Images 2.6

요약

오픈AI가 생성 속도를 50% 높이고 GIF 제작 기능을 더한 이미지 모델 Images 2.6을 내놓았습니다.

오픈AI는 11월 4일 ChatGPT, Codex, API에 Images 2.6을 공개했습니다. 세 곳에서 만들어지는 이미지는 일주일에 40억 장으로, 하루 평균 5억 장이 넘는다고 밝혔습니다.

왜 중요한가

이미지 생성의 결과물이 정지 화면을 넘어 움직이는 GIF와 SVG 벡터 파일까지 넓어졌습니다.
여러 번 고쳐도 캐릭터·제품·브랜드의 세부를 유지하는 데 초점을 맞춰 마케팅과 디자인 실무를 겨냥했습니다.

핵심 내용

API에서는 빠른 GPT‑Image‑2.6 Flare와 품질 중심의 GPT‑Image‑2.6 Sunburst 가운데 고를 수 있습니다.
Flare는 low 품질에서 6초 만에 이미지를 만들고, Sunburst는 편집을 거듭할 때 일관성이 더 높습니다.
GIF는 한 장에 동작 프레임 여러 개를 격자로 그리게 하는 방식으로 만들며, 손그림 스케치도 움직이는 캐릭터로 바꿉니다.
ChatGPT에 있던 이미지 마크업(고칠 위치를 그림 위에 직접 표시하는 기능)이 API에도 들어왔습니다.
모델이 요청을 얼마나 계획할지 정하는 complexity 매개변수가 생겼고, 간단한 편집에는 낮은 값을 권합니다.

HN 반응

토큰 단가는 그대로지만 이미지당 토큰이 3~4배로 늘어 실제로는 값이 올랐다는 지적이 여럿 나왔습니다(1024x1024 low 기준 0.006달러에서 0.025달러).
GIF는 프레임 사이 얼룩과 떨림이 심하다는 비판과, 디스코드에 올리는 가벼운 짤로는 충분하다는 반론이 맞섰습니다.

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minimaxir2일 전 HN

격자 방식으로 애니메이션의 프레임을 하나씩 뽑아내는 요령은 꽤 전부터 있었고 ChatGPT만의 기능도 아닙니다. 공식 제공사 중 한 곳이 이걸 이제야 명시적으로 지원한다는 게 놀랍습니다. 다만 프레임 사이의 일관성을 맞추기는 대체로 까다롭습니다. 예시에서도 프레임마다 노이즈가 꽤 많은데, 압축 때문일 수도 있겠습니다.

SVG 지원은 흥미롭지만 뭔가 수상쩍은 구석이 있다고 봅니다. 이미지 생성 모델은 원래 그렇게 동작하지 않고, SVG라면 SynthID 워터마크도 거의 확실히 사라질 테니까요. OpenAI가 래스터를 벡터로 바꾸는 도구를 파이프라인에 붙여 자동으로 변환하는 것일 수 있습니다. (저도 비슷한 파이프라인을 만들어 봤는데 아주 잘 동작합니다. 언젠가 오픈소스로 공개하겠습니다.)

수정: 문서를 보면 output_format: "svg"가 명시적으로 있고, 제 짐작대로 래스터를 벡터로 바꾸는 과정이 들어가 있습니다.

API가 참조 이미지를 만들고 이를 이용해 SVG를 생성합니다. 품질 설정은 이 참조 이미지에 적용됩니다. data[0].b64_json을 base64로 디코딩해 나온 UTF-8 XML 바이트를 .svg 확장자로 저장하십시오.

OpenAI는 Images 2.6이 50% 더 빠르다고 하는데, 가격은 Image 2.5와 같다는 점이 묘합니다.
vunderba1일 전 HN
간단히 테스트해 본 바로는, SVG를 생성할 때 OpenAI API에 대규모 언어 모델을 하나 더 넘겨야 합니다.

문서에서는 이 요건을 찾지 못했는데, 넘기지 않으면 이런 오류가 납니다.
```
  400 {"message": "SVG generation requires 'svg.model'.",
     "param": "svg.model", "code": "missing_required_parameter"}
```
Sunburst에 gpt-5.5와 gpt-5.6-sol을 각각 붙여 써 봤는데 결과가 별로 대단하지 않았습니다. 기존 이미지를 같은 모양의 SVG로 바꿔 달라고 하면 ChatGPT 화면에서도 이미 할 수 있는 일입니다.

https://imgpb.com/bkUrc

제가 아는 한 네이티브 텍스트-SVG 생성기를 꽤 일찍 내놓은 곳은 Recraft 정도인데, 비공개 모델이라 내부적으로 어떻게 하는지는 잘 모릅니다.

https://fal.ai/models/fal-ai/recraft/v4/pro/text-to-vector
petercooper1일 전 HN

SVG 관련해서 말씀하신 SynthID 워터마크가 거의 확실히 사라질 것이라는 부분입니다.

