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Home/Models/Google/Nano Banana 2
G

Nano Banana 2

입력:$0.4/M
출력:$2.4/M
핵심 기능 개요: 해상도: 최대 4K(4096×4096), Pro와 동급. 참조 이미지 일관성: 최대 14개의 참조 이미지(오브젝트 10개 + 캐릭터 4개)로 스타일/캐릭터 일관성을 유지. 극단적인 종횡비: 새로운 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 비율이 추가되어 긴 이미지, 포스터, 배너에 적합. 텍스트 렌더링: 고급 텍스트 생성, 인포그래픽 및 마케팅 포스터 레이아웃에 적합. 검색 기능 강화: Google 검색 + 이미지 검색 통합. 그라운딩: 내장된 사고 프로세스; 복잡한 프롬프트는 생성 전에 추론됨.
새로운
상업적 사용
Playground
개요
기능
가격
API
버전

Gemini 3.1 Flash Image Preview의 기술 사양

항목Gemini 3.1 Flash Image Preview
제공자Google
모델 계열Gemini 3.1 (Flash 티어)
주요 초점이미지 미리보기를 포함한 고속 멀티모달 생성
입력 유형텍스트, 이미지
출력 유형텍스트, 이미지(미리보기 생성)
컨텍스트 윈도우최대 1M 토큰(Gemini 3.x Flash 티어 표준)
지연 시간 티어저지연, 고처리량
스트리밍 지원예
도구 호출예(Gemini API tools framework)
버전3.1

Nano Banana 2란 무엇인가

Nano Banana 2는 새로 출시된 Gemini-3.1-Flash-Image 모델에 대해 언론과 개발자 커뮤니티에서 사용하는 인기 있는 별칭입니다. Google은 이를 저지연·저비용의 “Flash” 티어에서 거의 Pro에 가까운 시각적 충실도를 제공하는 이미지 엔진으로 포지셔닝하고 있으며, 대량 생성, 신속한 반복 편집, Google 서비스 전반의 제품 워크플로 통합에 적합합니다. Gemini 3.1의 멀티모달 추론을 계승하고, 이미지 중심 기능(이미지 내 가독성 있는 텍스트, 다중 이미지 합성, 와이드 종횡비 지원, 네이티브 4K)을 추가했습니다.

주요 기능

  • 고속 멀티 해상도 생성: Flash 티어 속도와 함께 0.5K / 1K / 2K / 4K 출력 옵션 및 새로운 극단 종횡비(1:4, 4:1, 1:8, 8:1) 지원.
  • 실시간 웹 그라운딩: “Thinking” 또는 검색 그라운딩이 활성화된 경우, 텍스트 및 이미지 검색 결과를 통합하여 생성물을 최신 웹 정보에 기반하도록 합니다. 최신 레퍼런스와 사실 기반 인포그래픽에 유용합니다.
  • 향상된 텍스트 렌더링: 이전 Flash 모델 대비 짧은 텍스트 및 그래픽 텍스트(폰트, 크기) 렌더링 품질 개선; 다만 긴 문단/소형 텍스트는 여전히 완벽하지 않습니다.
  • 다중 입력 편집 및 멀티 턴 워크플로: 여러 이미지를 입력으로 결합하고, 여러 턴에 걸친 반복 편집을 강력히 지원합니다.

📊 벤치마크 성능 — 이미지 생성 및 편집(Elo 점수)

