용어집
Identity preservation
다른 이름: character consistency, identity lock
동일한 reference로부터 여러 번 생성해도 사람의 얼굴이나 캐릭터의 외모를 일관되게 유지하는 모델의 능력입니다. 멀티 패널 콜라주와 캐릭터 중심 콘텐츠에 결정적으로 중요합니다.
자세히
실제로 어떤 의미인가
identity preservation은 이미지 모델의 측정 가능한 실패 양상입니다. 약한 모델은 한 번의 생성에서는 알아볼 수 있는 얼굴을 만들지만 다음 생성에서는 미묘하게 다른 얼굴을 만듭니다 — 같은 머리색, 비슷한 이목구비지만 원본의 일관성 없는 사촌처럼 보이는 사람입니다. 강력한 identity preservation은 모든 생성에 걸쳐 동일한 얼굴이 나타나는 것을 의미합니다.
Nano Banana 2는 2026년 identity preservation에서 동급 최강이며, 특히 멀티 패널 출력(2×2 그리드, 3×1 인물 시리즈)에서 그렇습니다. FLUX와 SDXL은 단일 생성에서는 경쟁력이 있지만 반복 실행 전반에서는 더 많이 흔들립니다. 브랜드 작업이나 반복 등장하는 캐릭터가 있는 콘텐츠의 경우, identity preservation이 모델 선택의 결정적 요인인 경우가 많습니다.
관련 항목
Reference image
생성을 조건화하기 위해 prompt와 함께 업로드하는 이미지입니다. 모델은 구도, 색상 팔레트, 피사체의 닮음새, 프레이밍 등 시각적 속성을 reference에서 출력으로 보존합니다.
Prompt
무엇을 생성할지 설명하기 위해 AI 모델에 주는 텍스트 지시문입니다. 이미지와 비디오 모델의 경우, prompt는 피사체 묘사, 스타일 방향, 카메라나 구도 힌트, 그리고 선택적인 negative prompt를 섞습니다.
In-image text
장면의 일부로서 생성된 이미지 내부에 나타나는 텍스트입니다 — 간판, 패키지 문구, 인용 카드, 인포그래픽 라벨 등. 역사적으로 diffusion 모델의 약점이었고, 2026년에는 가장 강력한 모델만이 이를 읽을 수 있게 렌더링합니다.