요소 위치를 미세하게 달리하거나 경로 길이를 조절하는 식으로 SynthID 같은 변수를 심는 것도 가능할 수 있습니다. 몇 주 전에 여기서 그런 기법으로 SVG에 '메시지'를 숨기는 글을 본 것 같습니다. 래스터 이미지처럼 기본적인 변형을 거쳐도 살아남게 만드는 것도 어쩌면 가능할 겁니다.
mft_1일 전 HN

래스터를 벡터로 바꾸는 도구를 OpenAI가 파이프라인에 붙여 자동으로 변환하는 것일 수 있습니다. (저도 비슷한 파이프라인을 만들어 봤는데 아주 잘 동작합니다. 언젠가 오픈소스로 공개하겠습니다.)

공개하실 때 알림을 받을 방법이 있다면 꼭 구독하고 싶네요.

꼭 공개해 주시고 HN에도 공유해 주세요!
preommr1일 전 HN

AI 이미지 생성은 정체기에 들어선 것 같아요.

코딩 쪽은 시간이 갈수록 큰 폭으로 좋아졌잖아요.

이미지 생성은 그렇지 않아요. 오히려 퇴보했다는 느낌까지 들어요.

정점은 2022년쯤 아주 초창기 Midjourney였고, 그다음이 Stable Diffusion, 그리고 실제 편집 쪽에서는 nano banana 계열 모델 몇 개 정도예요. 하지만 전체적으로는 다른 분야에 비하면 많이 밋밋해요.
vunderba1일 전 HN

오픈 웨이트 모델에서는 SDXL을 훌쩍 넘어서는 발전이 많았습니다. 2024년 8월의 Flux는 판도를 바꿨습니다. 덕분에 SDXL 시절의 쉼표로 구분한 키워드 더미 프롬프트에서 벗어나 더 자연스러운 언어로 프롬프트를 쓸 수 있게 됐습니다.

올여름에는 Ideogram V4와 Krea2가 나왔는데, 둘 다 성능이 아주 뛰어납니다. 아래 사이트의 Progress 탭에서 SDXL 이후 오픈 모델과 비공개 모델이 어떻게 발전했는지 볼 수 있습니다.

https://genai-showdown.specr.net

MJ는 지금 시점에서는 꽤 뒤처졌지만, 이미지 공간을 탐색하는 용도로는 여전히 재미있습니다. 2025년 여름에 제 벤치마크에서는 15점 만점에 2점이라는 꽤 처참한 점수를 받았습니다.
jere1일 전 HN

발전이 2022년에 정점을 찍었다는 말이죠?

그게 아니라 품질이 4년 전에 정체됐다는 뜻이라면 말도 안 되는 소리예요.
abroszka331일 전 HN

AI 이미지 생성은 정체기에 들어선 것 같아요. 코딩 쪽은 시간이 갈수록 큰 폭으로 좋아졌잖아요. 이미지 생성은 그렇지 않아요. 오히려 퇴보했다는 느낌까지 들어요.

저는 둘이 똑같다고 봅니다. 이미지는 점점 보기 좋아지고, AI가 사진을 고치는 솜씨도 늘고 있습니다. 코딩과 마찬가지입니다.

차이는 우리가 받아들이는 방식에 있습니다. 이미지는 2초만 보면 마음에 안 드는 부분이 눈에 띄지만, 코드 변경은 이해하는 데 몇 시간이 걸립니다. 코드를 읽는 사람이 거의 없으니 코드 생성이 얼마나 좋아지고 있는지는 알기가 매우 어렵습니다.

이미지 생성과 코드 생성이 정확히 연동되지는 않지만, 한쪽이 크게 도약하는데 다른 쪽이 금세 따라오지 않는다면 오히려 놀랄 것 같습니다.
loopmonster1일 전 HN

코드는 평가하기 쉽습니다. 해야 할 일의 수가 정해져 있고, 최종 목표가 사람에게 보이는 게 아니니까요. 이미지는 언제든 틀릴 수 있습니다.
vunderba1일 전 HN

GPT Image 2.6의 새 기능 중 하나인 애니메이션 GIF 파일 네이티브 생성을 써 보기로 했습니다.

