# 캐릭터 일관성

> 에셋, 승인된 사진, 멘션, 외모 고정으로 모든 이미지와 동영상에서 같은 인물, 반려동물, 제품, 장소를 유지하는 전체 방법을 안내합니다.

Source: https://nodaro.ai/ko/docs/guides/consistent-characters

**일관된 캐릭터**란 프로젝트의 모든 이미지와 동영상에서 똑같아 보이는 인물, 반려동물, 제품 또는 장소입니다. Nodaro에서는 대상을 에셋으로 한 번 정의하고, 그 사진들을 승인한 다음, 그 에셋을 대상이 나오는 모든 노드에 연결합니다. 이 가이드는 첫 사진부터 여러 캐릭터가 나오는 장면과 동영상까지 전체 방법을 다룹니다.

## 방법 한눈에 보기
일관성은 여러 층으로 쌓입니다. 대부분의 프로젝트에는 처음 네 가지가 필요합니다. 그래도 얼굴이 틀어지면 나머지를 더하세요.

| 층 | 하는 일 | 설정하는 곳 |
| --- | --- | --- |
| **에셋** | 대상의 정체성을 담습니다: 승인된 사진과 기준 설명. | 캐릭터, 동물/크리처, 오브젝트/소품, 장소 에셋 노드 |
| **승인된 사진** | 모든 생성에 같은 출발점을 줍니다: 포트레이트와 그 앵글들. | 에셋의 스튜디오 |
| **연결과 멘션** | 에셋을 각 이미지 노드와 동영상 노드로 보내고 프롬프트 안에 배치합니다. | **에셋** 입력과 `@` 멘션 |
| **역할** | 각 사진에서 무엇을 가져올지 알려 줍니다: 얼굴, 옷, 배경. | 멘션 칩과 노드의 **역할** 메뉴 |
| **외모 고정** | 모델에게 얼굴을 정확히 유지하라고 요청합니다. | 노드, 스튜디오 또는 `~lock` 멘션 |
| **보드와 그리드** | 대상의 모든 앵글을 레퍼런스 이미지 한 장에 담습니다. | 이미지 생성 프리셋, 그리고 스튜디오의 시트 페이지와 보드 페이지 |
| **알맞은 모델** | 레퍼런스 이미지를 받는 모델을 사용합니다. | 이미지 생성과 동영상 생성 |
| **학습된 모델** | Nodaro Cloud에서 이미지 생성에 가장 닮은 결과를 줍니다. | 스튜디오의 LoRA 페이지 |

## 1단계: 대상을 한 번 정의
대상에 맞는 에셋을 고르세요. 에셋마다 전용 스튜디오와 가이드가 있습니다.

| 대상 | 에셋 | 가이드 |
| --- | --- | --- |
| 사람 | [**캐릭터 에셋**](https://nodaro.ai/docs/nodes/assets/character) | [캐릭터 스튜디오](https://nodaro.ai/docs/guides/character-studio) |
| 동물, 반려동물 또는 판타지 크리처 | [**동물/크리처 에셋**](https://nodaro.ai/docs/nodes/assets/creature) | [동물과 크리처](https://nodaro.ai/docs/guides/creatures) |
| 제품, 소품, 차량 또는 가구 | [**오브젝트/소품 에셋**](https://nodaro.ai/docs/nodes/assets/object) | [오브젝트와 소품](https://nodaro.ai/docs/guides/objects) |
| 장소 | [**장소 에셋**](https://nodaro.ai/docs/nodes/assets/location) | [장소](https://nodaro.ai/docs/guides/locations) |
| 립싱크나 얼굴 교체용 얼굴만 | [**얼굴 만들기**](https://nodaro.ai/docs/nodes/assets/create-face) | — |

사람이라면 다음 순서로 캐릭터를 만드세요.

### 좋은 사진에서 시작
캐릭터 스튜디오의 **레퍼런스** 페이지에서 그 사람의 실제 사진을 업로드하세요. 선명하고 고르게 밝은 정면 사진 한 장이 어떤 설정보다 중요합니다. 흐리거나, 필터를 씌웠거나, 복잡한 사진은 얼굴이 틀어지는 가장 흔한 원인입니다.

