구글 딥마인드의 AI 이미지 편집 혁신

2025년 8월 26일, 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 제미나이(Gemini)의 이미지 생성 및 편집 기능을 대대적으로 업그레이드했습니다.

그 중심에는 그동안 AI 커뮤니티를 뜨겁게 달군 정체불명의 모델, 바로 ‘나노 바나나(Nano-Banana)’가 있었습니다.

이제 이 모델은 실험용 베타가 아닌, 누구나 제미나이에서 직접 사용할 수 있는 공식 이미지 편집 엔진으로 자리잡았습니다.

저 역시 나노 바나나를 이용해 회사 동료의 강아지 뭉치 생일카드를 만들었던 경험을 이전 아티클 에서 공유한 적이 있는데요.

그때만 해도 “도대체 누가 만든 걸까?”라는 미스터리였던 모델이, 드디어 구글의 작품으로 공식 확인된 셈입니다.

나노 바나나, 결국 구글의 작품이었다

나노 바나나는 LM Arena라는 블라인드 테스트 플랫폼에서 이름을 숨긴 채 처음 등장했습니다.

공식 발표도 없이 사용자 평가만으로 뛰어난 성능을 인정받았고,

커뮤니티에서는 “DeepMind 아니면 못 만든다”는 말까지 나왔습니다.

예전에는 에서 랜덤 매칭을 돌려야만 나노 바나나 모델을 만날 수 있었지만,

이제는 제미나이 안에서 바로 쓸 수 있어 훨씬 간편해졌습니다.

원하는 타이밍에 자유롭게 테스트할 수 있다는 점에서 접근성과 활용성 면에서 큰 변화가 생겼습니다.

그리고 이번 발표로, 그 추측은 사실이 되었습니다.

나노 바나나 AI는 제미나이 이미지 편집 기능의 핵심 엔진이었던 것이죠.

제미나이(Gemini)에서 나노 바나나 활용하기 – 직접 써보며 확인한 기능들

구글이 이번에 밝힌 업데이트의 핵심은 “본연의 모습은 그대로 두면서도, 상상한 대로 변화를 줄 수 있는 편집 경험”입니다.

말로만 들었을 때는 단순한 이미지 변환 기능처럼 느껴졌지만, 막상 제미나이에서 나노 바나나 엔진을 직접 사용해 보니 생각이 달라졌습니다.

기존 이미지 생성 모델에서는 인물이나 동물을 편집하면 원래 모습이 왜곡되거나 전혀 다른 캐릭터가 나오곤 했습니다.

하지만 나노 바나나는 사진 속 개체의 정체성을 유지하면서도, 새로운 콘셉트를 자연스럽게 입혀내는 능력이 탁월했습니다.

실제로 여러 번 테스트하면서 놀랐던 점은,

• 단순히 “멋있다” 수준이 아니라 매번 디테일이 섬세하게 반영되었다는 것,
• 결과물이 합성 티가 거의 나지 않고 실제 사진처럼 자연스러웠다는 것,
• 그리고 무엇보다 추가 요청을 통해 이어서 수정할 수 있다는 점이었습니다.

즉, 제미나이의 나노 바나나는 단순한 이미지 생성기가 아니라,

창작자가 원하는 이미를을 구체적으로 반영해주는 편집자라는 인상을 주었습니다.

외형 유지 + 변신 자유도

사진을 업로드한 뒤 프롬프트를 입력하면, 인물이나 반려동물의 외형은 그대로 두면서 의상이나 배경만 바꿀 수 있습니다.

이 기능이 단순해 보이지만, 실제로는 사용자가 원하는 창작의 자유를 크게 넓혀줍니다.

예를 들어 “강아지에게 선글라스를 씌워줘”라고 지시했을 때, 뭉치의 귀여운 얼굴은 그대로인데 선글라스만 바뀌어 편집됩니다.

과거 다른 이미지 생성 모델을 사용할 때는 캐릭터가 아예 다른 강아지로 바뀌거나, 표정이 어색하게 변형되는 경우가 많았는데,

나노 바나나 엔진은 본래 사진의 인물·동물 특징을 정확히 보존해 결과물이 훨씬 자연스럽습니다.

실제로 제가 테스트했을 때도,

• 평범한 산책 사진을 → “우주복을 입은 강아지”로 바꾸면, 뭉치는 여전히 뭉치인데 의상만 우주복으로 변했습니다.
•  

• 제 프로필 사진을 → “1920년대 빈티지 스타일”로 바꾸니, 얼굴 디테일은 그대로 유지하면서 의상과 배경만 영화 속 장면처럼 변했습니다.

이처럼 본연의 특징은 그대로 둔 채 새로운 콘셉트만 입힐 수 있다는 점이, 제미나이의 나노 바나나가 가진 가장 큰 장점 중 하나입니다.

덕분에 가족사진, 반려동물 사진, 프로필 사진 등 “같은 사람/동물이지만 상황은 다르게” 활용해야 하는 편집에서 특히 강력합니다.

다중 턴 편집

여러 장의 사진을 조합하는 기능은 제미나이의 나노 바나나 엔진이 가진 또 다른 강력한 장점입니다.

예를 들어 제가 테스트했던 장면은 “강아지가 농구 코트에 있는 모습”이었는데,

단순히 강아지를 잘라 붙이는 수준이 아니라, 빛의 방향, 그림자, 원근감까지 고려해 완전히 새로운 장면을 만들어냈습니다.

