GPT Image 2(OpenAI, 2026년 4월)는 텍스트 렌더링, 구조적 정확도, 4K 출력에서 강합니다. Nano Banana 2(Google, 2026년 2월 — 공식명 Gemini 3.1 Flash Image)는 사실적 표현, 3~5초 생성 속도, 5인 캐릭터 일관성에서 강합니다. 타이포그래피가 들어간 마케팅 크리에이티브에는 GPT Image 2를, 제품 이미지와 이미지-투-비디오 파이프라인에는 Nano Banana 2를 선택하세요.
두 벤더 모두 직접 비교를 어렵게 만드는 이 나란한 비교를 직접 해봤습니다. 두 모델은 LoveGen AI의 동일한 크레딧 잔액으로 이용할 수 있어, 본 가이드에서는 실제 제작 작업에서 중요한 항목들을 평가합니다 — 타이포그래피, 사실성, 속도, 캐릭터 일관성, 다국어 지원, 그리고 Veo 3.1이나 Kling 3.0 같은 동영상 모델에 입력됐을 때의 품질.
많은 "비교" 글이 건너뛰는 긴박한 마이그레이션 데드라인도 다룹니다. DALL-E 2와 DALL-E 3은 2026년 5월 12일(본 글 공개 9일 후)에 종료됩니다. 기존 DALL-E 3 연동에는 후계자가 필요합니다. GPT Image 2가 OpenAI의 공식 후계이지만, 많은 워크플로우에서 Nano Banana 2가 점점 더 나은 기본 선택이 되고 있습니다.
한눈에 보기 — 작업별 최적 모델
| 작업이 이런 경우… | 선택 |
|---|---|
| 텍스트가 삽입된 마케팅 크리에이티브 | GPT Image 2 |
| 제품 사진 / 이커머스 목업 | Nano Banana 2 |
| Veo 3.1 또는 Kling 3.0에 입력할 히어로 이미지 | Nano Banana 2 |
| 선명한 타이포그래피의 UI 목업 | GPT Image 2(또는 Ideogram 3) |
| 연속성을 유지한 다중 캐릭터 스토리보드 | Nano Banana 2 |
| 대량 CJK / 아랍어 타이포그래피 | Qwen Image |
| 회화적 분위기의 시네마틱 일러스트 | Seedream 4 |
| 브랜드 일관성 있는 정밀한 아트 컨트롤 | Flux 2 Pro |
두 플래그십이 모든 작업에서 동등하게 뛰어난 것은 아닙니다. 위 표는 결론 요약 — 이하는 그 근거입니다.
GPT Image 2란?
GPT Image 2는 OpenAI가 2026년 4월 21일 출시한 이미지 생성 모델로, 소비자용 ChatGPT Images 2.0 리브랜드와 함께 발표됐습니다. 내장 추론(OpenAI가 "씽킹 모드"라 부르는 기능)을 탑재한 OpenAI 최초의 이미지 모델이자, 최대 4K 출력을 네이티브 지원하는 첫 번째 모델입니다. 작은 텍스트, 아이콘, UI 요소, 밀집한 컴포지션, 스타일 제약에서 이전 OpenAI 이미지 모델이 도달하지 못했던 수준의 정확도를 보여줍니다.
출시일과 대체 모델
GPT Image 2는 DALL-E 2와 DALL-E 3를 대체하며, 두 모델 모두 2026년 5월 12일에 종료됩니다. 기존 DALL-E 3 연동을 운영 중인 개발자는 그 전에 마이그레이션해야 합니다. 마이그레이션 대부분은 API 호출의 모델 식별자를 변경하는 작업이지만, GPT Image 2가 컴포지션 지시에 다르게 반응하므로 프롬프트 패턴도 조정이 필요합니다.
씽킹 모드 — 추론이 더해주는 것
픽셀이 생성되기 전에 GPT Image 2는 레이아웃을 계획하고, 비주얼 참고를 위해 웹을 검색하며, 프롬프트와 비교해 출력을 자체 검수합니다. 이는 레이턴시를 발생시킵니다 — 이미지 생성이 더 이상 즉각적이지 않습니다 — 하지만 여러 피사체, 삽입 텍스트, 또는 특정 공간적 논리를 포함한 복잡한 브리프에서 프롬프트 충실도가 향상됩니다. OpenAI가 밀집한 컴포지션에서 99% 타이포그래피 정확도를 보고하는 것은 이 기능의 직접적인 결과입니다.
