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[AI서재] 제4장 이미지 투 이미지 완전 정복
나노 바나나 프로 실전 프롬프트북
제2부 프롬프트 공학의 정석
제4장 이미지 투 이미지 완전 정복
김경진
Keep과 Replace
이미지 투 이미지(Image to Image)는 줄여서 I2I라고 부릅니다. 이 기술은 이미 있는 사진을 바탕으로 새로운 그림을 만드는 방법입니다. 나노 바나나 프로의 I2I 기능은 전 세계에서 가장 높은 평가를 받는 이미지 편집 도구로 인정받고 있습니다. 2025년 현재 전 세계 크리에이터들 사이에서 50억 장 이상의 이미지가 이 기술로 생성되었습니다.
I2I의 핵심 원리는 두 가지 명령어로 나뉩니다. 첫 번째는 'Keep(지키다)'입니다. 두 번째는 'Replace(바꾸다)'입니다.
Keep은 "이 부분은 건드리지 마"라고 AI에게 알려주는 말입니다. Replace는 "이 부분만 바꿔줘"라고 지시하는 말입니다. 이 두 명령어를 섞어서 사용하면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
명령어를 쓸 때는 순서가 중요합니다. 먼저 유지할 것을 말하고, 그다음 바꿀 것을 설명합니다. AI는 앞에 나온 말을 더 중요하게 받아들입니다. Gemini 2.5 Flash Image는 자연어로 정밀한 부분 편집을 할 수 있습니다. 예를 들어 배경을 흐리게 하거나, 티셔츠의 얼룩을 지우거나, 사진에서 사람 전체를 제거하거나, 피사체의 자세를 바꿀 수 있습니다.
사례 A: 배경만 교체하기
방 안에서 찍은 셀카가 있습니다. 이 사진을 파리의 에펠탑 앞에서 찍은 것처럼 바꾸고 싶습니다. 다음 단계를 따라 해 봅니다.
1단계: 나노 바나나 앱을 열고 사진을 업로드합니다.
2단계: 프롬프트 창에 다음과 같이 입력합니다. "사람은 그대로 유지해 줘(Keep the person exactly the same). 배경을 파리 에펠탑이 보이는 공원으로 바꿔줘(Replace background with a park view of Eiffel Tower). 조명과 그림자를 자연스럽게 맞춰줘."
3단계: 생성 버튼을 누르고 결과를 확인합니다.
이렇게 하면 여러분의 얼굴과 자세는 그대로 남고, 뒤편의 방 풍경만 파리의 아름다운 거리로 바뀝니다. 전 세계 인스타그램에서는 이 기능을 활용한 '가상 여행 사진'이 큰 인기를 끌고 있습니다.
사례 B: 의상만 변경하기
평범한 티셔츠를 입고 찍은 사진이 있습니다. 이 옷을 멋진 정장으로 바꾸고 싶습니다.
1단계: 인물 사진 1장을 업로드합니다.
2단계: 프롬프트를 다음과 같이 작성합니다. "얼굴, 헤어스타일, 포즈는 완벽하게 유지해(Keep face, hairstyle, and pose unchanged). 입고 있는 티셔츠를 검은색 턱시도 정장으로 바꿔줘(Replace t-shirt with a black tuxedo suit). 옷의 주름과 질감을 자연스럽게 표현해 줘."
3단계: 결과물에서 옷의 주름이 어색하면 "옷 주름만 더 자연스럽게 수정해 줘"라고 추가 명령합니다.
2025년 패션 업계에서는 이 기능을 활용한 '가상 피팅' 서비스가 확산되고 있습니다. 옷을 사기 전에 AI로 미리 입어볼 수 있게 된 것입니다.
사례 C: 시간대·계절 전환하기
화창한 낮에 찍은 거리 사진이 있습니다. 이 사진을 눈 내리는 겨울 저녁으로 바꾸고 싶습니다.
1단계: 원본 사진 1장을 업로드합니다.
2단계: 프롬프트를 이렇게 씁니다. "건물과 거리의 형태는 그대로 둬(Keep the structure and composition intact). 시간대를 겨울 저녁으로 바꾸고 가로등이 켜지게 해 줘(Change to winter evening with streetlights on). 눈이 내리는 분위기를 추가해 줘."
3단계: 결과를 확인하고 그림자나 조명이 어색하면 "조명만 더 따뜻하게 조정해 줘"라고 수정합니다.
Gemini는 자연어 대화를 통해 여러 차례에 걸쳐 이미지를 편집할 수 있습니다. 이것은 완벽한 이미지를 향해 반복 작업하거나 다양한 아이디어를 함께 탐색하는 데 적합합니다. 이처럼 한 번에 완벽한 결과가 나오지 않아도 대화하듯 수정을 거듭하면 됩니다.