역량Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)GPT-Image 1.5Seedream 5.0 LiteGrok Imagine Image Pro
텍스트-투-이미지 — 전체 선호도1079.0 ± 7.01073.0 ± 5.0942.0 ± 6.01021.0 ± 5.01047.0 ± 5.0928.0 ± 8.0
텍스트-투-이미지 — 시각적 품질1140.0 ± 6.01129.0 ± 6.0929.0 ± 6.01043.0 ± 5.0975.0 ± 5.0759.0 ± 10.0
텍스트-투-이미지 — 인포그래픽(사실성)1114.0 ± 14.01074.0 ± 12.0881.0 ± 13.01102.0 ± 13.0985.0 ± 12.0890.0 ± 22.0
편집 — 일반1065.0 ± 9.01047.0 ± 9.0913.0 ± 9.01051.0 ± 10.0995.0 ± 8.0937.0 ± 9.0
편집 — 캐릭터1056.0 ± 7.01049.0 ± 7.0952.0 ± 7.01050.0 ± 8.01025.0 ± 7.0894.0 ± 8.0
편집 — 크리에이티브1023.0 ± 7.01031.0 ± 7.0976.0 ± 7.01004.0 ± 7.01017.0 ± 7.0938.0 ± 7.0
편집 — 객체/환경1029.0 ± 8.01018.0 ± 8.0945.0 ± 8.01042.0 ± 10.0976.0 ± 8.0946.0 ± 9.0
편집 — 다중 입력1037.0 ± 8.01016.0 ± 8.0919.0 ± 9.01056.0 ± 12.01014.0 ± 9.0N/A
편집 — 스타일라이제이션1045.0 ± 7.01031.0 ± 7.0862.0 ± 8.01045.0 ± 9.0996.0 ± 7.0984.0 ± 7.0

이 벤치마크 표의 핵심 포인트:

  • 텍스트-투-이미지 생성과 이미지 편집 전반에서, Gemini 3.1 Flash Image는 Flash 티어 및 다수 경쟁 이미지 모델 중 최고 수준과 동률이거나 앞서는 점수를 일관되게 보입니다.
  • 특히 시각적 품질과 인포그래픽(사실성) 벤치마크에서 강세를 보여, 미적 품질뿐만 아니라 구조적으로 정확한 콘텐츠 렌더링에서도 뛰어남을 시사합니다.
  • 다중 입력 편집에서 Nano Banana 2는 이전 Flash 세대보다 높은 점수를 기록하며, 강건한 일반화 성능을 보여줍니다.

이 평가는 다양한 벤치마크 스위트에서 사람에 의한 나란히 비교(Elo) 방식을 통해 수행되었으며, 일반적으로 사용되는 이미지 생성/편집 작업 전반의 선호도와 충실도를 반영합니다.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

모델포지셔닝대표 벤치마크/비고
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Flash 티어: 속도 + 높은 시각적 품질(2K–4K)전체 선호도 1079.0 ± 7.0; 시각적 품질 1140 ± 6.0(내부 GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)이전 Flash 릴리스(낮은 충실도)3.1 대비 선호도/시각적 점수가 다소 낮음.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)Pro 티어: 복잡한 작업에서 더 높은 지각적 충실도, 더 높은 비용/지연상이한 트레이드오프; 일부 지표에서는 특수 작업에서 서로 다른 상대적 순위를 보임.
GPT-Image 1.5 / 기타 상용 모델경쟁 모델(오픈/클로즈드)Google 내부 벤치마크에서는 시각적 품질과 전체 선호도에서 Gemini 3.1이 GPT-Image 및 기타 모델보다 높은 점수를 기록. 독립적인 제3자 비교에서는 결과가 상이할 수 있음.

Flash Image Preview를 선택해야 하는 경우:

  • 앱에서의 실시간 이미지 미리보기
  • 비용에 민감한 대규모 이미지 생성
  • 인터랙티브 디자인 어시스턴트

Nano Banana 2 액세스 및 통합 방법

1단계: API 키 등록

cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자라면 먼저 회원가입을 진행하세요. CometAPI console에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격 API 키를 발급받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하여 토큰 키 sk-xxxxx를 발급받아 제출하세요.

2단계: Nano Banana 2 API로 요청 보내기

API 요청을 보내기 위해 “gemini-3.1-flash-image-preview8” 엔드포인트를 선택하고 요청 본문을 설정하세요. 요청 메서드와 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정에서 발급받은 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 교체하세요. 호출 위치: Gemini 이미지 생성

Nano Banana 2는 이미지 편집, 이미지 생성, 다중 이미지 워크플로를 지원합니다. 이미지 편집의 경우 이미지 URL을 업로드해야 합니다. 더 많은 파라미터는 문서를 참고하세요.