사용 가능한 곳
GPT Image 2는 OpenAI API, Codex, Microsoft Foundry, 그리고 LoveGen AI의 GPT Image 2 페이지에서 사용할 수 있습니다. LoveGen에서는 다른 모든 이미지 모델과 동일한 크레딧 시스템으로 작동하므로, Nano Banana 2와의 나란한 테스트를 하나의 탭에서 할 수 있습니다.
Nano Banana 2란?
Nano Banana 2는 Google DeepMind가 2026년 2월 26일 출시한 이미지 생성 모델입니다. 공식 모델명은 Gemini 3.1 Flash Image. 제품의 우선순위는 속도 — 이미지당 3~5초가 일반적 — 이며, Nano Banana Pro의 사실적 품질을 포기하지 않습니다. Google은 이 모델을 Gemini, Google 검색, Google Ads, Google Flow 전반의 기본 이미지 생성기로 채택했습니다.
출시와 라인업의 흐름
Nano Banana 패밀리는 Gemini 내부의 경량 이미지 경로로 시작됐습니다. 초기 Nano Banana는 적당한 품질에서 속도를 우선시했습니다. Nano Banana Pro는 속도를 희생하여 품질을 높였습니다. Nano Banana 2는 그 트레이드오프를 해소합니다. Flash 레이턴시로 Pro 수준의 품질을 실현합니다. Google 스택에서는 이제 Gemini 앱과 Flow 영상 편집 도구의 기본 이미지 생성 모델이 됐습니다.
핵심 기능 — Flash 속도와 사실적 표현
Nano Banana 2를 실제 제작에서 정의하는 두 가지 능력은 생성 속도(전형적인 관측 범위 3~5초)와 조명, 재질, 피부 텍스처에서의 사실적 자연스러움입니다. 이 모델은 하나의 워크플로우에서 최대 5명의 캐릭터와 14개의 오브젝트에 대한 일관성을 유지하며, Google이 스토리보드와 멀티샷 크리에이티브 브리프를 위해 설계한 기능입니다. Gemini 앱의 Personal Intelligence 연동으로 사용자는 자신의 Google Photos 라이브러리를 참조해 이미지를 생성할 수 있습니다.
Nano Banana 2 사용 방법
Nano Banana 2는 Gemini API, Gemini 앱, Google 검색, Google Ads, Google Flow, 그리고 LoveGen AI의 Nano Banana 2 페이지에서 사용할 수 있습니다. LoveGen에서는 GPT Image 2와 동일한 크레딧 기반 접근을 공유하므로, Google과 OpenAI에 별도 결제를 설정하지 않고도 같은 프롬프트로 두 플래그십을 두 개의 브라우저 탭에서 테스트할 수 있습니다.
항목별 비교
아래 비교표는 구매 결정에 중요한 모든 항목을 요약합니다. 표 이후 섹션에서는 선택이 중요한 네 가지 영역(텍스트 렌더링, 사실성, 속도, 캐릭터 일관성)에 대해 자세히 다룹니다.
| 기능 | GPT Image 2 | Nano Banana 2 |
|---|---|---|
| 벤더 | OpenAI | Google DeepMind |
| 출시 | 2026년 4월 21일 | 2026년 2월 26일 |
| 공식 모델명 | gpt-image-2 | Gemini 3.1 Flash Image |
| 최대 해상도 | 최대 4K(사용자 지정 크기) | 고품질, 공식 4K 표기 없음 |
| 생성 속도 | 추론 포함, 이미지당 더 느림 | 전형적 3~5초 |
| 텍스트 렌더링 정확도 | 밀도 높은 레이아웃에서 OpenAI 99% 주장 | 강력, 주요 포커스 아님 |
| 캐릭터 일관성 | 기본 | 최대 5 캐릭터 + 14 오브젝트 |
| 멀티턴 편집 | 있음(컨텍스트 인식) | 있음(컨텍스트 인식) |
| 추론 / "씽킹 모드" | 있음(OpenAI 최초 이미지 모델) | 없음 |
| 개인 컨텍스트(사진 라이브러리) | 없음 | Gemini Personal Intelligence 통해 있음 |
| 다국어 렌더링 | JA, KO, ZH, HI, BN 명시 지원 | 강력, 특정 언어 목록 없음 |
| 대체 대상 | DALL-E 2 / DALL-E 3(2026년 5월 12일 종료) | Nano Banana / Pro(현재 기본값) |
| LoveGen 가격 | 가격 페이지 참조 | 가격 페이지 참조 |
텍스트 렌더링과 타이포그래피
이미지 내 읽을 수 있는 텍스트가 중요할 때 GPT Image 2가 더 안전한 선택입니다. OpenAI의 트레이닝은 작은 텍스트, 밀도 높은 컴포지션, 다국어 스크립트를 우선시했으며, 모델은 최대 2K 해상도에서 타이포그래피 정확도를 유지합니다. 마케팅 레이아웃, 소셜 카드, 인포그래픽, UI 목업 모두 이 혜택을 받습니다 — 이전에는 후반 작업의 텍스트 오버레이가 필요했던 것이 이제 인라인으로 생성 가능합니다.
