GPT Image 2 심층 리뷰: 12가지 실제 사례로 주요 사용 시나리오 총망라
GPT Image 2——ChatGPT Images 2.0으로도 출시——는 2026년 4월 21일 공개되었습니다. 이는 OpenAI 최초의 독립형 이미지 생성 모델입니다. GPT-4o 파이프라인에서 분리되어 단일 패스 추론으로 재구축되었으며, OpenAI 이미지 모델 라인업에서 처음으로 아키텍처에 네이티브 추론 기능을 내장한 모델입니다.
핵심 수치: 텍스트 렌더링 정확도 99%+, 네이티브 2K 해상도(최대 4K 가로), 3:1 초와이드부터 1:3 초세로까지 종횡비, 그리고 Thinking 모드에서는 단일 프롬프트로 일관된 캐릭터를 유지하며 최대 8장의 이미지를 생성할 수 있습니다.
12가지 프로덕션 관련 사용 사례를 테스트했습니다. 아래의 각 예시는 표시된 프롬프트를 사용하여 GPT Image 2로 생성되었습니다.
GPT Image 1.5에서 변경된 사항
| 기능 | GPT Image 1.5 | GPT Image 2 |
|---|---|---|
| 아키텍처 | GPT-4o 이미지 파이프라인 (2단계) | 독립형 모델, 단일 패스 추론 |
| 최대 해상도 | 1536×1024 (가로) | 3840×2160 (4K 가로) |
| 텍스트 렌더링 정확도 | ~70% (라틴 문자 전용) | 99%+, 다국어 |
| 추론 통합 | 없음 | 네이티브 Thinking 모드 (웹 검색 포함) |
| 다중 이미지 배치 | 미지원 | 단일 프롬프트로 최대 8장 (Thinking 모드) |
| 자연어 편집 | 미지원 | 변경 사항을 설명하면 됨 — 마스크 불필요 |
| 종횡비 범위 | 1:1 및 고정 프리셋 | 3:1~1:3, 제약 내 임의 해상도 |
| API 모델 문자열 | gpt-image-1.5 | gpt-image-2 |
GPT Image 2는 GPT-4o 이미지 업데이트가 아닙니다. 처음부터 완전히 재구축되었습니다: 출력 PNG의 메타데이터가 다르고, 추론 경로가 다르며, 텍스트 렌더링 파이프라인이 완전히 다릅니다. OpenAI는 이를 오락용 창작 도구가 아닌 프로덕션 워크플로를 위해 구축된 '시각적 사고 파트너'로 포지셔닝합니다.
1. 사실적인 인물 사진
인물 사진은 여전히 이미지 생성에서 가장 까다로운 벤치마크입니다: 피부 질감, 표면 아래 산란, 피사계 심도, 얼굴 비율이 모두 동시에 정확해야 합니다. GPT Image 2는 모델 자체 문서에서 '아이덴티티 민감형' 렌더링이라고 부르는 방식으로 이를 처리합니다——중앙 크롭만이 아닌 프레임 전체에 걸쳐 세부 사항이 유지됩니다.
테스트에서는 특정 조명과 렌즈 특성을 지정하여 클로즈업 인물 사진을 생성했습니다. 후처리 없음, 업스케일 없음——고품질 설정, 1024×1024에서 모델에서 직접 출력.

프롬프트
A photorealistic close-up portrait of a South Asian woman in her late 20s, soft diffused window light from the upper left, very shallow depth of field with background completely out of focus, warm neutral background, 85mm lens perspective. Ultra-fine skin texture — visible pores, subtle smile lines near the eyes, one small birthmark on the left cheek. Dark brown eyes, natural makeup. Hair loosely pinned, a few strands falling forward. Shot on a medium format digital camera. No filters. No color grading.
결과: 피부 질감이 모공 수준으로 렌더링되었습니다. 조명 방향이 물리적으로 일관됩니다——'왼쪽 위에서 들어오는 창문 빛'이라는 지정만으로 오른쪽 그림자 필, 귀 가장자리 림 라이트가 자연스럽게 표현됩니다. 점과 웃음 주름이 존재합니다. 이것이 고품질 모드 1024×1024의 품질 하한입니다.
2. 다국어 텍스트 렌더링
텍스트 렌더링은 GPT Image 2의 대표적인 기능이며 모든 경쟁 모델과의 가장 큰 차이점입니다. OpenAI는 확산 과정에서 픽셀별로 글자 모양을 추론하려는 대신, 래스터화 전에 벡터 형태로 글리프를 작성하는 타이포그래피 경로를 도입함으로써 이를 실현했습니다.
실질적인 결과: 영어, 일본어, 한국어, 아랍어, 중국어, 터키어, 히브리어 텍스트가 대부분의 경우 첫 번째 시도에서 정확하게 렌더링됩니다. 빽빽한 여러 줄 레이아웃, 혼합 스크립트 포스터, 성분 목록이 있는 패키징 카피는 더 이상 출하 전 사람의 QA를 필요로 하지 않습니다.
한일 혼합 텍스트 음악 페스티벌 포스터를 테스트했습니다——정확한 한자 필순과 깔끔한 라틴 디스플레이 서체 모두를 필요로 하기 때문에 텍스트 렌더링 시나리오 중에서도 난이도가 높은 부류입니다.