### 포트레이트 승인
**프로필**에서 포트레이트 후보를 2장 또는 4장 생성하고 가장 좋은 것을 승인하세요. 승인하면 기준 설명도 작성되며, Nodaro는 캐릭터를 사용하는 프롬프트에 이 설명을 추가합니다.

### 외모 기준 세트 만들기
**외모**에서 다섯 가지 머리 앵글인 정면, 왼쪽 3/4, 왼쪽 측면, 오른쪽 측면, 오른쪽 3/4를 생성하세요. 이후 스튜디오가 만드는 모든 사진이 이 앵글들을 레퍼런스로 쓰므로, 표정과 포즈도 같은 얼굴을 유지합니다.

### 이야기에 필요한 베리언트 추가
장면에 필요한 표정, 포즈, 전신 앵글을 생성하세요. `@maya:1:smile`처럼 이름으로 멘션하므로 이름을 알기 쉽게 지으세요.

## 2단계: 모든 샷에 캐릭터 연결
캐릭터 에셋 노드의 **캐릭터** 출력을, 캐릭터가 나오는 모든 [**이미지 생성**](https://nodaro.ai/docs/nodes/image/generate-image) 노드와 [**동영상 생성**](https://nodaro.ai/docs/nodes/video/generate-video) 노드의 **에셋** 입력에 연결하세요. 그러면 Nodaro는 레퍼런스를 받는 모든 모델에서 실행할 때마다 캐릭터의 포트레이트, 멘션한 베리언트, 캐릭터 설명을 함께 보냅니다.

Workflow: 캐릭터 에셋 하나와 장소 에셋 하나가 모든 장면에 들어가므로, 각 이미지가 같은 승인된 사진에서 시작합니다.

- 캐릭터 에셋 → 이미지 생성 (에셋)
- 장소 에셋 → 이미지 생성 (에셋)
- 캐릭터 에셋 → 이미지 생성 (에셋)
- 장소 에셋 → 이미지 생성 (에셋)

### 프롬프트에서 캐릭터 멘션
프롬프트에 `@`를 입력하고 캐릭터를 고르면 `@maya:1` 같은 멘션이 칩으로 나타납니다. 멘션은 문장에서 쓴 바로 그 자리에 캐릭터를 배치합니다. 또한 어떤 사진을 보내고 그 사진에서 무엇을 가져올지도 정합니다.

| 멘션 | 노드가 보내는 것 |
| --- | --- |
| `@maya:1` | 포트레이트. `the person from reference image A`(레퍼런스 이미지 A의 인물)로 설명됩니다. |
| `@maya:1:smile` | 포트레이트 대신 `smile` 표정. |
| `@maya:1:face` | 포트레이트를 얼굴에만 사용합니다. 옷과 머리는 프롬프트를 따릅니다. |
| `@maya:1:walking:clothes` | `walking` 포즈를 옷에만 사용합니다. |
| `@maya:1~lock` | 이 멘션에서 외모 고정을 강제로 켭니다. |
| `@maya:1~nolock` | 이 멘션에서 외모 고정을 강제로 끕니다. |

멘션 칩의 썸네일을 클릭하면 사진을 바꿀 수 있고, 라벨을 클릭하면 역할을 고를 수 있습니다. 멘션 이름은 캐릭터 이름에서 만들어집니다. 예를 들어 “Maya Chen”은 `@maya-chen:1`이 됩니다.

업로드한 사진도 같은 방식으로 멘션할 수 있습니다. [**이미지 업로드**](https://nodaro.ai/docs/nodes/image/upload-image) 노드에 `Jacket` 같은 라벨을 붙이고 `@jacket:1:clothes`라고 쓰세요.

```
@jacket:1:clothes를 입고 해 질 녘 @night-market:1:background에 서 있는 @maya:1:face
```

영어 원문 프롬프트:

```
@maya:1:face wearing @jacket:1:clothes, standing in @night-market:1:background at dusk
```