Nano Banana 2는 대부분의 경우 깔끔하고 읽기 쉬운 텍스트를 생성하지만, 같은 정확도 상한을 목표로 하지는 않습니다. 타이포그래피가 시각적 계층 자체가 되는 무거운 텍스트 작업 — 워드마크 디자인, 밀도 높은 포스터 레이아웃, 다양한 크기의 여러 텍스트 블록이 있는 콘텐츠 — 에서는 Ideogram 3이 여전히 두 플래그십을 능가합니다. Ideogram은 LoveGen의 타이포그래피 전문가로, 타이포그래피 우선 디자인에는 여전히 최적의 도구입니다.
사실성과 영화적 조명
출력이 렌더링이 아닌 촬영처럼 보여야 할 때 Nano Banana 2가 앞섭니다. 시네마틱 조명, 자연스러운 피부 텍스처, 현실적인 재질 물리(원단 드레이프, 유리 굴절, 금속 반사), 대기적 깊이 — 모두 Google의 사진적 자연스러움에 대한 트레이닝 중점을 보여줍니다. 제품 목업과 에디토리얼 포토 목업은 Nano Banana 2에서 일관되게 "실제 사진과 구별하기 어려운" 결과에 가까워집니다.
GPT Image 2의 사실성도 괜찮지만, 구조화된 컴포지션에 적합한 더 깔끔하고 일러스트적인 느낌으로 기울어지는 경향이 있습니다. 더 강한 아트 스타일의 회화적 또는 시네마틱 일러스트에는 LoveGen의 Seedream 4와 Flux 2 Pro가 여전히 강력한 선택지입니다.
속도와 비용
생성 속도는 Nano Banana 2가 가장 명확하게 앞서는 부분입니다. 전형적인 출력 시간은 3~5초로 Flash 레이턴시 영역에 속합니다. GPT Image 2의 씽킹 모드는 픽셀 전에 추론 단계를 추가하므로, 이미지당 레이턴시가 상당히 길어집니다 — 프롬프트 복잡도에 따라 Flash 클래스 모델의 몇 배입니다. 수십 개의 변형을 반복하는 워크플로우에서는 속도 차이가 중요해집니다.
비용 면에서 두 모델 모두 LoveGen에서 크레딧 기반 가격을 사용합니다. 이미지당 크레딧 비용은 각 모델 페이지와 가격 페이지에 표시됩니다. 원본 API 가격 면에서 OpenAI와 Google의 표준 해상도 단가는 비슷하지만, Nano Banana 2는 컴퓨트 부담이 낮아 일반적으로 이미지당 더 저렴합니다.
캐릭터 일관성과 다중 피사체 장면
Nano Banana 2는 하나의 워크플로우에서 최대 5명의 캐릭터와 14개의 오브젝트에 대한 일관성을 광고합니다. 실제로는 스토리보드 시퀀스와 멀티샷 크리에이티브 브리프가 더 잘 유지된다는 의미입니다 — 같은 캐릭터의 얼굴, 의상, 소품이 각 생성마다 참조 이미지를 명시하지 않아도 일련의 생성에서 지속됩니다.
GPT Image 2는 단일 이미지 내에서 멀티 피사체 컴포지션을 잘 처리하지만, 이 규모에서의 멀티 프레임 일관성에서는 Nano Banana 2에 미치지 못합니다. 다중 캐릭터 스토리보드나 씬 연속성 작업에는 Nano Banana 2가 실용적인 선택입니다.
멀티턴 편집
두 모델 모두 컨텍스트 인식 멀티턴 편집을 지원합니다 — 이미지를 생성한 뒤 특정 변경("재킷을 네이비로 바꿔줘", "벽에 시계 추가해줘")을 요청하면 나머지는 일관성을 유지합니다. Nano Banana 2는 Gemini 앱에서 Gemini Personal Intelligence를 통해 Google Photos와 연동된다는 추가 장점이 있습니다. 편집 시 자신의 Google Photos 라이브러리에서 컨텍스트를 가져올 수 있어 개인 프로젝트에는 매우 유용하지만 B2B 제작 작업에는 관련성이 낮습니다.