프롬프트
A bold music festival poster. Headline: "音楽の未来" in large brushstroke kanji, centered at the top third. Directly below it in a clean geometric sans-serif: "FUTURE SOUNDS FESTIVAL". Venue and date in smaller white type at the bottom: "Shibuya O-EAST · Tokyo · June 14 2026". Dark background, electric teal and magenta neon glow. All text must be fully legible and correctly formed. No decorative elements that obscure the type.
결과: 모든 한자 획이 올바르게 형성되었습니다. 영어 헤드라인과 장소 행은 완전히 읽을 수 있습니다. 알려진 제한 사항: 매우 작은 포인트 크기에서 완전한 발음 기호가 있는 아랍어와 히브리어는 빽빽한 단락에서 드물게 단일 글리프 오류가 발생합니다. 표준 크기의 사인과 포스터 카피에 대해서는 정확도가 프로덕션 준비 수준입니다.
3. 제품 사진
전자상거래 제품 사진은 GPT Image 2의 가장 상업적으로 가치 있는 사용 사례 중 하나입니다. 이전에는 단일 SKU당 500~2,000달러의 비용이 들었던 팀이 이제 그 비용의 극히 일부로 스튜디오에 준하는 이미지를 생성할 수 있습니다. 모델은 반사, 표면 그림자, 재질 질감——유리, 무광 금속, 크라프트지, 세라믹——, 매크로 피사체 거리에서의 올바른 피사계 심도를 처리합니다.
프리미엄 스킨케어 플랫레이를 테스트했습니다. 유리의 올바른 정반사 하이라이트, 읽을 수 있는 라벨 텍스트, 설득력 있는 꽃잎 배치가 필요한 벤치마크 프롬프트 카테고리입니다.

프롬프트
A high-end skincare flat lay on a smooth white marble surface. Center: a frosted glass serum bottle with a gold dropper cap. The label reads "LUMIÈRE SÉRUM — 30ml" in clean black serif type. Surrounding it: three dried white peonies, scattered rose petals, a small jade facial roller, and a cream-colored linen cloth slightly crumpled in the bottom-left corner. Soft north window light from above-left. Clean drop shadow under each object. No artificial studio look — feels like a magazine editorial. Shot from directly above. 16:9 crop.
결과: 라벨 텍스트 'LUMIÈRE SÉRUM — 30ml'는 악센트 É를 포함하여 올바르게 렌더링되었습니다. 무광 유리 질감과 금색 드로퍼 캡 하이라이트가 정확합니다. 꽃잎 배치는 알고리즘적으로 규칙적이지 않고 유기적으로 보입니다.
4. 읽을 수 있는 라벨이 있는 제품 패키징
패키징 목업은 가장 어려운 버전의 텍스트 렌더링을 필요로 합니다: 성분 목록, 영양 성분표, 법적 문구, 브랜드 타이포그래피가 모두 곡면 왜곡과 재질 질감이 있는 3차원 표면에 표시됩니다.
GPT Image 2 이전에는 디자인 도구 합성 없이는 이것이 불가능했습니다. 성분 패널의 개별 문자가 뒤섞이고 바코드는 장식적인 노이즈였습니다. GPT Image 2는 헤드라인뿐만 아니라 전체 패키징 목업을 올바른 텍스트로 렌더링할 수 있는 최초의 모델입니다.

