AI 이미지 생성 모델 구조
구글? 제미나이? 덕트테이프?
한 번에 정리한다
"ChatGPT로 이미지 만들었어"라는 말, 들어봤을 것이다. 그런데 사실 ChatGPT가 직접 이미지를 만드는 게 아니다. 그 안에서 돌아가는 별도의 AI 모델이 따로 존재한다.
01
AI 이미지 생성에는 3단계 구조가 있다
AI 이미지 생성을 이해하려면 세 가지 레이어를 구분해야 한다.
Layer 1
회사
Google · OpenAI
Layer 2
서비스
Gemini · ChatGPT
Layer 3
AI 모델
nano-banana · duct-tape
우리가 평소에 "Gemini로 만들었다", "ChatGPT로 만들었다"고 말할 때, 그건 서비스 이름을 말하는 것이다.
실제로 이미지를 연산하고 생성하는 건 그 안에 탑재된 AI 모델이다.
02
서비스와 AI 모델은 다른 개념이다
서비스는 우리가 접속하는 창구다.
ChatGPT 앱, Gemini 웹사이트처럼 로그인하고 대화하는 인터페이스를 말한다.
AI 모델은 그 서비스 안에서 실제로 이미지를 만들거나 글을 쓰는 엔진이다.
같은 ChatGPT를 써도 내부 모델이 업그레이드되면 결과물이 크게 달라지는 이유가 바로 이것 때문이다.
03
코드네임이란 무엇인가
정식 출시 전 테스트 단계의 모델에는 보통 내부 코드네임이 붙는다.
실제 이름을 공개하면 경쟁사에 정보가 노출되고, 사용자 기대치 관리도 어렵기 때문이다.
이 코드네임 모델들은 AI 모델을 비교하고 평가하는 플랫폼 Arena AI에 먼저 등장한다.
그래서 나노바나나, 덕트테이프 같은 재미있는 이름이 붙는다.
04
nano-banana는 Gemini의 새 이미지 모델이었다
Codename
nano-banana
Google의 Gemini 2.5 Flash Image 모델이 공식 출시 전 Arena AI에 이 코드네임으로 먼저 등장했다.
당시 한글을 포함한 텍스트 구현력으로 AI 커뮤니티를 놀라게 했고, 이후 Gemini에 정식 탑재되었다.
당시 한글을 포함한 텍스트 구현력으로 AI 커뮤니티를 놀라게 했고, 이후 Gemini에 정식 탑재되었다.
05
duct-tape는 ChatGPT의 차세대 이미지 모델이다
Codename
duct-tape
같은 패턴으로 이번엔 duct-tape라는 코드네임이 등장했다.
OpenAI의 ChatGPT 신규 이미지 모델로 추정되었으며, duct-tape 1·2·3, maskingtape-alpha 등 여러 버전이 테스트되었다.
2026년 4월, ChatGPT Images 2.0으로 정식 출시되었다.
OpenAI의 ChatGPT 신규 이미지 모델로 추정되었으며, duct-tape 1·2·3, maskingtape-alpha 등 여러 버전이 테스트되었다.
2026년 4월, ChatGPT Images 2.0으로 정식 출시되었다.
06
duct-tape 실제 성능은 어떤가
디자이너 관점에서 테스트한 결과를 정리한다.
| 항목 | 평가 |
|---|---|
| 한글 텍스트 구현 | |
| 로고·브랜드 일관성 | |
| 광고·마케팅 디자인 | |
| 레이아웃 완성도 | |
| 소형 텍스트 |
07
Arena AI에서 먼저 체험하는 법
정식 출시 전에 코드네임 모델을 미리 체험하고 싶다면 다음 순서를 따른다.
01
Arena AI에 접속해 로그인한다.
02
새 채팅에서 Battle Mode를 선택한다.
03
이미지 생성 모드로 전환한다.
04
원하는 프롬프트를 입력하면 두 모델의 결과가 나온다.
05
평가 후 테이프 계열 코드네임이 나오면 성공이다.
06
랜덤이라 여러 번 시도가 필요하다.
2026년 4월 ChatGPT Images 2.0 정식 출시 이후로는 ChatGPT에서 바로 사용 가능하다.
08
코드네임 등장 = 출시 임박 신호다
nano-banana가 Arena AI에 등장한 뒤 얼마 지나지 않아 Gemini에 정식 탑재되었다.
duct-tape도 같은 패턴을 따랐다.
Signal
AI 커뮤니티에서 코드네임이 화제가 될 때는
"곧 정식으로 쓸 수 있다"는 신호로 읽으면 된다.
"곧 정식으로 쓸 수 있다"는 신호로 읽으면 된다.
정리

- →같은 서비스를 써도 내부 AI 모델에 따라 결과물이 달라진다.
- →코드네임을 알면 다음 세대 AI를 한발 앞서 체험할 수 있다.
- →AI 이미지 생성 성능은 빠르게 발전하고 있다. 구조를 이해하면 새 모델이 등장했을 때 더 빠르게 파악하고 활용할 수 있다.
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