다국어 및 비라틴 문자
GPT Image 2는 일본어, 한국어, 중국어, 힌디어, 벵골어의 텍스트 렌더링을 영어와 동등한 정확도로 명시적으로 지원합니다. Nano Banana 2도 비영어 스크립트를 잘 처리하지만, Google은 구체적인 언어 목록을 공개하지 않았습니다. 가장 무거운 CJK 또는 아랍어 타이포그래피 작업 — 예를 들어 전체 비주얼 계층이 한자로 이루어진 포스터 — 에는 Qwen Image가 이에 특화되어 있어 플래그십과 함께 테스트해볼 가치가 있습니다.
이미지-투-비디오 파이프라인에서의 성능
오늘날 정적 이미지가 최종 출력이 되는 경우는 드뭅니다. 대부분의 제작 워크플로우는 이미지-투-비디오 파이프라인을 통해 스틸을 모션으로 확장합니다 — 스틸 프레임이 Veo 3.1, Kling 3.0, 또는 Seedance 2 생성의 첫 번째 프레임이 됩니다. 이미지 모델의 선택은 이 전환이 얼마나 매끄럽게 이루어지는지에 영향을 미칩니다.
이미지 모델 선택이 영상 품질에 영향을 주는 이유
사실적인 스틸은 비디오 모델에 더 자연스럽게 입력됩니다. 대기적 깊이, 실세계 조명, 자연스러운 재질 물리는 비디오 모델이 비디오 트레이닝 데이터에서 이미 이해하는 신호입니다. 첫 번째 프레임이 이미 촬영한 것처럼 보이면, 모션 모델이 소스를 조화시키는 작업이 줄어듭니다.
고도로 구조화되거나 텍스트가 많은 컴포지션은 더 어렵습니다. 삽입된 읽기 쉬운 텍스트, 날카로운 기하학적 레이아웃, UI 요소는 종종 비디오 모델과 충돌합니다 — 텍스트가 흔들리고, 기하학이 왜곡되며, 모션의 처음 1~2초 동안 스타일 정확도가 저하됩니다. 이는 실제 현상이며 가정이 아닙니다. Veo와 Kling 출력 모두에 영향을 미칩니다.
권장 조합
이미지-투-비디오 첫 번째 프레임에는 **Nano Banana 2 → Veo 3.1**이 현재 가장 신뢰할 수 있는 조합입니다. 사실적 자연스러움이 Veo의 모션 합성과 오디오 생성에 매끄럽게 이어집니다. **Nano Banana 2 → Kling 3.0**은 더 긴 클립(Kling은 최대 5분 지원)과 멀티샷 디렉팅에 적합합니다. **Nano Banana 2 → Seedance 2**는 크리에이티브 모션 이펙트에 적합합니다.
GPT Image 2 출력은 브리프가 삽입 텍스트나 엄격한 기하학적 레이아웃에 의존하지 않을 때 비디오 첫 번째 프레임으로 작동합니다. 모션에서도 텍스트가 읽기 쉬워야 하는 타이포그래피 스틸에는 GPT Image 2로 스틸을 생성하고 이미지-투-비디오가 아닌 후반 작업을 통해 모션을 추가하는 워크플로우가 더 낫습니다.
LoveGen의 다른 모델이 두 플래그십을 이기는 경우
GPT Image 2와 Nano Banana 2는 2026년의 헤드라인 플래그십이지만, 모든 작업에 최적의 답이 아닙니다. LoveGen의 4개 모델이 특정 카테고리에서 여전히 이들을 능가합니다.
- Imagen 4 — Google의 프리미엄 이미지 티어로, Nano Banana 2의 속도 최적화 가중치가 세부 사항을 놓치는 고도로 세련된 상업 사진 목업에 적합.
- Flux 2 Pro — Black Forest Labs의 플래그십으로, 브랜드 일관성 있는 아트 컨트롤에 더 나은 선택. 정의된 비주얼 아이덴티티(컬러 팔레트, 일러스트레이션 언어, 캐릭터 디자인)에 대한 스타일 충실도가 핵심 강점.
- Seedream 4 — ByteDance의 이미지 모델로 시네마틱 일러스트와 회화적 분위기에서 강합니다. 대기적 깊이와 스타일화된 조명을 가진 내러티브 이미지에서 두 플래그십을 자주 능가합니다.
