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간단한 답변

Nano Banana Pro에서 왜곡된 결과물이 나오는 것은 모델 실패가 아닙니다. 이는 단일 샷 생성의 내재된 랜덤성과 과도하게 단정적인 prompt가 겹쳐서 생기는 것입니다. 다음 순서로 진행하십시오:
  1. 먼저 imagen.apiyi.com에서 동일한 prompt + 참고 이미지로 재현하여 클라이언트 측 문제를 배제합니다
  2. prompt를 다시 작성하십시오: “엄격하게 고정”이나 “픽셀 단위로 완벽 복원” 같은 절대적인 표현은 빼고, 대신 구체적인 색상 / 위치 / 보존 항목 설명을 사용하십시오
  3. 선명하고 경계가 분명한 참고 이미지를 Base64 인코딩으로 업로드하십시오(Nano Banana 시리즈는 OpenAI 스타일의 URL 업로드를 지원하지 않습니다)
  4. 다중 롤 재시도를 활성화하십시오: 비즈니스 코드가 동일한 prompt를 1~3회 자동으로 재시도하게 하십시오
  5. 그래도 안 되면 채널이나 모델을 바꾸십시오: banana Pro는 기본값이 AI Studio입니다 — Vertex 그룹으로 전환하거나, gpt-image-2 시리즈를 시도해 보십시오(편집 스타일이 원본에 더 가깝게 유지됩니다)

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프린트가 왜곡되는 이유

AI 이미지 생성은 단일 샷 원자적 샘플링입니다. 즉, 매 호출은 서로 독립적인 추출이며, “엄격한 복원” 토글은 없습니다. 가장 흔한 원인은 두 가지입니다.
  • 프롬프트 표현이 지나치게 강한 경우: “엄격하게 고정”, “픽셀 단위로 정확히 복원”, “1:1 재현” 같은 문구는 모델이 요청을 “다시 그리기”로 해석하게 만들 수 있으며, 이때 프린트도 다른 요소들과 함께 다시 그려집니다
  • 참조 이미지 업로드 형식이 잘못된 경우: Nano Banana 계열은 Base64로 인코딩된 업로드만 지원합니다. OpenAI 호환 image_url 필드에 URL을 직접 붙여 넣으면 모델이 참조 이미지를 “보지 못한” 것으로 처리되어, 프린트가 쉽게 흔들릴 수 있습니다
설명이 아무리 완벽해도, 모델은 단일 샷 샘플의 약 **5%~15%**에서 여전히 “흔들림”이 발생할 수 있습니다. 이는 결함이 아니라 생성형 모델의 본질입니다. 같은 prompt라도 호출할 때마다 자연스럽게 다른 결과가 나옵니다.

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단계별 문제 해결

1

클라이언트 문제를 배제하기 위해 테스트 도구에서 재현합니다

imagen.apiyi.com/#generate를 열고 완전히 동일한 prompt + reference images를 다시 실행합니다:
  • 도구에서도 프린트가 왜곡된다면 → 대부분 prompt 문제이므로 2단계로 이동합니다
  • 도구에서는 프린트가 유지된다면 → 통합을 디버깅합니다(이미지가 실제로 업로드되었습니까? 파라미터가 올바릅니까?), 참조 이미지와 생성된 이미지의 차이가 너무 큽니다를 참고합니다
2

prompt를 다시 작성하고 절대적인 표현을 없앱니다

“엄격하게 복원”이나 “픽셀 수준으로 완벽한” 같은 명령형 표현을 구체적인 속성 설명으로 바꿉니다(아래의 “prompt 최적화 예시”를 참조합니다).
3

reference images가 올바르게 업로드되었는지 확인합니다

  • Nano Banana 시리즈는 OpenAI 형식의 URL 업로드를 지원하지 않습니다 — 반드시 Base64를 사용해야 합니다
  • reference images는 명확하고 특징이 풍부해야 합니다: 흐리거나 복잡한 reference는 모델이 “추측”하게 만들어 프린트가 더 쉽게 벗어나게 합니다
  • 단일 이미지 ≤ 7MB(Gemini의 공식 제한) — 업로드 전에 무손실 압축을 권장합니다
  • 각 prompt는 최대 14개 reference images를 허용합니다. 하나의 프린트만 보존하면 된다면 그 클로즈업만 업로드하고 가중치를 높이십시오
4

다중 재시도(자동 재시도)를 활성화합니다

비즈니스 코드에서 동일한 prompt에 대해 1~3회 자동 재시도를 구현하십시오. 한 번 실패했다고 해서 모델에 문제가 있다는 뜻은 아닙니다 — 더 많이 시도할수록 적중률이 크게 높아집니다.
5

채널을 전환하거나 모델을 대체 수단으로 사용합니다

  • 콘솔에서 token을 편집할 때 Vertex 그룹을 선택하십시오(코드 변경 없이 콘솔에서 Vertex 그룹만 고르면 됩니다) — Vertex의 모더레이션은 AI Studio와 다르며, AI Studio에서 오탐으로 차단되는 일부 의상 교체 요청이 Vertex에서는 정상적으로 통과합니다
  • 또는 gpt-image-2 시리즈를 시도하십시오 — 편집 스타일이 원본 이미지에 더 가깝고 색상 드리프트와 스타일 변화가 더 적어, “원본에 가깝게 유지”가 우선일 때 이상적입니다

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프롬프트 최적화 예시

아래는 의상 교체 + 프린트 보존 시나리오에 대한 좋지 않은 예와 개선된 예를 비교한 표입니다: 개선된 전체 프롬프트 예시:
이 이미지를 편집하십시오. 두 가지를 완료하십시오: ① 빨간 박스 안의 두 개 찻주전자를 원래 소재 질감과 형태를 보존한 채 무광 순수 검정색으로 변경하십시오; ② 빨간 박스 윤곽선 자체를 삭제하십시오. 이미지의 다른 모든 객체의 색상, 위치, 치수 라벨, 텍스트는 완전히 그대로 유지되어야 합니다.
일반 원칙: 한 번의 호출마다 한 범주만 변경하십시오. 의상 교체에 “색상 변경 + 배경 변경 + 텍스트 추가”가 필요하다면 여러 개의 수정으로 나누십시오 — 각 호출의 성공률은 하나의 거대한 지시문보다 눈에 띄게 높아집니다.

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전체적으로 빨간색 / 따뜻한 색조가 도는 경우

스왑 후 이미지 전체가 붉거나 따뜻한 색조로 치우친다면, 이는 다른 문제입니다 — 보통 원인은 banana pro 편집 결과에서 전체적으로 빨간색 색조가 나타나는 경우입니다. 원인과 해결 방법은 인쇄 왜곡과 다릅니다(Vertex 채널로 전환하거나 gpt-image-2로 되돌리십시오).

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관련 문서

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지원팀에 문의

위 단계로도 해결되지 않으면 작업 공간의 지원팀에 문의하거나 [email protected]으로 이메일을 보내 다음 내용을 포함해 주세요:
  • imagen.apiyi.com에서 동일한 prompt의 재현 결과(스크린샷 또는 링크)
  • 사용 중인 모델 이름(예: gemini-3-pro-image-preview / Nano Banana 2)
  • API 호출 타임스탬프 + request ID(가능한 경우)