"포토샵 어쩌나"…구글 이미지AI '나노 바나나'에 SW업계 충격

입소문 타더니 예상대로 구글 모델…캐릭터 일관성 뛰어나
AI 소프트웨어서비스, 앱 프로그램 대체 흐름 가속 전망

손흥민·박지성 선수가 활짝 웃으며 어깨동무한 피규어 제작 요청.ⓒ News1 김민석 기자

(서울=뉴스1) 김민석 기자 = 구글이 차세대 인공지능(AI) 이미지 편집 모델 '나노 바나나'(nano-banana)를 AI 챗봇 제미나이(Gemini) 앱에 공식으로 통합 출시하면서 소프트웨어 업계에 충격을 주고 있다.

'상업용 이미지 제작에 포토샵을 쓸 필요 없어졌다'는 반응까지 나오면서 1990년 출시 이후 35년간 이미지 편집 분야를 선점해 표준화를 이끈 어도비가 위기에 빠질 것이란 분석이 나온다.

프롬프트-이 두 캐릭터가 등장하는 고전 흑백 필름 누아르 탐정 이야기로, 중독성 있게 흥미로운 12부작 이야기와 12개의 이미지를 만들어 주세요. 잃어버린 보물을 찾는 내용으로, 단서를 하나씩 발견하고 마지막에 보물을 찾게 됩니다. 이야기는 감정적 고저를 포함해 긴장감 넘치며, 마지막에는 큰 반전과 감동적인 결말로 끝나야 합니다. 이미지에는 글자나 텍스트를 포함하지 않고, 순수하게 시각적 요소만으로 이야기를 전달해 주세요.(구글 제공)

29일 IT 업계에 따르면 구글은 신규 이미지 생성·편집 모델 '제미나이 2.5 플래시 이미지'를 공식 출시했다. 이 모델은 최근 AI 모델 평가 플랫폼 'LM아레나'에 나노 바나나라는 이름으로 공개된 직후 텍스트 프롬프트(명령) 기반 △인물·사물·배경 합성 △인물·배경·색상 등 변경 △객체 추가·제거 등을 깔끔하게 수행해 입소문을 탔다.

구글 제미나이 2.5 이미지 벤치마크(구글 제공)

순다르 피차이 구글 CEO는 25일(현지 시간) 자신의 SNS에 "나노 바나나 모델이 제미나이 앱에 통합됐다"고 말했다.

핵심은 '캐릭터 일관성 유지'다. 기존 AI 이미지 생성 도구들은 편집 과정에서 인물의 얼굴 형태나 특징을 왜곡하는 문제를 완전히 해결하지 못한 반면 나노 바나나는 결과물을 여러 각도로 수차례 편집해도 원본의 모습을 유지한다는 평가를 받거 있다.

구글은 이를 활용해 일관된 브랜드 자산을 생성하거나 부동산 매물 카드, 직원 배지 등 시각적 템플릿을 제작할 수 있다고 설명했다.

이용자들도 유명 스타, 만화캐릭터, 본인·가족 사진 등을 실사 피규어 또는 키링 이미지 제작을 요청한 후 결과물의 완성도에 놀라워하고 있다.

프롬프트-눈이 내리고 서로를 안고 있는 로맨틱한 순간 클로즈업 사진(구글 제공)

레딧에서는 "플럭스 콘텍스트보다 훨씬 앞서 있다" "사진 편집에서 GPT 이미지보다 일관성이 뛰어나다" 등의 호평이 쏟아졌다. 일부는 "포토샵 킬러의 등장"이라는 댓글을 달기도 했다.

전문가들도 구글의 제미나이 2.5 플래시 이미지(나노 바나나) 업데이트는 AI 이미지 편집 도구 추가라는 의미를 넘어 소프트웨어 산업 전반의 패러다임 전환을 부를 것으로 분석했다. 기존의 소프트웨어 앱 중심 모델에서 AI SaaS 탑재 형태로 파괴적 혁신이 벌어질 것이란 관측이다.

한 여성의 의상과 배경 전환(구글 제공)

구글이 강력한 AI 이미지 기능을 제미나이 앱 무료 이용자(고급기능 경우 유료)까지 제공하는 점도 주목된다.

구글이 제미나이(월간 활성 이용자 수 4억 명)를 통해 대규모 AI 서비스를 안정적으로 제공할 수 있는 배경에는 자체 개발한 TPU(텐서처리장치) 인프라가 받쳐주고 있기 때문으로 분석된다.

업계 관계자는 "SaaS 기반 애플리케이션은 사라지고 AI 에이전트가 그 자리를 차지할 것"이라며 "AI 도구와 에이전트가 기존 소프트웨어를 대체하게 될 것"이라고 말했다.

ideaed@news1.kr

<용어설명>

■ SaaS
SaaS(서비스형 소프트웨어·Software as a Service)는 소프트웨어를 인터넷 서비스 형태로 제공하는 클라우드 기반 소프트웨어 모델이다. 이용자는 별도 프로그램 설치 또는 서버 구축 없이 웹 브라우저로 소프트웨어를 활용할 수 있다.

■ TPU
TPU(Tensor Processing Unit·텐서 처리 장치)는 구글이 개발한 AI·딥러닝 연산 특화 맞춤형 반도체(ASIC)다. 이 장치는 주로 신경망(Neural Network) 학습과 추론(Inference) 등 기계학습 작업을 빠르고 효율적으로 처리하도록 설계됐다.