Nano Banana API로 일관된 이미지 생성하기

좋은 이미지 한 장을 생성하는 일은 거의 풀렸습니다. 앞의 열아홉 장과 여전히 한 묶음인 스무 번째를 생성하는 지점에서 프로젝트가 죽습니다.

그 격차는 prompt 실력이 아닙니다. "일관성"이 하나의 단어를 걸친 서로 다른 세 개의 엔지니어링 문제라는 것, 그리고 하나를 고치는 기법이 나머지 둘에는 아무것도 하지 않는다는 것입니다. 저희는 Nano Banana 모델들을 저희 API에서 돌리는데, 사람들이 가장 자주 틀리는 request가 이것입니다. 모델이 못 해서가 아니라, 참조가 라벨 없이 들어가고 모델이 각각이 무엇을 위한 것이었는지 추측하도록 방치되기 때문입니다.

하나가 아니라 셋

prompt를 쓰시기 전에 이것들을 분리하십시오. 실패하는 방식이 다르고 값도 다릅니다.

캐릭터 일관성. 여러 프레임에 걸친 같은 사람입니다. 같은 얼굴, 체격, 머리카락이고, 네 번째 프레임에서 앉아 있든 열아홉 번째에서 걷고 있든 한 개인으로 알아볼 수 있어야 합니다. 정체성 문제입니다. 모델이 본 적 없는 구성들을 가로질러 얼굴 하나를 날라야 합니다.

제품 충실도. 비슷한 병이 아닙니다. 그 병입니다. 정확한 뚜껑 비례, 라벨 위치, 초록의 색조요. 충실도는 정체성보다 엄격합니다. 얼굴에는 허용 오차가 있고, 클라이언트의 패키지에는 없습니다.

스타일 일관성. 세트가 하나의 세트로 읽히는 것입니다. 같은 컬러 그레이드, 같은 렌즈 성격, 같은 빛의 성질, 같은 그레인이요. 반복되어야 하는 오브젝트는 없고, 반복되어야 하는 것은 처리 방식입니다.

브리프 대부분은 이 중 둘을 동시에 필요로 하면서 그것을 하나의 지시로 요청합니다. "일관되게 해 주세요"는 API가 실행할 수 있는 요청이 아닙니다. "이미지 1은 인물, 이미지 2는 병, 이미지 3은 컬러 그레이딩만"은 요청입니다.

진짜 기능은 역할 분할입니다

Nano Banana Pro는 참조 이미지를 최대 열네 장 받습니다. Nano Banana 2도 거의 절반 값에 그렇게 합니다. 차이는 장수가 아닙니다. Pro는 그 예산을 역할로 나눕니다.

합쳐서 열넷이되, 배정되어 있습니다. 참조 이미지를 제안에서 지시로 바꾸는 것이 그 배정입니다.

그것이 없을 때 무슨 일이 벌어지는지 생각해 보십시오. 모델에게 그림 열네 장과 문장 하나를 건네면, 모델은 산문에서 어느 그림이 보존할 얼굴인지, 어느 것이 정확히 재현할 제품인지, 어느 것이 분위기 때문에만 있는지 추론합니다. 자주 틀리게 추론합니다. 그 징후는 제품이 여러분의 패키지로가 아니라 "여러분 패키지의 스타일로" 나오는 것, 또는 얼굴이 무드보드의 그레이드를 입고 나오는 것입니다.

분할이 있으면 여러분은 부탁하는 것이 아니라 선언하는 것입니다. 누구인지에 다섯 자리, 무엇인지에 여섯 자리, 어떻게 보일지에 세 자리요. 세 라운드의 합성 대신 단일 request 하나로 광고 합성이 나옵니다.

