ChatGPT Images: OpenAI의 새로운 이미지 편집기 가이드

ChatGPT Images란 무엇인가요? 

ChatGPT의 새로운 Images 탭은 ChatGPT UI 내에서 시각적 작업을 위한 크리에이티브 허브 역할을 하며, 개인 이미지 라이브러리를 대체합니다. 가장 눈에 띄는 변화는 이미지의 특정 디테일만을 지정해 편집하면서 나머지 요소는 그대로 유지할 수 있는 직접 편집 도구의 통합입니다.

ChatGPT Images는 OpenAI의 최신이자 가장 발전된 텍스트-투-이미지 AI 모델인 GPT-Image-1.5로 구동됩니다. 이는 GPT-Image-1 모델(2025년 3월 공개)의 출시를 기반으로 하며, 첫 주에 7억 장 이상의 이미지가 생성될 정도로 큰 성공을 거뒀습니다.

이 모델은 디테일 보존과 텍스트 렌더링이 개선되었고, 이전 모델보다 “최대 4배” 더 빠르다고 합니다.

새로운 기능은 웹, 모바일 UI, API 전반에서 무료 및 유료 모든 사용자에게 제공됩니다. 현재는 Business와 Enterprise 계정만 접근을 기다리고 있습니다.

ChatGPT Images의 핵심 기능

그렇다면 ChatGPT Images는 이전 모델과 경쟁작 대비 어떤 점이 달라졌을까요? OpenAI는 특히 “중요한 것을 지키는 정밀한 편집”을 강조합니다. 새 기능을 살펴보며 그 의미를 짚어보겠습니다.

전용 크리에이티브 작업 공간

Images 탭은 ChatGPT UI 내에서 시각적 창작 허브로 도입되었습니다. 이미지 생성과 편집을 일반 대화와 분리하려는 의도가 담겨 있습니다.

이전의 Library 기능도 생성된 이미지를 저장했지만, 이미지를 만든 대화로 돌아가는 것 외에는 제공하는 기능이 없었습니다. 전체 대화 기록의 컨텍스트를 활용해 새 이미지를 처음부터 생성했기 때문에, 길어진 스레드에서는 종종 환각이 발생하곤 했습니다.

반면, 새로운 접근법은 이미지를 중심에 둡니다. 각 편집은 특정 이미지를 출발점으로 삼아 선택된 부분만 변경하며, 완전히 새로운 이미지를 다시 생성하지 않습니다.

이미지는 대화 기록 속에 묻히지 않는 지속 가능한 결과물입니다. 이는 새로운 변형에 대한 피드백 루프를 빠르게 하고 실험을 장려하여, 경험을 채팅 스레드에서 캔버스 작업에 가깝게 전환합니다. 

창작 흐름을 더욱 원활히 하기 위해, 작업 공간은 아이디어와 실행 간의 간극을 줄여주는 탐색 도구를 도입했습니다. 사용자는 내장된 스타일 프리셋(예: “sketch” 또는 “dramatic”)을 적용하거나, 트렌딩 미학을 둘러보며 다음 “스튜디오 지브리”를 노려볼 수 있습니다. 숙련되지 않은 사용자에게는 결과를 다듬는 데 도움이 되도록 창의적 제안과 선제적 프롬프트 지원도 제공합니다.

디테일 보존과 정밀 편집

가장 중요한 새로운 기능으로 평가되는 업데이트는, 사용자가 이미지의 특정 부분을 선택해 나머지 구성을 변경하지 않고도 해당 부분만 직접 수정할 수 있게 합니다. 모델은 컨텍스트를 이해하여, 무엇을 편집해야 하는지 파악하면서 주변 요소의 일관성을 유지합니다.

이러한 날카로운 편집은 새 모델의 향상된 디테일 보존 능력 덕분에 가능합니다.

대상, 조명, 구도, 인물의 외양을 출력과 후속 편집 전반에서 일관되게 유지할 수 있습니다. 또한, 지시사항을 더 잘 따르는 능력이 요소 간 관계를 더 잘 보존하게 만들어 정밀도를 높여줍니다.

정밀 편집은 전체 재생성이 필요하지 않을 때 작은 문제를 고치거나 특정 디테일을 실험하는 데 적합합니다. 또한 한 이미지의 요소를 다른 이미지의 장면으로 옮기는 등 창의적 변형도 가능하게 합니다.