3단계: 결과 조회 및 검증

API 응답을 처리하여 생성된 결과를 수신하세요. 처리 후 API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다. 플레이그라운드에서 이미지를 로컬(일반적으로 PNG 형식)로 바로 다운로드할 수 있습니다. API 처리 중 이미지 URL이 생성되며, 신속히 다운로드하시기 바랍니다.

자주 묻는 질문

Nano Banana 2는 정확히 무엇이며 어떤 기능을 하나요?

Nano Banana 2는 Google의 최신 AI 이미지 생성 및 편집 모델로, Gemini Flash 이미지 기술을 기반으로 빠르고 고품질의 비주얼 생성과 텍스트 및 이미지 입력 전반에 걸친 정밀한 지시 이행을 제공합니다.

Nano Banana 2는 Gemini 3.1 Flash Image와 어떤 관련이 있나요?

Nano Banana 2는 본질적으로 Google의 Gemini 3.1 Flash Image 모델을 소비자에게 보여 주는 브랜드명으로, 이전 Nano Banana 버전의 고급 기능과 Flash 모델의 속도를 결합한 것입니다.

Nano Banana 2는 이전 Nano Banana 모델보다 어떤 개선점을 추가했나요?

Nano Banana 2는 더 빠른 생성 속도, 더 선명한 디테일, 더 나은 지시 충실도, 향상된 텍스트 렌더링/현지화 번역, 그리고 더 폭넓은 창작 제어 기능을 제공하며, 많은 Pro급 기능을 기본 등급에서도 사용할 수 있게 합니다.

Nano Banana 2는 어떤 종류의 이미지와 해상도를 생성할 수 있나요?

이 모델은 다양한 화면비와 최대 4K 해상도까지 유연한 출력을 지원하며, 소셜 미디어, 광고, 디스플레이, 전문 콘텐츠에 적합합니다.

Nano Banana 2는 복잡한 구도에서도 일관성을 유지할 수 있나요?

예 — 여러 피사체와 객체 전반에서 일관성을 유지합니다(예: 단일 프롬프트 워크플로에서 최대 5명의 캐릭터와 14개의 객체), 이는 내러티브 장면과 스토리보드 스타일 작업에 도움이 됩니다.

Gemini 3.1 Flash Image는 어떤 이미지 생성 사용 사례에 가장 적합한가요?

전문가급 이미지 생성 및 편집, 인포그래픽, 다중 이미지 일관성, 텍스트 렌더링, 현지화된 다국어 출력에 매우 적합하며, 특히 워크플로에 정밀한 제어와 반복적인 수정이 필요할 때 유용합니다.

Nano Banana 2는 실시간 정보나 세계 지식을 사용하나요?

Nano Banana 2는 실제 세계 지식과 이미지 검색 통합 기능을 활용하여 더 정확한 피사체, 인포그래픽, 위치 인식 비주얼 생성을 지원합니다.

Gemini 3.1 Flash Image는 이미지나 다이어그램 안에 상세한 텍스트를 생성할 수 있나요?

예 — 이미지 내에서 선명한 텍스트를 생성하고 렌더링할 수 있지만, 매우 작거나 여러 문단으로 빽빽하게 구성된 텍스트는 여전히 어려운 경우가 있습니다.

Nano Banana 2의 기능

[모델 이름]의 성능과 사용성을 향상시키도록 설계된 주요 기능을 살펴보세요. 이러한 기능이 프로젝트에 어떻게 도움이 되고 사용자 경험을 개선할 수 있는지 알아보세요.