Pro는 2026년 8월 26일 저희 가격으로 request당 $0.075이고, 통상가 $0.15에 맞섭니다. 알아 두실 것 하나 더. Pro에서는 1K와 2K의 값이 같습니다. 히어로 자산이라면 2K를 가져가십시오. 공짜입니다.

prompt에서 참조에 라벨 붙이기

역할 분할이 구조적인 일을 합니다. prompt는 의미적인 일을 하고, 거의 무례하게 느껴질 만큼 명시적이어야 합니다. 참조는 순서대로 도착하므로 위치로 지목하시고 각각이 무엇을 위한 것인지 말하십시오. 무엇을 위한 것이 아닌지까지요. 대부분의 prompt가 새는 곳이 그 마지막 부분입니다.

이미지 1과 이미지 2는 같은 여성입니다. 얼굴, 머리 길이, 체격을 정확히
보존하세요. 이미지 3은 제품입니다. 병의 형태와 뚜껑 비례, 라벨
아트워크를 정밀하게 재현하고, 다시 스타일링하지 마세요. 이미지 4는
컬러 그레이딩과 조명 무드만을 위한 것입니다. 거기서 어떤 오브젝트도,
자세도, 구성도 가져오지 마세요.

이미지 1-2의 여성이 이미지 3의 병을 들고 창가 카페 테이블에 앉아 있는
장면으로, 4분의 3 앵글, 이미지 4의 그레이드에 맞는 따뜻한 오후 빛.

저 prompt를 작동하게 만드는 것이 넷이고, 그중 어느 것도 다섯 번째 형용사가 아닙니다.

• 모든 참조가 설명되어 있습니다. 맡은 일이 명시되지 않은 채 들어가는 이미지가 없습니다.
• 스타일 참조에 명시적인 배제가 달려 있습니다. 그것이 없으면 무드보드가 자기 가구를 여러분 장면으로 흘려보냅니다.
• 정체성 단어가 구체적입니다. 얼굴, 머리 길이, 체격이지 "그녀처럼 보이게"가 아닙니다.
• 제품 지시에 "다시 스타일링하지 마세요"가 들어 있고, 그 문구가 충실도와 영감을 가릅니다.

여기서 일반적인 prompt 구성은 다루지 않겠습니다. 그건 prompt 작성 가이드입니다. 이 글은 여러분의 참조가 무엇을 위한 것인지 모델에게 말하는 일에 관한 것입니다.

request

일관성 작업은 생성이 아니라 편집이므로, image_urls와 함께 edit-image slug로 갑니다.

curl -X POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit \
  -H "Authorization: Bearer $E2X_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/nano-banana-pro/edit-image",
    "input": {
      "prompt": "이미지 1과 이미지 2는 같은 여성입니다. 얼굴, 머리 길이, 체격을 정확히 보존하세요. 이미지 3은 제품입니다. 병의 형태와 뚜껑 비례, 라벨 아트워크를 정밀하게 재현하고, 다시 스타일링하지 마세요. 이미지 4는 컬러 그레이딩과 조명 무드만을 위한 것이며, 거기서 어떤 오브젝트도 구성도 가져오지 마세요. 그 여성이 병을 들고 창가 카페 테이블에 앉아 있는 장면으로, 4분의 3 앵글, 따뜻한 오후 빛.",
      "image_urls": [
        "https://cdn.example.com/refs/model-face-front.jpg",
        "https://cdn.example.com/refs/model-face-three-quarter.jpg",
        "https://cdn.example.com/refs/bottle-front.jpg",
        "https://cdn.example.com/refs/grade-warm-afternoon.jpg"
      ],
      "aspect_ratio": "4:5",
      "resolution": "2K"
    }
  }'

submit은 job ID를 돌려줍니다. polling하시거나 webhookUrl을 넘기십시오. Pro는 구성을 풀어 가는 동안 중간 "생각 이미지"를 생성하므로 30초쯤 걸립니다. Google은 그것들을 돌려주지 않고 저희도 청구하지 않습니다. Pro의 기본값이 9:16이므로 aspect_ratio는 명시적으로 설정하십시오. 파라미터 전체를 훑는 것은 Nano Banana Pro API 튜토리얼에 있습니다.