다만 한 이미지에 사람이 많을 경우, 모든 사람의 정확한 정체성을 유지하는 데에는 어려움이 있다는 점은 언급할 가치가 있습니다.

텍스트 렌더링과 현실감 향상

이전 모델 GPT-Image-1의 주요 기능 중 하나는 더 긴 텍스트와 일관된 문장을 처리하는 능력이었습니다. 이번 릴리스는 그 기반 위에서 더 조밀하고 작은 텍스트까지 처리할 수 있도록 발전했습니다.

이는 특히 인포그래픽에서 유용하며, 초기 결과가 상당히 인상적입니다. 신문과 같은 이미지 내 텍스트의 마크다운 등 새로운 가능성도 열어줍니다. 인포그래픽 테스트는 뒤에서 진행하겠습니다.

다만 OpenAI의 릴리스에 따르면 중국어, 아랍어, 히브리어 등 일부 특정 언어와 관련된 한계는 여전히 남아 있는 것으로 보입니다.

업데이트의 주초점은 아니었지만, 출력물의 현실감은 이전 모델 대비 크게 개선되었습니다. 특히 사진의 난반사 같은 반사 표현과, 대규모 군중 속 많은 작은 얼굴에서 그 차이가 두드러집니다.

대개 그렇듯 주요 업그레이드는 특정 영역에서의 트레이드오프를 동반합니다. 이번 경우에는 특정 예술 스타일을 생성하는 능력이 일부 후퇴했습니다. OpenAI는 Images 탭의 프리셋 필터를 사용하거나 이전 모델을 커스텀 GPT로 계속 사용할 것을 권장합니다.

성능 가속

생성 속도 향상의 상당 부분은 목표 지점만을 편집하는 기능에서 나옵니다. 전체 이미지 생성도 눈에 띄게 빨라졌지만, OpenAI 릴리스 노트의 주장에 완전히 도달하지는 않습니다. GPT-Images-1.5가 “최대 4배 빠르다”고 보이는 주된 이유는 편집 시 변경되는 부분만 재생성하기 때문입니다.

마찬가지로 API 비용이 약 20% 낮아진 것도 대부분 부분 재생성 덕분이며, 전체 재생성을 더 저렴하게 만든 것이 아니라 추론 효율 향상에서 추가 절감이 발생했습니다.

전반적으로 새 기능은 특히 API 워크플로에서 더 효율적이고 신뢰도 높은 사용을 가능하게 합니다.

ChatGPT Images 예시

발표된 기능은 분명 흥미롭게 들립니다. 간단한 프롬프트 몇 개와 새로운 선택 도구를 조합해 직접 시험해 보았습니다.

편집 정밀도 테스트

첫 번째 테스트의 목표는 품질 저하 없이 반복적 변경을 처리하는 모델의 능력을 평가하는 것이었습니다. 먼저 한밤의 태양이 떠 있는 핀란드 숲을 걷는 갈색 곰의 이미지를 요청했습니다.

프롬프트: “한밤의 태양 아래 울창한 핀란드 숲을 걷는 갈색 곰.”

첫 출력의 품질은 매우 높다고 생각합니다. 곰은 자연스럽고, 나무와 덤불의 종류도 핀란드 숲을 잘 보여줍니다(제가 잘 압니다!). 태양의 낮은 위치도 한밤의 태양이 뜨는 북부 핀란드에서 기대할 수 있는 모습과 일치합니다.

또한 곰의 털과 배경의 조명과 그림자도 꽤 현실적으로 보입니다. 세부 묘사는 좋지만, 어딘가 AI 티가 조금은 납니다.

이제 곰을 북극곰으로 바꿔 보겠습니다. 핀란드에는 북극곰이 없지만, 제대로 동작한다면 배경은 그대로 유지되어야 합니다.

프롬프트: “곰을 북극곰으로 바꿔 주세요.”

보다시피, 배경은 의도대로 완전히 그대로 유지되었습니다.

다음 편집에서는 북극곰의 머리와 눈을 선택해 빈티지 선글라스를 씌워 보았습니다.