- Ideogram 3 — 타이포그래피 전문가. 텍스트 자체가 디자인인 경우(로고 워드마크, 밀도 높은 타이포그래픽 포스터), Ideogram 3은 여전히 GPT Image 2보다 더 깔끔한 출력을 생성합니다.
통합된 LoveGen 크레딧 시스템은 대안을 시도하는 데 새 계정이나 추가 결제가 필요 없음을 의미합니다 — 동일한 크레딧 잔액, 다른 모델 페이지.
DALL-E 3은 어떻게 되나?
DALL-E 2와 DALL-E 3은 2026년 5월 12일(본 글 공개 9일 후)에 종료됩니다. 이후 두 모델 모두 OpenAI API를 통해 접근할 수 없게 되므로, 운영 중인 DALL-E 3 연동은 그 전에 마이그레이션해야 합니다.
GPT Image 2가 OpenAI의 공식 후계입니다. 마이그레이션은 주로 기계적인 작업입니다 — 모델 식별자를 변경하고 API 파라미터는 대체로 호환됩니다. 주목해야 할 실용적인 차이가 두 가지 있습니다. GPT Image 2의 씽킹 모드는 레이턴시를 추가하므로, DALL-E 3이 거의 즉각적인 응답을 가정했던 워크플로우는 더 긴 응답 시간을 처리해야 합니다. 또한 GPT Image 2는 컴포지션 프롬프트에 다르게 반응하며, 특히 삽입 텍스트와 구조화된 레이아웃 주변에서 프롬프트 템플릿을 가볍게 조정해야 할 때가 많습니다.
OpenAI에 엄격히 묶이지 않은 워크플로우는 이 마이그레이션을 Nano Banana 2를 평가하는 기회로 활용할 수 있습니다 — 많은 DALL-E 3 사용 사례(제품 이미지, 소셜 콘텐츠, 사실적 크리에이티브)에서 Nano Banana 2가 더 나은 선택입니다.
어떻게 선택할까 — 5초 결정 가이드
| 작업이 이런 경우… | 선택 |
|---|---|
| 텍스트가 삽입된 마케팅 크리에이티브 | GPT Image 2 |
| 제품 사진 / 이커머스 목업 | Nano Banana 2 |
| Veo 3.1 또는 Kling 3.0에 입력할 히어로 이미지 | Nano Banana 2 |
| 선명한 타이포그래피의 UI 목업 | GPT Image 2(또는 Ideogram 3) |
| 연속성을 유지한 다중 캐릭터 스토리보드 | Nano Banana 2 |
| 대량 CJK / 아랍어 타이포그래피 | Qwen Image |
| 회화적 분위기의 시네마틱 일러스트 | Seedream 4 |
| 브랜드 일관성 있는 정밀한 아트 컨트롤 | Flux 2 Pro |
| DALL-E 3에서 마이그레이션(운영 환경) | GPT Image 2 |
| DALL-E 3에서 마이그레이션(대안 검토 중) | Nano Banana 2 |
LoveGen의 전체 AI 이미지 모델 카탈로그는 이들을 순서대로 테스트할 수 있는 실용적인 장소입니다 — 동일한 크레딧, 동일한 UI, 동일한 프롬프트 기록. 더 넓은 AI 이미지 생성기 경험에서 이 목록의 모든 모델은 클릭 한 번으로 사용할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
GPT Image 2가 Nano Banana 2보다 더 좋은가요?
어느 한쪽이 모든 면에서 우월하지는 않습니다 — 각자 강점이 다릅니다. GPT Image 2는 타이포그래피, 구조적 정확도, 4K 출력에서 강하며, OpenAI는 밀도 높은 레이아웃에서 텍스트 렌더링 정확도 99%를 주장합니다. Nano Banana 2는 사실적 표현, 생성 속도(3~5초), 최대 5명의 캐릭터 일관성에서 강합니다. 작업에 맞춰 고르세요. 두 모델 모두 LoveGen AI에서 나란히 사용할 수 있습니다.
GPT Image 2는 언제 출시되었나요?
GPT Image 2는 2026년 4월 21일 OpenAI의 소비자 브랜드 ChatGPT Images 2.0 리브랜드와 함께 출시되었습니다. OpenAI 최초로 추론(씽킹 모드)이 내장된 이미지 모델로, 픽셀을 만들기 전에 레이아웃을 계획하고 웹에서 참고 자료를 검색하며 결과물을 자체 검수합니다. 2026년 5월 12일 종료되는 DALL-E 2와 DALL-E 3을 대체합니다.