더 싼 티어들이 앉는 자리

필요하지 않은 작업에 Pro를 파느니 한 티어 아래로 말리는 쪽을 택하겠습니다.

Nano Banana 2는 $0.04에 같은 열네 장을 받되 역할 분할이 없습니다. 스타일 일관성에는 그것으로 진짜 충분합니다. 거기서는 모든 참조가 같은 일을 하고 있고 구분할 것이 없으니까요. 팔레트와 조명 무드를 공유하는 블로그 헤더 여섯 장에는 Pro가 필요하지 않습니다. 좋은 스타일 참조 하나와 얼어붙은 prompt 템플릿이 필요합니다. Nano Banana 2는 4K에도 닿는데, Lite는 거기에 아예 손도 못 댑니다.

Nano Banana 2 Lite는 $0.0238이고 충실도가 아니라 물량을 위해 만들어졌습니다. 결을 공유하는 이미지 사백 장이 필요하고 그중 어느 것도 클라이언트의 얼굴이나 패키지를 싣지 않을 때 손을 뻗으십시오. 1K 전용이고 resolution 파라미터가 없습니다. 보내면 무시되는 것이 아니라 에러입니다.

레거시 Nano Banana는 참조 이미지 세 장에서 천장을 치는데, 그건 한 화면에 캐릭터와 제품을 함께 담기에 부족합니다. 그리고 Google이 2026년 10월 2일에 퇴역시킵니다. 그 모델에 관한 전말은 별도의 글입니다. 거기서 일관성 프로젝트를 시작하지 마십시오.

대략의 규칙입니다. 스타일만 다루는 작업은 Nano Banana 2나 Lite로 갑니다. 특정한 사람의 얼굴이나 특정한 실물 제품이 온전히 살아남아야 하는 것은 전부 Pro로 갑니다. $0.04와 $0.075 사이의 가격 격차는 라벨이 틀렸다는 이유로 클라이언트가 batch를 반려하는 순간 의미를 잃습니다.

가격과 제품 조건은 시간이 지나면서 변경될 수 있습니다. 구매를 결정하기 전에 각 프로바이더의 현재 가격을 확인하시기 바랍니다. Google의 Batch 또는 Flex 가격은 스케줄링, 가용성, 처리 조건이 다르기 때문에 표준 온디맨드 API request와 직접 동등하지 않으며, 따라서 이 비교에서는 제외했습니다. 이는 특정 범위에 한정된 비교이며, E2X가 모든 구성에서 세계에서 가장 저렴하다는 주장은 아닙니다.

정본 참조 세트를 한 번 만들어 두십시오

여기서 가장 빨리 본전을 뽑는 습관은 API와 아무 상관이 없습니다.

참조 세트를 한 번, 의도적으로 만드시고 영원히 재사용하십시오. "마침 굴러다니던 사진들"이 아니라, 모든 request가 길어다 쓰는 고정되고 버전이 매겨진 보관 세트요. 캐릭터라면 중립적인 빛 아래 같은 얼굴의 여러 각도 — 정면, 4분의 3, 측면 — 에 체격을 위한 전신 하나입니다. 제품이라면 앞면, 뒷면, 라벨 디테일 크롭 하나입니다. 스타일이라면 그레이드를 실은, 주의를 흩뜨리는 것이 없는 이미지 한둘입니다.

그다음 얼리십시오. URL을 영구적인 곳에 저장하시고 — 임시 링크가 아니라 여러분의 버킷에요 — 프로젝트가 사는 내내 모든 request에 같은 배열을 넘기십시오.

이것이 prompt 튜닝보다 중요한 이유는 드리프트가 누적되기 때문입니다. 4번 프레임에서 5번을, 5번에서 6번을 생성하면 작은 오차가 복리로 불어나 20번 프레임은 다른 사람이 됩니다. 모든 프레임을 같은 정본 세트에 고정하면 각 생성물이 원본에서 한 걸음만 벗어나지, 스무 걸음 벗어나지 않습니다. 사슬이 아니라 부채꼴입니다.