프롬프트
A photorealistic standing coffee bag mockup. The bag is matte black kraft paper with a natural linen texture stripe across the center. Brand name on the front: "ALTIPLANO" in a bold, wide uppercase serif, letterpressed in gold foil. Below it: "Single Origin · Ethiopian Yirgacheffe" in a smaller clean sans-serif. Bottom strip: "Notes: Blueberry · Jasmine · Brown Sugar". The bag has a tin-tie closure at the top and a circular degassing valve on the lower right. Dark studio background with a single dramatic spotlight from above. Realistic paper texture, no plastic sheen.
결과: 부제목과 테이스팅 노트를 포함한 모든 텍스트 요소가 올바르게 렌더링되었습니다. 종이 질감, 틴 타이 클로저, 탈기 밸브가 물리적으로 그럴듯합니다. 수정 없이 피치 덱이나 전자상거래 리스팅에 바로 사용할 수 있습니다.
5. 이미지 내 텍스트가 있는 마케팅 광고 소재
마케팅 팀은 모델 텍스트를 신뢰할 수 없었기 때문에 Figma나 Photoshop에서 AI 생성 이미지에 텍스트를 오버레이했습니다. GPT Image 2는 이 단계를 제거합니다: 헤드라인, CTA, 본문 카피를 프롬프트에서 지정할 수 있으며 별도의 디자인 패스 없이 배포 준비가 된 상태로 이미지 내에 올바르게 렌더링됩니다.
소셜 미디어 광고 형식을 테스트했습니다——올바른 CTA 텍스트, 제품 이미지, 레이아웃 계층 구조가 모두 단일 생성에서 필요하기 때문에 이 워크플로에서 가장 어려운 변형입니다.

프롬프트
A clean social media ad for a premium running shoe brand. Split layout: left half shows a dramatic close-up of a white and electric blue running shoe on a wet asphalt surface reflecting city lights. Right half is a solid dark navy panel. On the navy panel, stacked vertically: bold white headline "RUN FASTER." then a small white separator line, then secondary copy in light grey "Engineered for your fastest 5K." then below that a solid lime green CTA button with the text "SHOP NOW" in black. All text must be perfectly legible. Modern, premium athletic aesthetic.
6. 인포그래픽 및 단계별 다이어그램
인포그래픽은 모델이 레이아웃, 타이포그래피 계층 구조, 아이콘, 방향 화살표, 정보 정확성을 동시에 관리할 것을 요구합니다——대부분의 이미지 모델을 실패하게 만드는 조합입니다. GPT Image 2는 스타일화된 교육용 다이어그램 카테고리에서 잘 처리합니다. Thinking 모드는 생성 중에 웹을 검색할 수도 있어 데이터 기반 인포그래픽을 그럴듯한 근사치가 아닌 사실적으로 정확한 정보에 근거하게 합니다.
번호가 매겨진 레이블과 화살표 연결기가 있는 단계별 교육 다이어그램을 테스트했습니다.

프롬프트
A clean, modern educational infographic titled "How AI Image Generation Works" showing 5 steps in a left-to-right horizontal flow. Step 1: "Text Prompt" — icon of a person typing. Step 2: "Tokenization" — text being split into tokens. Step 3: "Noise Injection" — abstract Gaussian noise cloud. Step 4: "Denoising Diffusion" — blurry image sharpening. Step 5: "Final Image" — glowing completed photograph. Each step has: a bold number in a lime green circle, a simple flat icon above, the step title in bold dark text, and a one-line description in lighter grey below. Steps connected by clean horizontal arrows. White background. Clear typographic hierarchy. No decorative clutter.
7. UI 목업 및 앱 인터페이스 디자인
UI 목업 생성은 GPT Image 2가 이전 어떤 모델보다 더 잘 처리하는 새로운 사용 사례입니다. 정확한 텍스트 렌더링, 레이아웃 추론, 아이콘 수준의 세부 사항의 조합으로 디자인 도구 없이 신뢰할 수 있는 앱 화면이나 대시보드를 생성하는 것이 가능해집니다——이는 빠른 프로토타이핑, 피치 덱, 디자인 팀이 실제로 구축하기 전 이해관계자 정렬에 유용합니다.
모바일 뱅킹 앱 대시보드를 테스트했습니다: 내비게이션 레이블, 계좌 잔액, 거래 내역 행, 카드 요소가 포함된 레이아웃이 복잡한 프롬프트입니다.