프롬프트: “곰에게 빈티지 선글라스를 씌워 주세요.”(머리 선택)

영역을 너무 크게 선택하면 어떻게 되는지 알게 되었네요. 이미지의 배경과 곰의 몸은 일관되게 유지되었지만, 머리는 거대한 선글라스로 변했습니다. 이번에는 눈만 선택해서 다시 시도해 보겠습니다.

프롬프트: “곰에게 빈티지 선글라스를 씌워 주세요.”(눈 선택)

아주 멋지고 확실히 더 좋습니다! 첫 테스트에서는 디테일 보존 기능의 강력함을 확인할 수 있었습니다. 장면의 중요한 디테일은 한 번만 명시하면, 배경을 신경 쓰지 않고도 주인공을 반복적으로 바꿀 수 있었죠. 또 하나의 중요한 포인트는 선택 창의 크기가 중요하다는 것입니다.

변환 일관성 테스트

다음으로는 다양한 장면에서의 객체 지속성과, 큰 군중에서의 모델 한계를 테스트했습니다. 이를 위해 우리 북극곰을 도쿄의 혼잡한 지하철 장면으로 옮겨 보았습니다.

프롬프트: “이 곰을 도쿄의 매우 번잡한 지하철 장면에 배치해 주세요.”

우선 캐릭터 일관성은 인상적입니다. 모델은 곰의 정확한 자세와 정체성을 완벽하게 유지했고, 털의 햇빛 반사도 제거했습니다.

하지만 이러한 강경한 보존이 이른바 “스티커 효과”라는 시각적 괴리를 낳았습니다. 모델이 조명 컨텍스트를 업데이트하지 않아(방향성 그림자와 선글라스의 숲 반사를 유지), 곰이 장면 속 3D 객체라기보다 2D로 덧붙인 조각처럼 보입니다.

원근감도 환상을 깨뜨립니다. 카메라에 더 가까운 행인 앞에 곰이 떠 있는 듯 보입니다.

후자의 문제를 고치려는 시도는 꽤 답답했습니다. 행인과 곰이 겹치는 영역을 선택하고, 원근을 바로잡아 달라고 요청했습니다. 각 변형에서 모델은 카메라 가까이에 새로운 사람을 삽입했는데, 다음과 같았습니다.

프롬프트: “원근을 수정하세요: 선택된 행인의 등이 전경에 있어 곰을 부분적으로 가려야 합니다. 곰은 그 사람의 등 뒤에 서 있습니다.” 

선택했음에도 모델이 기존 사람을 식별하지 못한 듯하며, 프롬프트 지시를 따르기 위해 새 등장인물을 필요로 한 것으로 보입니다.

그림자와 선글라스 반사를 고치는 일은 더 성공적이었습니다. 다음과 같은 단계를 거쳤습니다.

• 그림자: 곰 발 주위의 바닥을 선택하고 “현재 그림자 대신, 천장 형광등과 일치하는 부드럽고 확산된 그림자를 지하철 타일 바닥에 드리우세요.”라고 프롬프트합니다.
• 선글라스: 선글라스를 선택하고 “지하철 환경과 일치하도록 선글라스의 반사를 업데이트하세요.”라고 프롬프트합니다.

그림자와 선글라스 반사를 수정한 뒤 도쿄 지하철의 북극곰

훨씬 나아졌지만, 완벽하진 않습니다.

전반적으로 두 번째 테스트는 첫 번째만큼 성공적이지는 않았습니다. 서로 다른 이미지 간 요소 일관성은 잘 작동하는 반면, 인물 인식은 군중이 많은 환경에서 한계에 부딪히는 듯합니다.

텍스트 렌더링 테스트

마지막으로, 특히 조밀한 텍스트와 편집 상황에서의 새 텍스트 렌더링 능력을 테스트했습니다. 전통적으로 비전 모델은 기호보다 객체, 질감, 장면에 강했기 때문에, 텍스트 렌더링의 개선은 환영할 만합니다.

별의 라이프사이클에 관한 인포그래픽의 복잡한 레이아웃을 요청했습니다.

프롬프트: "'Lifecycle of a Star'를 설명하는 가로형 인포그래픽. 세 섹션: Nebula, Main Sequence, Black Hole. 플랫 벡터 스타일 사용."