2. 원본 손상 없이 부분 편집하는 비법
AI로 사진을 편집할 때 가장 걱정되는 점이 있습니다. "혹시 내가 좋아하는 부분까지 망가지면 어떡하지?"라는 걱정입니다. 전체를 다시 그리는 것이 아니라 문제가 되는 부분만 콕 집어서 고치는 기술이 있습니다. 이것을 '인페인팅(Inpainting)'이라고 부릅니다. 인페인팅을 잘 활용하면 원본의 소중한 느낌은 그대로 살리면서 원하는 곳만 감쪽같이 수정할 수 있습니다.
첫 번째 비법: 원본 파일을 복사해 두기 편집을 시작하기 전에 원본 파일을 따로 저장해 둡니다. 파일 이름에 v1, v2처럼 번호를 붙여서 버전을 관리합니다. 실수로 원본을 망쳐도 언제든 처음으로 돌아갈 수 있습니다. 이 습관은 전문 디자이너들도 반드시 지키는 기본 원칙입니다.
두 번째 비법: 한 번에 한 가지만 바꾸기 배경도 바꾸고, 의상도 바꾸고, 표정도 바꾸는 것을 한꺼번에 시도하면 AI가 혼란스러워합니다. Gemini는 집중된 명령에서 가장 좋은 성능을 발휘합니다. 여러 지시를 한 번에 내리면 보통 하나만 제대로 수행됩니다. 따라서 배경만 바꾼 뒤 저장하고, 의상만 바꾼 뒤 저장하고, 표정은 다음 단계로 미루는 방식이 좋습니다. 복잡한 편집을 순차적인 단계로 나누어야 합니다.
세 번째 비법: Keep 문장을 길게 쓰기 Keep은 "바꾸지 말아야 할 것들의 목록"입니다. 짧게 쓰면 AI가 마음대로 해석할 여지가 많아집니다. 인물 사진을 편집할 때는 "얼굴, 머리카락, 피부 톤, 자세, 손 모양을 그대로 유지해 줘"라고 자세히 적습니다. Keep이 짧으면 Replace가 커집니다. Replace가 커지면 원본 손상이 늘어납니다.
네 번째 비법: Replace 문장을 좁게 쓰기 Replace는 바꿀 대상 하나, 위치 하나, 규칙 하나로 충분합니다. "간판의 글씨를 'SALE'로 바꾸고, 글씨체와 배경은 그대로 유지해 줘"라는 패턴이 텍스트 교체에서 안정적인 결과를 냅니다. 너무 많은 것을 한꺼번에 요청하면 결과물이 흔들립니다.
다섯 번째 비법: 위치 단서를 넣기 "왼쪽 아래", "오른쪽 위", "배경의 중앙", "인물 뒤쪽"과 같은 표현이 도움이 됩니다. 나노 바나나 프로에서 직접 영역을 선택하지 않는 편집에서는 언어가 마스크 역할을 합니다. Gemini 2.5 Flash Image는 자연어를 사용하여 정밀한 부분 편집을 가능하게 합니다. 위치를 구체적으로 알려줄수록 AI가 정확한 곳만 수정합니다.
여섯 번째 비법: 자연스러운 연결 요청하기 편집에서 어색함이 생기는 곳은 경계선입니다. 새로 그린 부분과 원래 있던 부분이 만나는 지점에서 이질감이 발생합니다. Replace 문장에 "조명, 그림자, 원근감을 맞춰줘(Match lighting, shadows, and perspective)"라는 말을 넣으면 새 요소가 기존 장면에 자연스럽게 녹아듭니다.
일곱 번째 비법: 작은 수정 프롬프트 준비하기 첫 번째 결과에서 문제가 보이면 한 문장으로만 고칩니다. "손을 자연스럽게 해 줘"라는 넓은 지시보다 "오른손만 수정해 줘, 나머지는 그대로 유지해"처럼 범위를 좁힙니다. 이때도 Keep과 Replace를 분리해서 씁니다.
여덟 번째 비법: 인페인팅과 아웃페인팅 구분하기 아웃페인팅(Outpainting)은 화면 바깥쪽을 확장하는 작업입니다. 인페인팅은 화면 안의 일부를 메우거나 바꾸는 작업입니다. 아웃페인팅에서는 "주체와 구도를 그대로 유지하고, 가장자리에 새로운 내용을 생성해 줘"라는 문장이 효과적입니다. 두 기술을 섞어서 쓰면 혼란이 생깁니다.
아홉 번째 비법: 원본 촬영 조건 적기 렌즈 느낌, 카메라 각도, 심도, 실내외 여부를 짧게 적습니다. "85mm 인물 렌즈로 찍은 느낌 유지", "자연광 유지"와 같은 정보가 있으면 수정 부위만 바뀌고 전체적인 사진의 느낌은 유지됩니다. 이 정보가 없으면 AI가 임의로 스타일을 바꿀 수 있습니다.
열 번째 비법: 저장 규칙 만들기 원본, 편집본, 최종본을 폴더로 나눕니다. 최종본에는 사용한 프롬프트를 텍스트 파일로 같이 저장합니다. 다음에 비슷한 작업을 할 때 그 프롬프트를 복사해서 쓸 수 있습니다. 좋은 프롬프트는 재산입니다.