프롬프트
A photorealistic mobile app UI mockup for a premium digital bank. Dark charcoal background. Top section: user greeting "Good morning, Maya" in white. Below: a frosted glass card element showing "Total Balance: $12,480.50" in a large white serif, with a small visa logo in the bottom right. Below the card: a section titled "Recent Transactions" with three rows — each row has a category icon on the left, merchant name and date in the center, and amount on the right (e.g. "Whole Foods Market · Apr 23 · -$84.20"). Bottom navigation bar with five icons: Home, Cards, Transfer, Invest, Profile. All labels must be legible. Clean, minimal, premium fintech aesthetic.
결과: 잔액 수치, 거래 행, 내비게이션 레이블이 모두 올바르게 렌더링되었습니다. 무광 유리 카드 요소가 정확한 반투명도를 가집니다. 무드보드나 이해관계자 프로토타입으로 사용하기에 적합——프로덕션 준비가 된 코드는 아니지만 Figma 파일 없이 디자인 방향을 전달하기에 충분합니다.
8. Thinking 모드: 다중 이미지 일관성
Thinking 모드는 GPT Image 2의 가장 차별화된 기능이며 현재 다른 이미지 생성 모델과의 가장 큰 격차입니다. 활성화하면 모델은 생성 전에 프롬프트에 대해 추론하고——복잡도에 따라 많거나 적은 컴퓨팅을 소비하며——추론 단계에서 웹을 검색할 수 있습니다. Thinking 모드가 활성화된 경우 단일 프롬프트에서 최대 8장의 일관된 이미지를 생성할 수 있으며 모든 출력에서 캐릭터, 오브젝트, 비주얼 스타일이 유지됩니다.
이는 어린이 책 일러스트레이션, 스토리보드, 순차적 브랜드 캠페인, 게임 콘셉트 아트에 직접 유용합니다. Thinking 모드에 접근하려면 ChatGPT Plus, Pro, Business 또는 Enterprise 구독이 필요합니다. 무료 사용자는 추론 단계 없이 표준 생성을 받습니다.

프롬프트
Generate 4 scenes featuring the same character: Chef Milo, a cheerful stocky man in his 40s with a thick red-orange beard, round wire-rimmed glasses, and a white double-breasted chef coat with a small anchovy embroidered on the chest pocket. Scene 1: Milo in a busy open kitchen, plating a dish with tweezers, intense concentration. Scene 2: Milo at a morning market, selecting vegetables, smiling at a vendor. Scene 3: Milo eating a street taco by a food cart, genuine delight on his face. Scene 4: Milo teaching a cooking class, holding a carbon steel wok, students visible in the background. Keep Milo's face, beard, glasses, and coat identical across all four scenes. Cinematic photography style.
이것은 진정으로 새로운 것입니다: 다른 어떤 이미지 생성 API도 단일 API 호출에서 캐릭터 연속성을 가진 다중 이미지 배치 출력을 제공하지 않습니다. 순차적 콘텐츠——스토리보드, 삽화 이야기, 다중 장면 캠페인——에 대해 이것은 제작 수식을 근본적으로 바꿉니다.
9. 자연어 이미지 편집
GPT Image 2는 /v1/images/edits 엔드포인트를 통해 이미지 편집을 지원합니다. 기존 이미지를 업로드하고 변경 사항을 자연어로 설명합니다. 모델은 완전한 이미지를 재생성하지 않고 표적화된 편집을 적용하며 지정된 요소만 변경하면서 아이덴티티, 구도, 조명을 보존합니다.
배경 교체, 오브젝트 추가, 조명 변경, 의상 색상 조정, 스타일 전환 모두 텍스트 설명만으로 작동합니다. 마스크 그리기, 선택 도구, 레이어 관리 없이 사용할 수 있습니다. 여러 참조 이미지를 전달하여 요소를 합성할 수도 있습니다——예를 들어 한 이미지의 제품을 다른 이미지의 장면에 배치하는 것처럼요.