출력은 지시를 완벽히 따랐고 오류 없이 텍스트를 렌더링했습니다. 스타일도 인포그래픽 전반에서 정확하고 일관됩니다.

ChatGPT의 출력 멀티모달 특성상 텍스트 삽입에서는 정확해야 합니다. 선택한 영역 “여기”에 글머리 기호를 추가하라고 했을 때, 이미지가 아니라 텍스트 출력으로만 제공했습니다. “이미지에”라는 설명을 덧붙이자 해결되었습니다.

프롬프트: “여기에 이미지에 글머리 기호를 추가하세요. 내용: 'Lasts for billions of years'.”

설명을 덧붙인 후, 글머리 기호가 올바른 위치에 삽입되었습니다. 글꼴, 크기, 색상은 그래픽 스타일과 잘 맞습니다.

ChatGPT Images는 어떻게 이용하나요? 

ChatGPT Images는 이제 대부분의 플랫폼에서 거의 모든 사용자에게 제공됩니다. Business 및 Enterprise 등급 사용자에 대한 지원만 아직 준비 중이며 추후 제공될 예정입니다.

UI에서는 웹 UI나 모바일 앱의 Images 탭을 통해 바로 기능을 사용할 수 있습니다. 정확한 수치는 공개되지 않았지만, Free 계정에는 엄격한 일일 제한이 적용되며 Plus와 Pro 요금제에서는 점진적으로 더 높은, 안정적인 할당량이 제공됩니다.

개발자를 위해 새 GPT-Image-1.5 모델은 OpenAI API와 Azure OpenAI Service 모두에서 이미지 생성 및 편집 용도로 사용할 수 있습니다. 주요 타사 크리에이티브 도구군에 통합될 것으로 기대되지만, 개발자는 이미 v1/images/generations 및 v1/images/edits 엔드포인트를 사용해 자체 애플리케이션에 편집 워크플로를 바로 구축할 수 있습니다.

이전 모델과 달리 GPT-Image-1.5는 통합된 /v1/responses가 아닌 이미지 전용 API 엔드포인트를 사용하며, 이미지 출력을 별도 가격의 토큰으로 제공합니다. 매번 전체 이미지를 새로 생성하는 대신, 변경을 생성하는 데 필요한 토큰만 비용으로 지불합니다.

이 때문에 새 모델은 이전 모델보다 약 20% 저렴하다고 하나, 토큰당 가격은 GPT-Image-1과 비교해 변경되지 않았습니다.

ChatGPT Images의 품질은 어느 정도인가요? 

GPT-Image-1.5는 공개 직후 LMArena와 ArtificialAnalysis의 텍스트-투-이미지 리더보드 최상단에 올랐고, Nano Banana Pro는 2위로 밀려났습니다. 현재 벤치마크 데이터가 없어, 객관적 분류를 위해서는 이러한 투표 기반 순위를 참고해야 합니다.

유명한 우주 비행사의 말을 빌리자면, GPT-Image-1.5는 업계에는 작은 한 걸음이지만, OpenAI에게는 거대한 도약입니다. 

정밀 편집 자체가 완전히 새로운 개념은 아니지만, 이를 ChatGPT에 네이티브로 도입한 것이 가장 큰 변화입니다. 다만 정밀함이 핵심입니다. 테스트에서 나온 ‘머리 없는 북극곰’ 같은 오류를 피하려면 필요한 영역만 선택하세요.

제 경험상 이번 업데이트는 리더보드 순위에도 반영되듯 품질의 뚜렷한 도약을 제공합니다. 일반 이미지가 더 생동감 있어졌고, 인포그래픽은 이전보다 훨씬 덜 단순화되어 보입니다.

사용자는 이제 각 출력에 훨씬 더 많은 통제력을 갖게 되었고, 복잡한 후속 프롬프트를 공들여 작성하며 운에 맡기던 과거의 워크플로를 대체할 수 있습니다. 이는 주로 디테일 보존이 매우 잘 작동하기 때문입니다. 테스트 전반에서 요소를 완전히 그대로 유지했습니다.

캐릭터 일관성도 강력하지만, ‘스티커 효과’와 논리적 원근 문제에는 주의해야 합니다. 목표 지점 편집으로 이러한 문제를 고치기는 수월해졌지만, 군중이 많은 장면에서는 한계가 여전합니다.