### 모델이 받는 것 확인
이미지 노드나 동영상 노드의 설정 패널에는 **삽입된 레퍼런스** 목록이 있습니다. 노드가 보낼 모든 사진이, 각각 어느 캐릭터나 베리언트에서 왔는지와 함께 표시됩니다.

- **순서.** **레퍼런스** 입력의 사진이 먼저 오고, 그다음 에셋이 연결한 순서대로 옵니다. 이 순서가 프롬프트의 A, B, C 문자를 정합니다. 타일을 끌어서 순서를 바꾸세요. 대부분의 모델은 첫 번째 레퍼런스를 가장 중요하게 다룹니다.
- **제거.** 타일의 X를 클릭하면 제거됩니다. 멘션이라면 프롬프트에서 멘션이 제거됩니다. 캐릭터의 포트레이트라면 이 노드에서만 포트레이트를 숨기며, 멘션한 베리언트는 계속 보내집니다.

연결했지만 멘션하지 않은 캐릭터도 포트레이트를 보냅니다. 캐릭터의 **이미지** 출력은 설명이나 역할 없이 사진만 일반 레퍼런스로 보냅니다.

## 3단계: 각 사진에서 가져올 것 지정
모든 레퍼런스에는 모델에게 무엇을 가져올지 알려 주는 **역할**이 있습니다. 캐릭터는 대상 전체를 뜻하는 `person`으로 시작합니다. 다른 캐릭터 역할은 얼굴 `face`, 옷 `clothes`, 머리 `hair`, 포즈 `pose`, 표정 `expression`, 스타일 `style`이며, 직접 정한 단어도 쓸 수 있습니다.

- **노드가 기본값을 정합니다.** 캐릭터 에셋 노드의 **역할** 메뉴는 그 캐릭터에서 나오는 모든 레퍼런스에 적용됩니다.
- **멘션이 기본값을 덮어씁니다.** 멘션 하나에 준 역할이 노드의 기본값보다 우선합니다.
- **`ref-only`는 설명 문구 없이 사진을 보냅니다.** 모델은 사진을 보지만 거기서 무엇을 가져올지는 듣지 못합니다.

역할을 쓰면 프롬프트 하나에 여러 레퍼런스를 조합할 수 있습니다. 예를 들어 첫 번째 사진에서 얼굴을, 두 번째에서 옷을, 세 번째에서 배경을 가져오세요. 모든 에셋 유형의 모든 역할은 [레퍼런스 역할](https://nodaro.ai/docs/guides/reference-roles)을 읽어 보세요.

## 외모 고정
**외모 고정**은 모델에게 얼굴을 유지하라고 요청하는 짧은 문장을 프롬프트에 추가합니다. 노드의 **외모 고정** 행, 설정 패널, 또는 스튜디오의 **프로필** 페이지에서 설정하세요. 세 곳 모두 같은 설정을 바꿉니다.

| 단계 | 추가되는 것 |
| --- | --- |
| **끄기**(기본값) | 외모 문장이 없습니다. 역할만으로 모델을 이끕니다. |
| **약하게** | 부드러운 문장: 전체적인 인상을 유지합니다. |
| **엄격하게** | 강한 문장: 얼굴을 정확히 일치시킵니다. |

각 고정 문장은 해당 레퍼런스 이미지를 지목하므로, 여러 캐릭터가 나오는 장면에서도 헷갈리지 않습니다. 멘션 하나만 고정을 바꾸려면 칩의 메뉴를 열고 **외모 고정**을 켜거나, 멘션 뒤에 `~lock` 또는 `~nolock`을 입력하세요.

**끄기**와 분명한 역할로 시작하세요. 얼굴이 틀어지면 **약하게**나 **엄격하게**를 켜세요. 장소의 경우 고정 문장은 대신 건축, 배치, 조명을 맞추라고 요청합니다.

캐릭터 에셋 노드의 설정 패널에는 **다운스트림 프롬프트에 외모 설명 삽입**도 있습니다. 켜면 연결된 이미지 노드와 동영상 노드의 프롬프트에 기준 설명이 추가됩니다.