합성이라는 티가 거의 나지 않아, 실제로 농구장에 뭉치를 데리고 가 사진을 찍은 듯한 결과물이 나왔습니다.

과거 다른 모델들로 합성을 시도하면,

• 인물의 크기 비율이 맞지 않거나,

• 배경과 피사체의 색감이 따로 노는 경우가 많았는데,

  나노 바나나는 디테일한 일관성 유지가 뛰어나 훨씬 자연스러운 결과를 보여줍니다.

이 기능은 단순한 재미를 넘어서 실용적인 활용도가 큽니다.

• 추억 확장: 여행 사진과 반려동물 사진을 합성해, 실제로는 불가능했던 “함께한 순간”을 기록 가능
• 콘텐츠 제작: 제품 이미지와 모델 사진을 합성해 광고 시안으로 활용
• 창의적 프로젝트: 여러 콘셉트의 배경과 인물을 조합해 영화 포스터나 그림 같은 비주얼 제작

추가로 “에펠탑 배경”을 요청해보니, 합성이라고는 믿기 힘들 만큼 매끄럽게 결과물이 나왔습니다.

즉, 제미나이는 단순히 두 이미지를 붙이는 게 아니라, 새로운 현실을 재구성하는 수준의 합성을 가능하게 해줍니다.

스타일 믹싱

마지막으로 체험해본 기능은 스타일 믹싱이었습니다.

사진 속 특정 요소에 전혀 다른 이미지의 색감이나 질감을 입혀 새로운 디자인을 만들어내는 기능인데요.

제가 테스트한 프롬프트는 “슈퍼맨 VS 배트맨처럼 만들어줘”였습니다.

결과는 놀라웠습니다. 원래 사진의 인물과 배경은 그대로 두고, 두 캐릭터의 스타일 요소를 각각 입혀 마치 영화 포스터 같은 장면이 탄생했죠.

이 과정에서 얼굴 특징이나 체형은 유지되면서도, 의상과 분위기는 완전히 변했기 때문에 결과물은 전혀 어색하지 않았습니다.

이 기능은 단순한 스타일 변환이 아니라 창작의 가능성을 확장하는 도구입니다.

• 패션·디자인: 꽃잎의 질감을 드레스에 적용하거나, 나비 날개의 패턴을 가방에 입혀 전혀 새로운 스타일 창출
• 브랜딩: 기업 로고의 색상을 특정 오브젝트에 섞어 새로운 시각적 콘셉트 제작
• 콘텐츠 제작: 현실 사진에 만화풍, 영화풍 같은 특정 장르 스타일을 섞어 마케팅 이미지로 활용

기존 편집 툴에서는 수작업으로 여러 레이어를 겹치고 수정해야 했던 작업이,

나노 바나나 기반 제미나이에서는 프롬프트 한 줄로 구현됩니다.

결국 스타일 믹싱은 단순 편집을 넘어 창의적 실험을 지원하는 기능으로,

디자이너와 크리에이터들에게는 무궁무진한 활용 가능성을 제공하는 셈입니다.

구글의 투명성 전략: SynthID 워터마크

스타일 믹싱을 비롯해 이렇게 강력한 편집 기능이 누구나 쉽게 사용할 수 있게 되면서,

AI 이미지의 활용 범위는 폭발적으로 넓어졌습니다.

하지만 동시에 “이 이미지가 실제 촬영된 것인지, 아니면 AI로 만들어진 것인지”를 명확히 구분할 필요성도 커졌습니다.

구글은 이 문제를 해결하기 위해 투명성 전략을 마련했습니다.

바로 모든 생성 이미지에 워터마크(SynthID)를 적용하는 것입니다.

• 눈에 보이는 워터마크: 이미지 구석에 AI 생성 표시 삽입
• 보이지 않는 디지털 워터마크(SynthID): 육안으로는 확인 불가하지만, AI가 감지할 수 있는 고유 마커 삽입

이중 장치를 통해 구글은 AI 이미지임을 명확히 표시하고,

사용자가 안심하고 이미지를 활용할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다.

즉, 단순히 기능만 강화하는 데 그치지 않고, 신뢰성과 책임성까지 함께 담보하는 접근을 선택한 것입니다.

나노 바나나에서 제미나이까지, 새로운 시작

불과 얼마 전만 해도 정체불명의 모델에 불과했던 나노 바나나.

이제는 제미나이 속에서 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 정식 기능으로 자리 잡았습니다.

제가 직접 사용해본 경험에서도 느낀 점은 분명했습니다.

이 모델은 단순히 이미지를 생성하는 AI가 아니라, “편집 중심의 새로운 패러다임”을 제시하고 있다는 것입니다.

앞으로 제미나이는 단순한 이미지 편집을 넘어,

텍스트·음성·영상까지 아우르는 멀티모달 창작 플랫폼으로 확장될 가능성이 큽니다.

그리고 이번 업데이트는 그 여정을 알리는 분명한 신호탄이라 할 수 있습니다.

결국, 나노 바나나의 등장은 “AI 이미지 편집이 어디까지 진화할 수 있는가”에 대한 답을 보여주었고,

앞으로의 AI 크리에이티브 생태계가 한 단계 도약할 것을 예고하고 있습니다.

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