큰 기대는 없었고, Minimax H3 같은 걸로 첫 프레임과 마지막 프레임을 지정해 만들면 아마 더 나은 결과가 나오리라 생각합니다. 그래도 이런 게 가능하다는 것 자체는 꽤 놀라웠습니다.

결과물 몇 개입니다. 마지막은 기존 이미지를 애니메이션 GIF로 바꾸는 사례입니다. 스노볼 안에 있는 제 허스키 사진입니다.

https://imgpb.com/OzSMKJ
minimaxir1일 전 HN

그 단순한 체스 애니메이션에 얼룩이 낀 걸 보면 이 GIF 기능은 쓸 수 없는 수준입니다.
vunderba1일 전 HN

그건 좀 과장이 심합니다. 풍차 쪽은 솔직히 나쁘지 않아요(문에 약간 깜빡임이 있긴 합니다).

솔직히 쓰임새를 생각해 봐야 합니다. GIF는 디스코드에 붙이거나 밈으로 쓰는 가벼운 일회용품이 될 겁니다.

전문가 수준의 결과물이 필요한 사람은 애초에 GIF를 찾지 않습니다.

다만 SVG 출력이 정적인 벡터 그래픽에 한정된 것처럼 보이는 건 아쉽습니다. 적어도 저는 <animate> 속성이 들어간 결과물은 얻지 못했습니다.
brian-armstrong1일 전 HN

다들 AI 쓰레기에는 아주 민감한데, 이건 여전히 쓰레기처럼 보여요.

제대로 된 결과물을 원한다면, 도구 사용으로 눈에 띄는 실수라도 잡아 줘야 할 것 같아요. 레이어를 나눠 합성하는 식으로 만들면 이런 쓰레기 느낌을 꽤 덜어 낼 수 있을 거예요.
MrNeon1일 전 HN

문에 약간 깜빡임이 있다고요? 축이 오른쪽으로 튀는데요?
vunderba1일 전 HN

맞습니다. 결과가 들쭉날쭉한 것 같아요. 최대 16프레임을 한 번에 일관되게 만들어 내라고 요구하는 셈이니, 제 생각엔 놀랍지 않습니다.

(투명 배경으로 생성한 독수리 쪽은 훨씬 잘 나왔습니다.)
gpugreg1일 전 HN

그런데 저 얼룩은 뭔가요? 워터마크인가요? 몇 달 전에는 분명 없었는데요.
noahjk1일 전 HN

생성한 결과물을 바탕으로 계속 다시 생성하면 더 심해지는 것 같습니다. 예를 들어 ChatGPT 앱에서 (AI가 만들지 않은 이미지를 수정하는 경우) 바뀌길 원하는 점을 계속 프롬프트로 덧붙이지 않고, 에이전트에게 원본 이미지를 기준으로 수정하라고 시킵니다. 그러지 않으면 얼룩덜룩함이 심해져요.
MattDamonSpace1일 전 HN

네에에, 근데 그건 달리(Dall-E)가 별로라고 말하는 거나 마찬가지잖아요

틀린 말은 아닌데에에…
laserlinus1일 전 HN

달리(DALL-E) 시절에 있던 아웃페인팅 기능이 그립습니다(3년 전쯤이었나요?). 품질은 좋아졌는데 이미지 생성 도구는 지난 몇 년간 제자리걸음이거나 오히려 퇴보한 느낌입니다.
vunderba1일 전 HN

(상용 이미지 생성 쪽에서) 제가 가장 그리운 건 DALL-E 3의 gen_id를 쓸 수 있던 겁니다. ComfyUI 워크플로에서 쓰는 시드 값과 거의 비슷하게 동작했거든요.

그걸로 기존 이미지를 조금씩 다듬어 가는 게 재미있었습니다.
edg50001일 전 HN

투명도 마스크 말씀이신가요? 모든 엔드포인트에서 아직 지원합니다. 다만 Codex 네이티브 도구에는 노출되어 있지 않습니다.
schneehertz1일 전 HN

codex-cli가 쓰는 모델은 아직도 gpt-image-2입니다. https://github.com/openai/codex/blob/f3074e35c079bd8a5e89b0301b5e735d0e618235/codex-rs/ext/image-generation/src/tool.rs#L68
bsboxe1일 전 HN

토큰당 입출력 가격은 2.5와 2.6이 같습니다. 하지만 이미지 가격 계산기로 보면 2.6은 낮음과 중간 품질 설정에서 토큰 사용량이 4배 가까이 늡니다. 예를 들어 1024x1024 기준으로는 이렇습니다.