## 4단계: 보드나 그리드로 고정
대상을 모든 방향에서 보여 주는 이미지 한 장은 강력한 기준점입니다. Nodaro는 두 종류를 만듭니다.

- **일관성 그리드**는 텍스트 없이 표준 앵글을 깔끔하게 배열한 그리드로, 모델을 위해 만들어졌습니다. 이미지 생성의 **캐릭터 레퍼런스 그리드** 프리셋으로 사진에서 만드세요.
- **레퍼런스 보드**는 라벨과 팔레트가 들어간 에디토리얼 시트로, 사람을 위해 만들어졌습니다.

캐릭터 스튜디오에서는 **시트** 페이지가 **스튜디오 · 기본** 같은 턴어라운드를 구성합니다. **보드** 페이지는 캐릭터의 사진 2~12장으로 촘촘한 외모 보드를 구성하며, `@` 메뉴에는 보드가 먼저 나옵니다.

그리드나 보드를 각 이미지 노드의 **레퍼런스** 입력이나, 동영상 생성의 **이미지 레퍼런스** 입력에 연결하세요. 모든 프리셋과 각각에 맞는 모델은 [레퍼런스 보드](https://nodaro.ai/docs/guides/reference-boards)를 읽어 보세요.

## 한 장면에 여러 캐릭터
1. 모든 캐릭터 에셋 노드를 **에셋** 입력에 연결하세요.
2. 프롬프트에서 각 캐릭터를 멘션하세요. 예: `@maya:1 hands a letter to @leo:2`.
3. 멘션마다 분명하도록 캐릭터마다 다른 이름을 붙이세요.

```
카운터 너머로 @leo:2에게 편지를 건네는 @maya:1, 두 사람 모두 따뜻한 램프 하나의 빛을 받음
```

영어 원문 프롬프트:

```
@maya:1 hands a letter to @leo:2 across the counter, both lit by a single warm lamp
```

캐릭터와 다른 에셋의 이름이 같으면 캐릭터가 우선합니다. 순서는 캐릭터, 장소, 이름 붙은 이미지, 크리처, 오브젝트입니다.

캐릭터가 두 명에서 네 명 나오는 이야기에는 **출연진 메가 그리드**를 하나 만드세요. 이미지 한 장 안에서 캐릭터마다 라벨이 붙은 띠를 하나씩 받습니다. 그다음에는 캐릭터를 다시 묘사하지 말고 그리드에 적힌 이름으로 부르세요. 얼굴을 덜 묘사할수록 덜 틀어집니다.

## 레퍼런스를 받는 모델 선택
캐릭터의 사진은 레퍼런스 이미지를 받는 모델에서만 도움이 됩니다. 다음 이미지 모델이 레퍼런스를 받습니다.

| Model | Maker | Modes | Credits | Details |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [Nano Banana Pro](https://nodaro.ai/docs/models/image/nano-banana-pro) | Google | Text to image, Image to image | 50부터 | Top-tier Nano Banana — best for text rendering, diagrams, and complex compositions. |
| [Nano Banana 2](https://nodaro.ai/docs/models/image/nano-banana-2) | Google | Text to image, Image to image | 22부터 | Newer Nano Banana with native resolution control (1K/2K/4K) and Google Search context. |
| [GPT Image 2.5 Flare](https://nodaro.ai/docs/models/image/gpt-image-2-5-flare) | OpenAI | Text to image | 17부터 | Fast everyday GPT Image 2.5 - higher quality than GPT Image 2 at about half the latency. The default of the pair: social and creator content, campaign variants, thumbnails, rapid iteration, high-volume work. |
| [GPT Image 2.5 Sunburst](https://nodaro.ai/docs/models/image/gpt-image-2-5-sunburst) | OpenAI | Text to image | 17부터 | Precision GPT Image 2.5 - trades generation time for tighter control and detail fidelity. Pick it for brand-sensitive and production work: packaging, diagrams, ecommerce retouching, polished campaign creative. |
| [GPT Image 2](https://nodaro.ai/docs/models/image/gpt-image-2) | OpenAI | Text to image | 21부터 | Next-gen GPT Image — broader aspect ratios, resolution-based pricing (1K/2K/4K). |
| [Seedream 5 Pro](https://nodaro.ai/docs/models/image/seedream-5-pro) | Bytedance | Text to image | 20부터 | Flagship Seedream 5 Pro — strongest instruction following and visual reasoning. Basic = 1K, high = 2K. |
| [Flux Kontext Pro](https://nodaro.ai/docs/models/image/flux-kontext-pro) | Black Forest Labs | Text to image, Image editing | 15 | Context-aware editing and style transfer. Strong at preserving subject identity through edits. |

