 스타일, 종횡비, 조정 기본 설정에 대한 매개변수를 제공하고, 인페인팅과 아웃페인팅을 위한 초기 이미지를 제공합니다.
개발자는 각 모델에 어디에서 접근할 수 있나요?
Imagen 3은 다음을 통해 제공됩니다.
- 텍스트-이미지 생성 및 고급 기능(종횡비, 다중 옵션 일괄 처리)을 위한 Google Gemini API(이미지당 $0.03)
- 프로그래머가 아닌 사용자를 위해 사용자 정의 엔드포인트 옵션과 Google Slides 통합 기능을 갖춘 Google Cloud의 Vertex AI.
GPT‑Image‑1은 다음을 통해 액세스할 수 있습니다.
- OpenAI 이미지 API(글로벌, 사용량에 따라 지불)는 신규 사용자를 위한 넉넉한 무료 체험 크레딧을 제공합니다.
- 기업 통합 및 규정 준수를 위한 Microsoft Azure OpenAI 서비스(Foundry 플레이그라운드의 이미지)
- 멀티모달 대화 봇과 도우미를 위한 ChatGPT 응답 API(곧 출시)
각각 얼마예요?
Imagen 3은 Gemini API에서 0.03×512 이미지 생성당 512달러를 청구하며, 기업 고객에게는 대량 구매 할인이 적용됩니다. Vertex AI 배포에는 사용자 정의 가격이 적용됩니다.
OpenAI의 GPT‑Image‑1 가격은 단계별로 책정됩니다. 이미지 생성 요청당 약 $0.02~$0.04(해상도 및 배치 크기에 따라 다름)에 페인팅 또는 변형 엔드포인트에 대한 마진 수수료가 추가됩니다. 정확한 요금은 지역 및 Azure 대 OpenAI 직접 청구에 따라 다릅니다.
앞으로 어떤 일이 일어날까요?
Imagen 4 이상이 곧 출시될까요?
소문과 유출된 모델 참조 자료에 따르면 Imagen 4 Ultra와 Veo 3가 Google I/O 2025(20년 2025월 16일)에서 공개될 것으로 보이며, 실시간 XNUMXK 생성, 동적 애니메이션, Gemini의 다중 모드 추론과의 긴밀한 통합을 약속하고 있습니다.
“imagen‑4.0‑ultra‑generate‑exp‑05‑20”과 같은 초기 레지스트리 항목은 Google이 해상도, 속도, 장면 일관성을 동시에 향상시켜 잠재적으로 경쟁사 벤치마크를 앞지르는 것을 목표로 한다는 것을 시사합니다.
GPT‑Image‑1은 어떻게 진화할까요?
OpenAI는 GPT‑Image‑1을 GPT‑4o에 더욱 깊이 통합하여 원활한 텍스트-비디오 전환, 아티팩트 없는 향상된 얼굴 편집, 타일 생성을 통한 더 큰 캔버스를 구현할 계획입니다.
로드맵은 사용자가 스타일러스로 낙서하고 GPT‑Image‑1을 실시간으로 수정한 다음 디자인 도구로 내보내 비기술적 대상을 위한 고급 아트 제작을 민주화하는 "채팅 내 이미지" UI를 암시합니다.
결론
Imagen 3와 GPT‑Image‑1은 차세대 AI 아트의 두 축을 대표합니다. Google의 확산 기반 모델은 원시 충실도와 조명 뉘앙스에 탁월하며, OpenAI의 자기회귀 방식은 통합된 세계 지식, 페인팅, 텍스트 렌더링에 중점을 둡니다. 두 모델 모두 강력한 API를 통해 상업적으로 이용 가능하며, 광범위한 안전 조치와 끊임없이 확장되는 생태계 파트너십을 기반으로 합니다. Google이 Imagen 4를 준비하고 OpenAI가 GPT‑1o에서 GPT‑Image‑4을 심화함에 따라, 개발자와 창작자는 더욱 풍부하고 제어 가능하며 윤리적으로 건전한 이미지 생성 도구를 기대할 수 있습니다.
시작 가이드
개발자는 액세스할 수 있습니다 GPT-이미지-1 API 및 그록 3 API 을 통하여 코멧API시작하려면 Playground에서 모델의 기능을 탐색하고 다음을 참조하세요. API 가이드 (모델명: gpt-image-1) 자세한 지침은 여기를 참조하세요. 일부 개발자는 모델을 사용하기 전에 소속 기관을 확인해야 할 수도 있습니다.
GPT-Image-1 CometAPI의 API 가격 책정, 공식 가격 대비 20% 할인:
출력 토큰: $32/M 토큰
입력 토큰: $8 / M 토큰