Nano Banana 2 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

nano-banana-2（image）

variant / aliasPrice
gemini-3.1-flash-image (0.5K)≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image (1K)≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image (2K)≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image (4K)≈ $0.12080
gemini-3.1-flash-image-preview (0.5K)≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image-preview (1K)≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image-preview (2K)≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image-preview (4K)≈ $0.12080

Nano Banana 2의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.
POST
/v1beta/models/{model}:generateContent
Python
JavaScript
Curl
from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = (
    "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. "
    "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress "
    "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, "
    "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
)
aspect_ratio = "9:16"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[prompt],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio=aspect_ratio),
    ),
)

os.makedirs("./output", exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = (
    "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. "
    "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress "
    "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, "
    "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
)
aspect_ratio = "9:16"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[prompt],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio=aspect_ratio),
    ),
)

os.makedirs("./output", exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

JavaScript Code Example

import fs from "fs";
import path from "path";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1beta";
const model = "gemini-3.1-flash-image-preview";

const prompt =
  "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. " +
  "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress " +
  "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, " +
  "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings.";

const response = await fetch(`${base_url}/models/${model}:generateContent`, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    Authorization: api_key,
  },
  body: JSON.stringify({
    contents: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: prompt }],
      },
    ],
    generationConfig: {
      responseModalities: ["IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: "9:16",
      },
    },
  }),
});

const data = await response.json();

const outputDir = "./output";
if (!fs.existsSync(outputDir)) {
  fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
}

for (const candidate of data.candidates) {
  for (const part of candidate.content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageBuffer = Buffer.from(part.inlineData.data, "base64");
      const outputPath = path.join(outputDir, "gemini-3.1-flash-image-preview.png");
      fs.writeFileSync(outputPath, imageBuffer);
      console.log(`Image saved to ${outputPath}`);
    }
  }
}

Curl Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p ./output

curl -s "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "9:16"
      }
    }
  }' | python3 -c "
import sys, json, base64
data = json.load(sys.stdin)
parts = data['candidates'][0]['content']['parts']
for part in parts:
    if 'text' in part:
        print(part['text'])
    elif 'inlineData' in part:
        img = base64.b64decode(part['inlineData']['data'])
        with open('./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png', 'wb') as f:
            f.write(img)
        print('Image saved to ./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png')
"

Nano Banana 2의 버전

Nano Banana 2에 여러 스냅샷이 존재하는 이유는 업데이트 후 출력 변동으로 인해 일관성을 유지하기 위해 이전 스냅샷을 보관하거나, 개발자에게 적응 및 마이그레이션을 위한 전환 기간을 제공하거나, 글로벌 또는 지역별 엔드포인트에 따라 다양한 스냅샷을 제공하여 사용자 경험을 최적화하기 위한 것 등이 포함될 수 있습니다. 버전 간 상세한 차이점은 공식 문서를 참고해 주시기 바랍니다.
Model id설명사용 가능 여부요청
gemini-3.1-flash-image권장, 최신 모델을 가리킴✅Gemini가 이미지를 생성
gemini-3.1-flash-image-preview공식 프리뷰✅Gemini가 이미지를 생성

더 많은 모델

D

Doubao Seedream 5

요청당:$0.028
Seedream 5.0 Lite는 심층적 사고와 온라인 검색 기능을 갖춘 통합 멀티모달 이미지 생성 모델로, 이해·추론·생성 능력이 전반적으로 업그레이드되었습니다.
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FLUX 2 MAX

요청당:$0.008
FLUX.2 [max]는 Black Forest Labs (BFL)의 최상급 시각 지능 모델로, 프로덕션 워크플로: 마케팅, 제품 사진, 전자상거래, 크리에이티브 파이프라인, 그리고 캐릭터/제품 아이덴티티의 일관성, 정확한 텍스트 렌더링, 멀티 메가픽셀 해상도에서의 포토리얼 디테일을 요구하는 모든 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 아키텍처는 강력한 프롬프트 준수, 다중 참조 융합(최대 10개의 입력 이미지), 그리고 근거 기반 생성(이미지 생성 시 최신 웹 컨텍스트를 반영하는 능력)을 위해 정교하게 설계되었습니다.
X