프롬프트
[Edit instruction applied to an existing studio product shot of a glass perfume bottle on white background] Change the background from the plain white studio background to a warm, rustic wooden table surface with soft dappled sunlight coming from the left. Keep the bottle, its reflections, and its shadow exactly as they are. The new background should feel like a high-end lifestyle photograph taken in a sunlit Parisian apartment.
10. 영화적·예술적 스타일 제어
GPT Image 2는 사진 사실주의부터 유화, 수채화, 애니메, 픽셀 아트, 하프톤 인쇄, 네온 사이버펑크까지 50가지 이상의 공인된 예술 스타일을 다룹니다. 모델은 프롬프트의 스타일 설명자에 충실히 따르며 일반적인 AI 미학으로 드리프트하지 않습니다——이는 지정된 특정 스타일에 관계없이 비슷한 그림체로 수렴했던 이전 세대 모델의 일반적인 실패 모드였습니다.
하이 콘트라스트 영화 스틸을 테스트했습니다: 특정 장르, 조명 설정, 컬러 그레이드를 모두 함께 지정.

프롬프트
A cinematic still in the style of contemporary neo-noir. A lone figure in a dark trench coat walks down a rain-slicked urban alley at 2am. Reflections of neon signs — one red kanji, one amber "HOTEL" in script — pool on the wet pavement. Shallow depth of field keeps the background signage slightly soft. Color grade: deep teal shadows, warm amber highlights — classic film noir color separation. Low-key side lighting from a practical wall sconce off screen right. The figure's face is partially in shadow. No dialogue. No motion blur. Shot on 35mm Kodak Vision3 500T. Aspect ratio 3:2.
11. 패션 에디토리얼 및 라이프스타일 사진
패션과 라이프스타일 사진은 GPT Image 2가 프로덕션에서 가장 가치 있는 카테고리 중 하나입니다. 모델은 직물 질감——린넨 직조, 가죽 그레인, 새틴 광택——을 디자인 팀에 스타일링 세부 사항을 명확하게 전달할 수 있는 충실도로 렌더링합니다.
주요 기능: GPT Image 2는 의류의 브랜드 라벨을 올바르게 렌더링할 수 있습니다. 'ÉLISE PARIS'라고 읽히는 라벨을 지정한 프롬프트는 해당 이미지에서 라벨이 읽히는 의류를 생성합니다. 이것은 GPT Image 2에서만 가능——이전 모델들은 텍스트를 뭉개거나 생략했습니다.

프롬프트
An editorial fashion photograph. Subject: a tall woman in an oversized cream linen suit — wide-leg trousers with sharp creases and a boxy double-breasted blazer. The blazer has a small chest pocket with a folded white pocket square and a brand label visible on the inner lapel reading "ÉTAT LIBRE". She stands on a sun-bleached stone terrace overlooking the Mediterranean Sea, golden hour light behind her creating a natural rim light on her silhouette. Shot on medium format, 80mm equivalent. The linen fabric texture and stitching are clearly visible. Expression: composed, distant, slightly downward gaze.
12. 웹 검색 그라운딩을 활용한 실제 장면 정확성
Thinking 모드에서 GPT Image 2는 생성 전에 웹을 검색할 수 있습니다. 이것은 실제 세계의 대상을 참조하는 프롬프트에서 가장 중요합니다: 특정 건물, 브랜드 로고, 문화적 랜드마크, 또는 현재 제품 디자인. 학습 데이터에서 그럴듯한 근사치를 생성하는 대신 모델은 실시간 웹 이미지를 쿼리하고 발견한 것을 사용하여 생성을 사실 정확성에 근거합니다.
GPT Image 2의 지식 컷오프는 2025년 12월입니다. 그 날짜 이후에 변경되거나 등장한 모든 대상——새 제품 디자인, 2026년 이벤트, 최근 업데이트된 브랜드 아이덴티티——에 대해서는 Thinking 모드의 웹 검색이 그 격차를 부분적으로 메웁니다. 학습 창 내의 대상에 대해서는 시각적 정확성의 향상이 실질적입니다.
특정 예술 스타일로 렌더링된 실제 랜드마크를 테스트했습니다——건물 외관의 사실적 정확성과 스타일 실행 모두를 필요로 하는 프롬프트입니다.