관련된 습관 하나. 세트에 여러분이 생성한 이미지가 들어 있다면 원본 파일을 보관하십시오. 어느 이미지 API에서든 전달 URL은 만료되므로, 내려받아 여러분의 자산으로 저장하십시오. 생성을 자동으로 돌리는 법에 전체 루프가 있습니다.

히어로를 생성한 다음 변형을 파생시키십시오

달러당 가장 쓸 만한 출력을 내놓는 워크플로는 "이미지 스무 장 생성하기"가 아닙니다. "이미지 한 장을 스무 번에 걸쳐 생성하기"입니다.

Pro에서 히어로 컷 하나를 만들고 그것을 제대로 맞히십시오. 구성, 조명, 얼굴, 제품이요. 몇 번 시도를 태우십시오. $0.075면 탐색은 쌉니다.

그다음 생성을 멈추고 편집을 시작하십시오. 승인된 히어로를 정본 세트와 나란히 참조로 다시 넣고 원하시는 변경을 요청하십시오. 다른 앵글, 다른 배경, 다른 크롭, 카메라 대신 다른 데를 보는 모델이요. 각 변형은 새로 던진 주사위가 아니라 이미 검수를 통과한 무엇에 고정됩니다.

편집이 재생성을 이기는 이유는 놓치기 쉽습니다. 재생성은 모든 것을 다시 결정합니다. 만족하셨던 파라미터 하나하나가 다시 판에 오릅니다. 편집은 언급하지 않으신 것을 붙들어 둡니다. 오후 하나를 써서 얼굴을 제대로 맞히셨다면, 그것을 스무 번 다시 결정하는 것이야말로 가장 원하지 않으실 일입니다.

실무적인 참고 둘입니다. 히어로를 다시 넣으실 때 참조 장수를 지켜보십시오. 히어로에 다섯 장짜리 캐릭터 세트에 제품 하나면 이미 열넷 중 일곱입니다. 그리고 승인된 히어로의 prompt를 이미지 옆에 저장하십시오. 변형은 보통 그 prompt에서 절 두 개를 갈아 끼운 것인데, 기억에 의존해 다시 쓰면 방금 돈 들여 없앤 드리프트가 되돌아옵니다.

어떤 참조 세트로도 고쳐지지 않는 부분

Google은 자사 모델이 만드는 모든 이미지에 SynthID를 찍습니다. 보이지 않고, 파일 안에 담겨 이동하며, 누구도 노출하지 않는 설정입니다. 애초에 설정이 아니니까요. 이 글에서는 그것이 다른 대부분의 글에서보다 중요합니다. 일관성 프로젝트는 클라이언트 프로젝트이고, 클라이언트의 계약에는 AI 생성 자산에 관한 조항이 실려 있을 수 있습니다. 승인된 프레임 스무 장이 발표 자료에 앉은 뒤가 아니라, 참조 세트를 촬영하시기 전에 그 조항을 정리하십시오.

일관성 작업은 거의 언제나 편집이므로 image-to-image 모델이 가장 먼저 둘러보실 선반이고, 브리프가 움직인다면 카탈로그에 영상 쪽이 있습니다.

자주 묻는 질문

AI로 생성한 여러 이미지에서 같은 캐릭터를 어떻게 유지합니까?

정본 참조 세트를 만드십시오. 중립적인 빛 아래 같은 얼굴의 여러 각도에 체격을 위한 전신 컷 하나를 더한 것을 영구적으로 보관하시고, 모든 request에 같은 이미지들을 넘기십시오. 정체성 이미지를 최대 5장 담는 Nano Banana Pro의 캐릭터 슬롯을 쓰시고, prompt에서 어느 이미지가 그 인물인지 밝히십시오. 모든 프레임을 이전 프레임이 아니라 원본 세트에 고정하십시오. 그러지 않으면 오차가 복리로 불어나 스무 번째 프레임에서 다른 얼굴이 됩니다.

