GPT Image 2 vs Midjourney vs Nano Banana 2: 무엇을 써야 할까?
"same prompt different model" 비교를 찾아보면 스크린샷은 많은데, 의사결정에 도움이 되는 기준은 적습니다.
이 글은 gpt-image-2 vs Midjourney vs Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) 를 팀이 실제로 고르는 방식으로 비교합니다: ship-rate, 프롬프트 제어력, 텍스트 신뢰도, 배치 일관성, 리트라이 비용.
만약 질문이 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 라면, 답에 가장 빨리 가까워지는 방법은 한 장의 결과물이 아니라 루브릭이 있는 작은 벤치마크입니다.
스코프 안내:
- 필요할 때 다른 "banana" 변형을 짧게 언급할 수는 있지만, 이 글의 동일 프롬프트 상세 비교는 아래 3개만 다룹니다:
- gpt-image-2
- Midjourney
- Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)
GPT Image 2에서 빠르게 테스트하려면:
- Text-to-image:
/text-to-image/gpt-image-2 - Image-to-image edits:
/image-to-image/gpt-image-2 - Start simple:
/ai-image-generator
TL;DR: hype가 아니라 deliverable로 고르기
- gpt-image-2: 레이아웃/브랜드/제약 조건("must / must not") 같은 constraints가 지켜져야 하고, 서로 맞는 세트를 납품해야 할 때.
- Midjourney: 미적 탐색이 목표이고, "the look"을 얻기 위해 더 많은 프롬프트 반복을 감수할 때.
- Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image): 빠른 반복이 중요하고, 소셜 퍼스트 크리에이티브에서 엄격한 스펙보다 다양성이 더 중요할 때.
이게 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 의 핵심입니다: 모델이 아니라 deliverable이 결정을 만듭니다.
헷갈리면, 그냥 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 를 동일 조건으로 돌리고 ship-rate로 결정하는 게 가장 빠릅니다.
한 줄로 정리하면: 정답 모델은 리트라이를 덜 하고도 원하는 deliverable을 내는 모델입니다.
공정한 "same prompt" 테스트 (10-20분)
많은 비교가 불공정한 이유는 모델 차이를 프롬프트 차이로 덮기 때문입니다. 그러지 마세요.
gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 에서 "same prompt"가 의미 있으려면 조건도 같아야 합니다(비율, 샘플 수, pass 기준).
gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 결과를 공유한다면 스코어 테이블을 함께 올리세요. 그래야 재현이 됩니다.
고정할 변수:
- 3모델 모두 동일한 프롬프트 텍스트 (모델별 "prompt tuning" 금지).
- 동일한 aspect ratio (광고라면
1:1또는4:5중 하나; 섞지 않기). - 프롬프트당 동일한 출력 수:
- Round 1: 모델당 4장, 프롬프트 그대로
- Round 2: 모델당 4장, 최소 수정 1개만(변수 1개만 변경)
각 이미지를 이렇게 분류:
- Ship-ready (바로 사용 가능)
- Fixable (1회 수정/1회 리트라이로 해결)
- Fail (constraints 파손, 텍스트 붕괴, 레이아웃 오류)
핵심 지표: ship-rate = ship-ready / total
무엇을 비교할까 (pretty picture bias 방지 스코어보드)
결론이 실무에 쓰이게 하려면 기준을 단순하게 두세요:
- Prompt controllability (constraints가 지켜지나?)
- Batch consistency (8-12장이 세트로 맞나?)
- Text-in-image reliability (헤드라인이 읽히나? 철자가 안정적이나?)
- Editability (전체가 드리프트하지 않게 고칠 수 있나?)
- Retry cost (usable 결과까지 몇 번 재시도하나?)
벤치마크 프롬프트 3개 (copy-paste)
차이가 빠르게 드러나도록 설계했지만, "gotcha" 프롬프트는 아닙니다.
gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 글을 쓸 때는 프롬프트를 동일하게 유지하고, Prompt A/B/C별 ship-rate를 보고하세요.