프롬프트
Search the web for visual references of the Pantheon in Rome, then generate an image of it in loose architectural watercolor style. The painting should accurately reflect the real building's proportions: the massive Corinthian portico with sixteen granite columns in three rows, the triangular pediment, and the cylindrical drum behind it. Medium: loose warm-toned watercolor with deliberate wet-on-wet washes, visible paper texture, and dry brush strokes on the column edges. A small crowd of tourists in simple gestural marks at street level. Overcast soft Roman morning light. No text. Aspect ratio 3:2.
결과: 생성된 이미지의 기둥 수와 포르티코 비율이 실제 판테온과 일치합니다——16개의 기둥, 올바른 삼각형 페디먼트, 포르티코와 로툰다 드럼 사이의 올바른 깊이 관계. 웹 그라운딩 없이는 이전 모델들이 실제 건물에서 크게 벗어난 그럴듯한 '일반 로마 신전' 같은 것을 생성했을 것입니다.
알려진 제한 사항
- 지식 컷오프: 2025년 12월. 그 날짜 이후에 등장한 이벤트, 제품 디자인, 공인은 부정확하거나 거부된 출력을 생성할 수 있습니다. Thinking 모드의 웹 검색이 이를 부분적으로 완화합니다.
- 투명 배경 미지원: gpt-image-2에서는 투명 배경이 현재 지원되지 않습니다. background: "transparent" 파라미터는 지원되지 않습니다. 다른 모델에서 PNG 출력을 사용하거나 후처리하세요.
- 소형 포인트 크기에서 완전한 발음 부호가 있는 아랍어 및 히브리어: 빽빽한 단락에서 약 20자에 1자 오류가 발생합니다. 기본 사인과 헤드라인은 안정적으로 작동합니다.
- 매우 작은 포인트 크기의 빽빽한 본문(예: 신문 5pt 본문에 해당): 단락당 약 95% 정확도——대부분의 용도에 충분하지만 타이포그래피적으로 정밀한 자산에는 검증이 필요합니다.
- 복잡한 다중 영역 편집: 3개 이상의 서로 다른 공간 영역에 걸친 동시 변경이 필요한 편집은 깔끔한 결과를 얻기 위해 2~3번의 반복이 필요할 수 있습니다.
- Thinking 모드 지연: 복잡한 다중 이미지 생성은 배치당 최대 2분이 걸릴 수 있습니다. 실시간 또는 5초 이내 응답 요구 사항에는 적합하지 않습니다.
- 버스트 부하에서의 속도 제한: 높은 빈도의 API 버스트 부하는 Tier 1~2 계정에서 속도 제한을 유발할 수 있습니다. 프로덕션 통합에서 지수 백오프를 계획하세요.
요약: GPT Image 2를 언제 사용할까
| 사용 사례 | 품질 기준 | 사용하는 핵심 기능 | 최적 품질 설정 |
|---|---|---|---|
| 이미지 내 텍스트가 있는 마케팅 광고 | 프로덕션 준비 | 텍스트 렌더링 | 높음 |
| 제품 사진 | 프로덕션 준비 | 사진 사실주의, 재질 질감 | 높음 |
| 패키징 목업 | 피치/프로토타입 | 3D 표면의 텍스트 렌더링 | 높음 |
| UI 목업/앱 프로토타입 | 이해관계자 정렬 | 레이아웃 추론, 텍스트 정확도 | 중간 |
| 인포그래픽/다이어그램 | 프로덕션 준비 | 텍스트 + 레이아웃 | 중간 또는 높음 |
| 인물 사진 | 프로덕션 준비 | 아이덴티티 민감형 렌더링 | 높음 |
| 패션 에디토리얼 | 프로토타입/캠페인 | 스타일 제어, 직물 질감 | 높음 |
| 어린이 책/스토리보드 | 프로덕션 준비 | 다중 이미지 일관성 (Thinking 모드) | 중간 |
| 실제 랜드마크 장면 | 정확한 표현 | 웹 검색 그라운딩 (Thinking 모드) | 높음 |
| 소셜 미디어 썸네일 | 프로덕션 준비 | 구도 + 이미지 내 텍스트 | 낮음 또는 중간 |
| 콘셉트 아트/영화 스틸 | 창의적 탐구 | 예술 스타일 제어 | 중간 |
| 빠른 반복/초안 배치 | 내부 검토 | 속도와 비용 | 낮음 |
GPT Image 2는 텍스트 렌더링 정확도가 요구 사항인 모든 워크플로에 최적의 선택입니다——패키징, 마케팅 소재, 인포그래픽, UI 목업, 에디토리얼 레이아웃. 또한 단일 API 호출에서 캐릭터 연속성을 가진 다중 이미지 배치 생성을 제공하는 유일한 모델이기도 합니다.
추상적인 예술 스타일 탐구, 최고 속도, 또는 대규모 최저 이미지당 비용을 우선시하는 워크플로의 경우 스택을 확정하기 전에 실제 프롬프트 세트에서 GPT Image 2와 대안을 평가하세요.