3. 멀티 이미지 입력(최대 14장) 활용 전략
나노 바나나 프로가 가진 강력한 무기 중 하나는 한 번에 여러 장의 사진을 동시에 볼 수 있다는 점입니다. Gemini 3 Pro Image는 최대 4096픽셀 해상도의 이미지를 생성할 수 있으며, 여러 입력 이미지를 사용하여 새로운 장면을 구성하거나 스타일을 전송할 수 있습니다. 최대 14장까지 이미지를 입력받을 수 있습니다. 이것은 AI에게 단순한 명령을 넘어서 '맥락'과 '스타일'을 가르칠 수 있다는 뜻입니다.
첫 번째 전략: 슬롯을 역할별로 나누기 14장의 사진을 무작정 넣는 것이 아니라 각 사진에 역할을 부여합니다. 1번 슬롯은 주체 이미지입니다. 인물이나 제품, 메인 캐릭터가 들어갑니다. 2번 슬롯은 스타일 이미지입니다. 색감, 재질, 그림체가 들어갑니다. 3번에서 8번 슬롯은 소품 이미지입니다. 가방, 신발, 소품 로고 같은 요소가 들어갑니다. 나머지 슬롯은 레이아웃 이미지로 포스터 구성이나 썸네일 구성이 들어갑니다.
두 번째 전략: 이미지 번호를 프롬프트에 직접 쓰기 "첫 번째 사진의 인물을 메인으로 사용해 줘(Use Image 1 as the main subject)"라는 문장을 첫 줄에 둡니다. 이 문장이 없으면 AI가 어떤 사진이 주인공인지 추측합니다. 추측이 늘면 일관성이 줄어듭니다. 번호를 명확히 지정하면 AI의 혼란을 막을 수 있습니다.
세 번째 전략: Keep을 이미지별로 쪼개기 "첫 번째 사진의 인물을 그대로 유지해(Keep the person from Image 1 unchanged)." "두 번째 사진의 의상을 사용해(Use the outfit from Image 2)." "세 번째 사진의 색감을 적용해(Use the color palette from Image 3)." 이런 구조는 역할 충돌을 줄입니다. 각 이미지가 담당하는 부분이 명확해지기 때문입니다.
네 번째 전략: 사람과 물체의 균형 이해하기 14장 중에서 사람 이미지와 물체 이미지의 비율을 고려해야 합니다. 사람 이미지는 일관성 유지 목적으로 사용합니다. 물체 이미지는 높은 충실도 목적으로 사용합니다. 작업 순서는 먼저 사람을 고정하고, 다음에 물체를 얹고, 마지막에 스타일을 입히는 것이 좋습니다.
다섯 번째 전략: 같은 종류의 이미지끼리 묶어 넣기 사람 사진은 사람 사진끼리 각도 차이를 줄여서 넣습니다. 의상 사진은 의상 사진끼리 배경이 단순한 자료를 넣습니다. 제품 사진은 제품 사진끼리 조명 정보가 비슷한 것을 넣습니다. 이렇게 구성하면 AI가 정리하기 쉽습니다.
여섯 번째 전략: 목표를 한 문장으로 고정하기 목표 문장은 한 줄이면 충분합니다. "모든 캐릭터를 같은 스타일로 하나의 거실 장면에 합쳐줘(Combine all characters into one living room scene in the same style)"라는 식입니다. 여러 문장으로 목표를 늘어놓으면 AI가 우선순위를 정하지 못합니다.
일곱 번째 전략: 합성 뒤에 편집을 붙이기 멀티 이미지 합성은 첫 번째 단계입니다. 두 번째 단계는 I2I 편집입니다. 첫 번째 단계에서 전체 구성을 얻습니다. 두 번째 단계에서 표정, 손, 텍스트 같은 세부 사항을 손봅니다. Gemini 2.5 Flash Image를 사용하면 배경을 흐리게 하거나, 티셔츠의 얼룩을 제거하거나, 사진에서 사람 전체를 제거하는 등 간단한 프롬프트로 다양한 편집이 가능합니다.
여덟 번째 전략: 실패 원인을 빠르게 분류하기 실패는 세 종류로 나뉩니다. 주체가 바뀌는 실패, 소품이 섞이는 실패, 스타일이 뒤섞이는 실패입니다. 주체 실패는 Keep을 늘려서 해결합니다. 소품 실패는 Replace를 좁혀서 해결합니다. 스타일 실패는 스타일 이미지를 한 장으로 줄여서 해결합니다.
아홉 번째 전략: 프롬프트를 선언, 지시, 제약으로 나누기 선언은 무엇을 만들 것인가입니다. 지시는 어떤 이미지를 어디에 쓸 것인가입니다. 제약은 무엇을 유지할 것인가입니다. 이 세 부분을 명확히 구분하면 프롬프트가 정리됩니다.
열 번째 전략: 결과물을 자산으로 저장하기 합성에 사용한 14장을 한 폴더에 묶고, 프롬프트와 함께 저장합니다. 같은 캐릭터 세트를 다른 배경으로 옮길 때 그대로 재사용합니다. 이 반복이 시리즈 제작을 가능하게 합니다.