용어집
In-image text
다른 이름: text rendering, in-frame 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.
자세히
실제로 어떤 의미인가
AI 이미지 생성의 2022-2024년 시기 대부분 동안, 이미지 속 텍스트는 거의 알아볼 수 없는 글자였습니다 — 읽을 수 있는 단어가 아니라 평행 알파벳의 글자처럼 보이는 텍스트 모양의 자국이었습니다. Nano Banana 2(2025)와 최신 FLUX 체크포인트가 라틴 문자에 대해 이를 해결했고, Nano Banana 2는 비라틴 문자(중국어, 일본어, 아랍어, 키릴 문자)까지 동급 최강의 충실도로 확장합니다.
읽을 수 있는 텍스트가 필요한 모든 출력 — 인용 카드, 패키지 목업, 설정 샷의 간판, 인포그래픽 데이터 라벨, 텍스트 오버레이가 있는 소셜 게시물 — 의 경우, Nano Banana 2가 컨슈머 구간에서 유일하게 실용적인 선택지입니다. 다른 모델은 비주얼은 만들어내지만 텍스트의 가독성을 잃습니다.
관련 항목
Identity preservation
동일한 reference로부터 여러 번 생성해도 사람의 얼굴이나 캐릭터의 외모를 일관되게 유지하는 모델의 능력입니다. 멀티 패널 콜라주와 캐릭터 중심 콘텐츠에 결정적으로 중요합니다.
Output resolution
생성된 이미지나 비디오의 픽셀 치수입니다. 흔한 값: 1024×1024(대부분의 이미지 모델 기본), 4K(Nano Banana 2 세로), 1080p(대부분의 비디오 모델).
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.