Prompt A: text-in-image poster (readability benchmark)
첫 번째로 돌리세요. 텍스트는 파이프라인을 가장 빨리 망가뜨립니다.
Design a clean poster with a big, readable headline and one call-to-action.
Layout: centered headline on top, subheadline below, CTA button at the bottom.
Headline text (exact): "SPRING SALE"
Subheadline text (exact): "Up to 40% off"
CTA text (exact): "Shop now"
Style: modern minimalist, high contrast, generous margins, no extra text.
Colors: white background, black text, one accent color for the CTA button.최소 수정(Round 2): 변수 1개만 바꾸기
- "increase headline font size by 25%" or
- "increase text contrast" or
- "increase margins and padding"
Prompt B: ecommerce hero (constraints + product clarity)
Create a premium ecommerce hero image for a product landing page.
Subject: a single matte black insulated water bottle on a clean studio surface.
Constraints: centered product, realistic proportions, no logos, no extra objects.
Lighting: softbox key light + gentle rim light, clean shadow, no harsh glare.
Background: smooth light gray gradient.
Composition: plenty of empty space above and to the sides for copy.최소 수정: "make the shadow softer and more realistic" (그것만)
Prompt C: style consistency (set-building benchmark)
모델별로 8번 실행하고 drift를 확인하세요.
Create a social ad image in a consistent brand style.
Brand style: warm pastel palette, soft grain texture, gentle rounded shapes, calm mood.
Subject: a hand holding a small skincare serum bottle.
Constraints: same framing each time (mid-shot, centered subject), consistent lighting, consistent color palette.
No text, no logos, no extra products.최소 수정: "match the palette more strictly (warm pastel only)" (그것만)
결과 해석 (스코어가 말해주는 것)
위 프롬프트를 돌리면, "승자"는 무엇을 평가하느냐에 따라 달라집니다:
- constraints + layout fidelity가 출고 가능 여부를 좌우한다면, "creative reinterpretations"가 적은 모델을 우선.
- 많이 뽑아서 1장을 고르는 작업이라면, 빠르게 강한 aesthetic variety를 주는 모델을 우선.
- 결과물이 세트(8-12장)여야 한다면, 배치 내 drift가 가장 적은 모델을 우선.
실무 팁: two-stage workflow는 정상입니다:
- ideation은 빠르고 variety-friendly한 모델
- 최종 납품/세트 빌딩은 gpt-image-2(또는 가장 controllable한 모델)
간단한 의사결정 매트릭스 (30초)
여기서도 애매하면, 다시 한번 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 를 "같은 3개 프롬프트 + 최소 수정"으로 돌리고 점수로 고르세요.
gpt-image-2 추천:
- must/must-not, 레이아웃 규칙, constraints를 스펙처럼 쓴다
- 일관된 배치가 필요하다(브랜드 세트, 상품 세트, 캐릭터 세트)
- 수정이 잦고, 컨트롤 가능한 워크플로우가 필요하다
Midjourney 추천:
- 미적 탐색이 목적이고, 엄격한 constraints보다 "the look"이 중요하다
- 더 많은 반복과 수동 선택을 감수할 수 있다
Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) 추천:
- 속도와 반복이 병목이다
- social-first 크리에이티브를 많이 뽑고 winners를 고른다
Next step: GPT Image 2 Studio에서 벤치마크 실행
실무에서 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 를 고른다면 결과를 저장하세요: 프롬프트, ship-rate counts, 그리고 모델별 "failure mode" 스크린샷 최소 1장. 이게 팀의 evaluation harness가 됩니다.
GPT Image 2에서 바로 테스트하려면:
- Generate:
/text-to-image/gpt-image-2 - Refine / fix:
/image-to-image/gpt-image-2
그 다음 Prompt A/B/C를 Midjourney와 Nano Banana 2에 그대로 붙여넣고 ship-rate를 나란히 비교하세요.
이 흐름(benchmark -> 최소 수정 -> ship-rate)이 hype에 끌리지 않고 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 를 결정하는 가장 확실한 방법입니다.
숨겨진 비용도, 원치 않는 자동 구독도 없습니다.