ChatGPT Images vs. Nano Banana Pro

현재 ChatGPT Images가 넘어서야 할 강자는 명백히 구글의 Nano Banana Pro입니다. 다음 표는 두 모델을 비교합니다.

GPT-Image-1.5와 Nano Banana Pro는 모두 뛰어난 결과를 내지만, 편집 철학, 워크플로, 고객 초점에서 차이가 있습니다.

ChatGPT Images는 픽셀 단위의 정밀한 분리를 중시해 수동 제어에 강점이 있습니다. 정확한 영역을 선택하면, 선택 영역을 인페인팅용 캔버스처럼 다루고 나머지 이미지는 고정합니다. 반면 Nano Banana Pro는 사용자의 의도를 파악해 적절한 변경을 가하려고 합니다.

워크플로 측면에서도 양사는 서로 다른 길을 택했습니다. ChatGPT의 Images 탭은 대화와 분리된 크리에이티브 스튜디오처럼 느껴지는 반면, Nano Banana Pro는 채팅 흐름에 완전히 통합되어 있습니다.

업데이트: 구글의 비(非) 프로 이미지 생성 모델 신버전 Nano Banana 2가 상당한 개선을 도입했습니다. Nano Banana Pro가 여전히 근소한 우위를 지니지만, 새 모델은 훨씬 빠른 속도로 (거의) 동일한 품질을 제공합니다.

ChatGPT Images와 Nano Banana Pro, 언제 어떤 것을 쓸까

레이아웃 수정을 하거나 텍스트를 편집하고, 기존 이미지의 스타일을 바꾸지 않은 채 정밀한 변경이 필요하다면 ChatGPT Images 사용을 권합니다. 데이터가 많은 비주얼을 생성하거나 여러 이미지를 리믹스하고, 수동 제어보다 스마트 어시스턴트의 의도 추정을 선호한다면 Nano Banana Pro를 선택하세요.

위와 동일한 프롬프트로 테스트 이미지를 다시 만들어 보았습니다. 개인적으로 인포그래픽은 Nano Banana Pro 쪽이 더 마음에 들었고, 곰 이미지는 비슷한 수준이었습니다.

프롬프트: "'Lifecycle of a Star'를 설명하는 가로형 인포그래픽. 세 섹션: Nebula, Main Sequence, Black Hole. 플랫 벡터 스타일 사용." (Nano Banana Pro)

ChatGPT Images 활용 사례 

직접 테스트한 결과와 GPT-Image-1.5의 강점을 바탕으로, 이 모델은 반복 작업과 텍스트 편집에서 특히 빛납니다. 주요 활용 사례는 다음과 같습니다.

• 마케팅 워크플로: 변경 가능한 특정 디테일이 있는 소셜 광고나 제품 샷 제작(예: “스웨터를 빨강에서 파랑으로 바꿔줘”)
• 교육용 인포그래픽: 교과서, 발표 자료, 블로그를 위한 다이어그램 생성(예: 본문의 “별의 라이프사이클” 예시)
• 스토리보딩: 동일한 캐릭터가 다른 장소에 등장해야 하는 스크립트나 코믹의 시각화
• 패션: 하이브리드 콘텐츠 제작을 활용해 의상 조합을 시각적으로 탐색(예: FLUX.2 옷장 시각화 튜토리얼)
• 인테리어 디자인: 대략적인 스케치나 사진과 프롬프트를 결합해 특정 스타일로 공간을 재구성
• UI/UX 목업: 웹사이트 랜딩 페이지나 신제품 패키지의 모습을 빠르게 시각화

마무리 생각 

Nano Banana Pro 출시 이후, OpenAI는 지속적인 압박을 받아왔습니다. 이번 유망한 업데이트로 가장 강력한 텍스트-투-이미지 AI 모델 경쟁에 다시 합류했습니다. 완벽하진 않지만, 또렷한 타이포그래피와 정밀한 편집 같은 본질에 집중하면 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 시작하려면 ChatGPT UI의 해당 기능이나 OpenAI Playground⁠에서 사용해 보세요. 영감을 얻고 싶다면 갤러리와 프롬프트 가이드를 확인하세요.

GPT 모델로 도구를 만들고 싶다면, 저희 OpenAI Fundamentals 스킬 트랙을 추천합니다.