2.5 낮음, 196토큰, $0.006

2.6 낮음, 823토큰, $0.025

2.5 중간, 439토큰, $0.013

2.6 중간, 1449토큰, $0.043

흥미롭게도 높은 품질 설정에서는 두 모델의 토큰 사용량이 같습니다.

bnmathm1일 전 HN

제 워크플로에서도 비슷한 결과가 나옵니다. 그리고 프롬프트를 바꾸지 않으면 Round art(둥근 그림)가 눈에 띄게 덜 둥글게 나옵니다(입력 토큰이 더 늘어납니다).

  Setting (1024x1024)   Tokens   Cost/image   Time
  2.5 medium              439     $0.014     12.0 s
  2.6 low                 824     $0.025      6.7 s
  2.6 medium            1,449     $0.044      7.9 s
  2.6 high              1,758     $0.053      8.9 s

piazz1일 전 HN

저도 테스트해 보니 같습니다. 마케팅이 정말 기만적이에요. 실제 비용은 2.5의 3~4배입니다.

이미지당 출력 이미지 토큰 (2.5 Flare → 2.6 Flare / Sunburst)

낮음, 1024x1024: 196 → 824 (4.2배) 중간, 1024x1024: 439 → 1,449 (3.3배) 낮음, 1024x1536: 158 → 664 (4.2배) 중간, 1024x1536: 343 → 1,132 (3.3배)

세 모델 모두 출력 토큰 100만 개당 $30으로 같으니, 이미지당 가격은 이렇게 됩니다. 낮음: $0.006 → $0.025 중간: $0.013 → $0.043
pablonaj1일 전 HN

저도 같은 결과가 나왔어요. 몰래 가격을 올린 것 같네요. 2.5를 한동안은 계속 운영해 주면 좋겠어요.
sroussey2일 전 HN

https://chatgpt.com/share/6aebc6f8-d660-83e8-9cb3-49bdf8caa7b8?ogimg=plain

"절반"이라는 표현을 좀 더 신경 써서 썼어야 했나 봅니다.

이런 모델들은 원래 금발인 남자가 머리가 희끗해지는 모습을 상상하는 데 어려움을 겪습니다.
minimaxir2일 전 HN

이 새 모델의 품질을 웹앱으로 테스트하는 건 조심하셔야 합니다. OpenAI가 이미지를 생성할 때 어떤 이미지 모델을 어떤 수준으로 쓰는지 알려 주지 않기 때문입니다. 저는 계속 불만이에요.

그건 그렇고, 제가 가진 어려운 이미지 프롬프트 중 하나를 넣어 봤더니 이번 모델은 놀랍게도 통과했습니다(표절 같은 꼼수 없이). https://chatgpt.com/share/6aebcbcd-6b8c-83e8-b52b-dbedf20ce4ca
vunderba1일 전 HN

하나의 이미지에서 이만큼 일관성을 유지했다는 점이 무엇보다 인상적이라고 생각합니다. 포켓몬 하나하나의 해부학적 구조에도 문제가 거의 없어요. 뮤는 좀 엉망이지만 나머지는 꽤 정확합니다.

다만 우키요에 작품이라기에는 일반적인 색연필 일러스트에 가깝고, 일본풍 자연 풍경을 어렴풋이 끼워 넣어서 얼렁뚱땅 넘어가려 한 느낌도 있습니다.

포켓몬이 실제로 우키요에 목판화였다면 어떤 모습일지 보여 주는 훌륭한 예로 2013년에 있었던 이 킥스타터를 보세요.

https://www.kickstarter.com/projects/1499165518/ukiyo-e-heroes/posts/289279

https://ricedigital.co.uk/this-japanese-ukiyo-e-pokemon-art-is-amazing/
mitchdoogle1일 전 HN

그 킥스타터 기억나요. 저는 그 작가와 함께 작업한 목판 조각가를 팔로우하고 있어요. 이름은 데이비드 불(David Bull)인데, 유튜브에 목판 조각에 관한 멋진 영상이 많이 있어요. https://m.youtube.com/@seseragistudio

Hacker News에서 보기 ↗