- **같은 얼굴에는 Nano Banana 제품군을 쓰세요.** 자체 테스트에서 [Nano Banana Pro](https://nodaro.ai/docs/models/image/nano-banana-pro)와 [Nano Banana 2](https://nodaro.ai/docs/models/image/nano-banana-2)는 사진 한 장으로 같은 사람을 재현했습니다.
- **GPT Image 2는 닮은 사람을 만듭니다.** [GPT Image 2](https://nodaro.ai/docs/models/image/gpt-image-2)는 복잡한 레이아웃을 잘 따르지만, 얼굴은 똑같다기보다 비슷한 정도였습니다.
- **레퍼런스를 받지 않는 모델도 있습니다.** [Imagen 4](https://nodaro.ai/docs/models/image/imagen-4), [Ideogram V3](https://nodaro.ai/docs/models/image/ideogram-v3), [Z-Image](https://nodaro.ai/docs/models/image/z-image)는 첨부한 사진을 무시합니다. 설정 패널이 경고하고 Nano Banana Pro를 제안합니다.
- **모델마다 받는 레퍼런스 수가 제한됩니다.** 모델이 받는 것보다 많은 사진을 첨부하면 설정 패널이 경고하고, 앞쪽 사진만 보내집니다. 가장 중요한 사진을 맨 앞에 두세요.

모든 모델의 비교는 [모델 선택](https://nodaro.ai/docs/guides/choosing-models)을 읽어 보세요.

## 동영상에서 캐릭터 일관성 유지
동영상에서는 클립의 모든 프레임에서 얼굴이 유지되어야 합니다. 두 가지 방법 중 하나를 쓰거나 둘 다 쓰세요.

### 방법 1: 스틸 이미지에서 시작
캐릭터를 연결한 이미지 생성으로 샷을 스틸 이미지로 만드세요. 그런 다음 그 이미지를 동영상 생성의 **시작 프레임** 입력에 연결하세요. 첫 프레임이 정체성을 담고, 모델은 거기서부터 움직임을 만듭니다.

Workflow: 캐릭터가 스틸 이미지를 만들고, 그 이미지가 동영상의 첫 프레임이 됩니다.

- 캐릭터 에셋 → 이미지 생성 (에셋)
- 이미지 생성 → 동영상 생성 (시작 프레임)

이 방법은 [VEO 3.1 Quality](https://nodaro.ai/docs/models/video/veo-3-1-quality)와 Kling 제품군을 포함한 모든 이미지 투 비디오 모델에서 작동합니다. 학습된 캐릭터를 동영상으로 가져오는 방법이기도 합니다.

### 방법 2: 동영상 모델에 레퍼런스 주기
일부 동영상 모델은 레퍼런스 이미지를 받아 정체성 레퍼런스로 사용합니다. 캐릭터 에셋 노드를 동영상 생성의 **에셋** 입력에, 그리드나 보드를 **이미지 레퍼런스**에 연결하세요. 레퍼런스는 시작 프레임이 있든 없든 작동합니다.

Workflow: 레퍼런스를 지원하는 동영상 모델이 캐릭터와 출연진 그리드를 레퍼런스로, 프롬프트를 텍스트 노드에서 받습니다.