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요청당:$0.056
FLUX.2 [max]는 Black Forest Labs(BFL)의 FLUX.2 제품군에서 플래그십이자 최고 품질의 버전입니다. 최대한의 충실도, 프롬프트 준수, 캐릭터·오브젝트·조명·색상 전반에 걸친 편집 일관성에 초점을 맞춘 전문가급 텍스트→이미지 생성 및 이미지 편집 모델로 포지셔닝되었습니다. BFL과 파트너 레지스트리는 FLUX.2 [max]를 다중 레퍼런스 편집, 그라운딩된 생성 기능을 갖춘 최상위 FLUX.2 버전으로 설명합니다.
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입력:$6.4/M
출력:$25.6/M
GPT-Image-1.5는 GPT Image family에 속한 OpenAI의 이미지 모델입니다. 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성하고, 사용자 지시를 면밀히 따르면서 입력 이미지에 대한 고충실도 편집을 수행하도록 설계된 네이티브 멀티모달 GPT 모델입니다.
D

Doubao Seedream 4.5

요청당:$0.032
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R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

요청당:$0.06
FLUX 2 PRO는 FLUX 2 시리즈의 플래그십 상용 모델로, 전례 없는 품질과 디테일의 최첨단 이미지 생성을 제공합니다. 전문가 및 엔터프라이즈 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 우수한 프롬프트 충실도, 사진처럼 사실적인 결과물, 뛰어난 예술적 표현력을 제공합니다. 이 모델은 AI 이미지 합성 기술의 최첨단을 대표합니다.

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chat-gpt

2026년에 ChatGPT가 이미지를 생성하는 데 얼마나 시간이 걸리나요?

2026년 기준, ChatGPT는 최신 GPT-Image 1.5 모델(DALL·E 3의 후속 모델)을 사용해 일반적으로 이미지를 **5–20초** 만에 생성한다. 간단한 프롬프트는 최소 3–8초 만에 끝나지만, 복잡하거나 고정밀 요청은 피크 시간대에 20–60초가 걸릴 수 있다. 무료 사용자는 더 오래(30–60+초) 기다리는 경우가 흔한 반면, Plus/Pro 구독자는 우선 처리 혜택을 받는다. 이는 최대 4× 더 빠른 추론을 제공하는 OpenAI의 2025년 12월 GPT-Image 1.5 업그레이드 덕분으로, 2024–2025년 DALL·E 3의 평균 15–30초 대비 큰 개선을 의미한다.
Alibaba Wan2.7-Image 리뷰 2026: 혁명적인 통합형 AI 이미지 모델
Apr 3, 2026

Alibaba Wan2.7-Image 리뷰 2026: 혁명적인 통합형 AI 이미지 모델

Wan2.7-Image는 Alibaba Cloud의 새로 출시된 통합 이미지 모델로, 2026년 4월 1일에 발표되었다. 이 모델은 이미지 생성, 이미지 편집, 시각적 이해를 하나의 워크플로로 결합하고, 다중 이미지 입력을 지원하며, Pro 버전보다 더 빠른 생성을 위해 설계되었다. Alibaba는 이 모델이 텍스트-투-이미지, 이미지 편집, 이미지 세트 생성, 여러 개의 참조 이미지를 처리할 수 있다고 말하며, Wan2.7-Image-Pro는 4K 출력과 더 안정적인 구도를 추가한다.
Luma AI Unit-1 이미지 모델(2026): 종합 분석 및 비교
Mar 24, 2026

Luma AI Unit-1 이미지 모델(2026): 종합 분석 및 비교

Luma AI의 Uni-1은 이미지 생성과 시각적 이해를 단일 아키텍처로 통합한 차세대 자동회귀 멀티모달 이미지 모델이다. 확산 모델과 달리 텍스트와 이미지 토큰을 공유된 단일 시퀀스로 처리하여 뛰어난 추론, 편집, 그리고 다중 턴 창의적 워크플로우를 가능하게 한다. Uni-1은 RISEBench와 같은 논리 기반 벤치마크에서 GPT Image 1.5와 Nano Banana 2 등 경쟁 모델을 능가한다.