Nano Banana API는 참조 이미지를 몇 장까지 받습니까?

Nano Banana Pro는 열네 장을 역할로 나눠 받습니다. 캐릭터 이미지 최대 5장, 오브젝트 이미지 최대 6장, 스타일 참조 최대 3장입니다. Nano Banana 2도 열네 장을 받되 역할 분할이 없습니다. Nano Banana 2 Lite는 참조가 많은 작업이 아니라 물량을 위해 만들어졌고, 레거시 Nano Banana는 3장에서 천장을 칩니다.

캐릭터 일관성과 제품 충실도의 차이는 무엇입니까?

캐릭터 일관성은 한 사람이 여러 이미지에 걸쳐 알아볼 수 있게 남는 것입니다. 같은 얼굴, 머리, 체격이고 작은 변주는 허용됩니다. 제품 충실도는 오브젝트가 정확히 재현되는 것입니다. 정밀한 라벨 아트워크, 뚜껑 비례, 색이고, 다시 스타일링하지 않는 것입니다. Pro가 둘을 다른 참조 슬롯에서 다루는 이유는 엄격함의 정도가 다르기 때문이고, prompt는 어느 이미지가 어느 쪽인지 말해야 합니다.

일관된 이미지에는 Nano Banana Pro를 써야 합니까, Nano Banana 2를 써야 합니까?

필요가 양식적일 때 — 팔레트와 조명, 처리 방식을 공유하되 보존할 특정 얼굴이나 제품이 없을 때 — $0.04의 Nano Banana 2를 쓰십시오. 특정 얼굴이나 실물 제품이 온전히 살아남아야 할 때 $0.075의 Nano Banana Pro를 쓰십시오. 어느 것이 어느 것인지 모델에게 말해 주는 것이 역할이 나뉜 참조 예산이기 때문입니다. 반려된 batch 옆에 놓고 보면 가격 격차는 작습니다.

Nano Banana prompt에서 참조 이미지에 어떻게 라벨을 붙입니까?

image_urls에 넘기신 순서상의 위치로 지목하시고, 각각이 무엇을 위한 것인지 밝히십시오. "이미지 1과 2는 같은 여성입니다, 얼굴과 체격을 보존하세요. 이미지 3은 제품입니다, 정확히 재현하세요. 이미지 4는 컬러 그레이딩만입니다, 거기서 어떤 오브젝트도 구성도 가져오지 마세요." 배제는 지시만큼 중요합니다. 단서가 붙지 않은 스타일 참조는 자기 오브젝트와 구성을 여러분 장면으로 흘려보내니까요.

기존 이미지를 편집하는 편이 낫습니까, 새로 생성하는 편이 낫습니까?

승인하신 이미지가 생긴 뒤로는 편집입니다. 재생성은 만족하셨던 것을 포함해 모든 요소를 다시 결정합니다. 편집은 언급하지 않으신 것을 전부 붙들어 둡니다. 효율적인 워크플로는 공들여 만든 히어로 하나, 그다음 정본 참조를 붙여 edit-image endpoint로 거기서 파생시킨 변형들입니다.

생성한 이미지가 원래 캐릭터에서 멀어지는 이유는 무엇입니까?

거의 언제나 새 이미지를 고정된 참조 세트가 아니라 이전 이미지에서 생성하셨기 때문입니다. 그러면 오차가 누적됩니다. 3번 프레임의 살짝 둥근 턱선이 4번 프레임의 기준선이 되고, 20번에 이르면 다른 사람이 됩니다. 모든 request를 같은 보관 정본 이미지에 고정해서 각 출력이 원본에서 스무 걸음이 아니라 한 걸음 떨어지게 하십시오.