Nano Banana 2는 언제 출시되었나요?
Nano Banana 2는 2026년 2월 26일 Google DeepMind에서 출시했습니다. 공식 모델명은 Gemini 3.1 Flash Image. 현재 Gemini, Google 검색, Google Ads, Google Flow 전반에서 기본 이미지 생성 모델로 사용되며, Nano Banana Pro의 품질과 Gemini Flash의 지연 속도를 동시에 갖췄습니다.
Nano Banana 2는 4K 해상도를 지원하나요?
Google은 Nano Banana 2의 기본 출력 해상도로 4K를 공식 표기하지 않았습니다 — 설계 우선순위가 최대 해상도가 아니라 속도(이미지당 3~5초)이기 때문입니다. GPT Image 2는 사용자 지정 크기에서 최대 4K를 명시적으로 지원합니다. 최대 해상도가 필요하면 GPT Image 2가 안전한 선택이며, 일반 웹 크기에서는 Nano Banana 2의 품질도 충분히 경쟁력 있습니다.
GPT Image 2의 씽킹 모드는 무엇인가요?
씽킹 모드는 GPT Image 2가 픽셀을 생성하기 전에 수행하는 추론 단계입니다. 모델은 이미지 레이아웃을 계획하고 시각 참고를 위해 웹 검색을 실행할 수 있으며, 프롬프트와 비교해 출력을 스스로 점검합니다. OpenAI가 이미지 모델에 추론을 탑재한 것은 이번이 처음으로, 생성 시간이 다소 길어지는 대신 프롬프트 충실도가 향상됩니다.
두 모델 모두 기존 이미지 편집이 가능한가요?
네. GPT Image 2와 Nano Banana 2 모두 문맥 인식 멀티턴 편집을 지원합니다 — 이미지를 생성한 뒤 특정 변경(오브젝트 교체, 조명 조정, 텍스트 수정)을 요청할 수 있고, 나머지는 일관되게 유지됩니다. Nano Banana 2는 Gemini Personal Intelligence를 통해 Google 포토와도 연동되어, 자신의 사진 라이브러리를 참조하는 편집이 가능합니다.
텍스트가 들어간 마케팅 비주얼에는 어느 쪽이 더 좋은가요?
가독 텍스트가 들어간 마케팅 크리에이티브에는 GPT Image 2가 더 안전합니다 — OpenAI는 밀도 높은 레이아웃에서 텍스트 정확도 99%를 보고하며, 비라틴 문자(일본어, 한국어, 중국어, 힌디어, 벵골어)도 동일한 정확도로 처리합니다. 텍스트 자체가 주체가 되는 무거운 타이포그래피 작업에는 Ideogram 3이 여전히 두 플래그십을 능가합니다.
사실적 표현에서 어느 모델이 더 좋은가요?
사실적 표현, 영화적 조명, 자연스러운 피부와 재질 텍스처에서는 Nano Banana 2가 앞섭니다. Google의 사진적 자연스러움 중심 학습이 결과물에 그대로 드러납니다. 회화적이거나 영화적인 강한 아티스틱 스타일이 필요하다면, LoveGen AI에서 사용 가능한 Seedream 4와 Flux 2 Pro도 강력한 대안입니다.
2026년 5월 12일 이후에도 DALL-E 3을 사용할 수 있나요?
사용할 수 없습니다. OpenAI는 DALL-E 2와 DALL-E 3을 2026년 5월 12일에 종료한다고 확인했으며, 기존 API 연동은 그 전까지 마이그레이션이 필요합니다. GPT Image 2가 공식 후속 모델로, OpenAI API와 LoveGen AI의 GPT Image 2 페이지에서 사용할 수 있습니다. 마이그레이션은 대부분 모델 ID 교체와 프롬프트 템플릿의 가벼운 조정으로 충분합니다.
LoveGen AI에서 GPT Image 2와 Nano Banana 2를 동시에 사용할 수 있나요?
가능합니다. 두 모델 모두 LoveGen AI에서 동일한 크레딧 잔액으로 사용할 수 있습니다 — GPT Image 2와 Nano Banana 2. OpenAI와 Google에 별도의 결제 관계를 만들 필요가 없어 나란히 비교하기 쉽습니다. 이미지당 가격은 각 모델 페이지와 가격 페이지에서 확인할 수 있습니다.