- 캐릭터 에셋 → 동영상 생성 (에셋)
- 이미지 생성 → 동영상 생성 (이미지 레퍼런스)
- 텍스트 → 동영상 생성 (프롬프트)

| 모델 | 받는 레퍼런스 | 알아 둘 점 |
| --- | --- | --- |
| [Seedance 2](https://nodaro.ai/docs/models/video/seedance-2), [2 Fast](https://nodaro.ai/docs/models/video/seedance-2-fast), [2 Mini](https://nodaro.ai/docs/models/video/seedance-2-mini) | 이미지 9개, 동영상 3개, 오디오 클립 3개 | 레퍼런스를 하나라도 연결하면 시작 프레임과 종료 프레임도 레퍼런스에 합류합니다. |
| [Seedance 2.5](https://nodaro.ai/docs/models/video/seedance-2-5) | 이미지 30개, 동영상 10개, 오디오 클립 10개 | 클립 하나로 최대 30초까지 만듭니다. |
| [MiniMax H3](https://nodaro.ai/docs/models/video/minimax-h3) | 이미지 9개, 동영상 3개, 오디오 클립 3개 | 레퍼런스를 하나라도 연결하면 프레임도 레퍼런스에 합류합니다. |
| [Wan 3.0](https://nodaro.ai/docs/models/video/wan-3-0), [Wan 3.0 Prime](https://nodaro.ai/docs/models/video/wan-3-0-prime) | 이미지 10개, 동영상 5개, 오디오 클립 5개 | 레퍼런스를 하나라도 연결하면 프레임도 레퍼런스에 합류합니다. |
| [Gemini Omni](https://nodaro.ai/docs/models/video/gemini-omni), [Gemini Omni Flash](https://nodaro.ai/docs/models/video/gemini-omni-flash) | 이미지 7개 | 시작 프레임이 첫 자리를 차지합니다. 한도를 넘는 레퍼런스는 거부되지 않고 버려집니다. |
| [VEO 3.1 Fast](https://nodaro.ai/docs/models/video/veo-3-1-fast), [VEO 3.1 Lite](https://nodaro.ai/docs/models/video/veo-3-1-lite) | 입력 총 3개이며, 시작 프레임이 그중 하나를 차지합니다 | 레퍼런스를 쓰면 클립은 8초가 되고 종료 프레임은 버려집니다. |
| [Kling 3 Omni](https://nodaro.ai/docs/models/video/kling-3-omni) | 이미지 최대 7개 | 종료 프레임도 받습니다. |
| [HappyHorse 1.1 Ref2V](https://nodaro.ai/docs/models/video/happyhorse-1-1-ref2v) | 이미지 1~9개 | 레퍼런스만으로 작동합니다. |

VEO 3.1 Quality에는 레퍼런스 모드가 없습니다. 레퍼런스에는 VEO 3.1 Fast나 Lite를 쓰거나, Quality에 시작 프레임을 주세요.

### 동영상 프롬프트에서 레퍼런스 지목
레퍼런스를 지원하는 모델에서는 토큰으로 문구를 레퍼런스 하나에 묶을 수 있습니다. `@` 메뉴가 이 토큰들을 제안하며, 직접 입력해도 됩니다.

| 토큰 | 바뀌는 문구 |
| --- | --- |
| `{image:1:person}` | `the person from @image_1`(@image_1의 인물) |
| `{image:2:jacket}` | `the jacket from @image_2`(@image_2의 재킷) |
| `{video:1:clip}` | `the clip from @video_1`(@video_1의 클립) |

**이미지 레퍼런스**의 사진에 먼저 번호가 매겨지고, 그다음 에셋에 매겨집니다. 시작 프레임과 종료 프레임에는 번호가 매겨지지 않습니다. Nodaro가 이 프레임을 맨 끝에 추가하고 첫 프레임이나 마지막 프레임으로 지목합니다. 캐릭터와 장소는 동영상 프롬프트에서도 `@maya:1` 멘션을 그대로 씁니다.

### 동영상 팁 더 보기
- **장면 레시피 프리셋을 쓰세요.** 동영상 생성의 **장면 레시피** 프리셋은 레퍼런스 보드와 출연진 그리드를 읽도록 만들어졌습니다. [프리셋](https://nodaro.ai/docs/concepts/presets)을 참고하세요.
- **프레임 전달 방식은 자동에 맡기세요.** Seedance 2 제품군은 시작 프레임을 레퍼런스 이미지로 보낼 때 모습을 더 잘 유지합니다. **프레임 전송 방식**을 **자동**으로 두면 이 방식을 대신 골라 줍니다.
- **전신 사진을 움직이세요.** 스튜디오의 캐릭터 **모션**은 정면 전신 앵글에서 움직임을 만들며, 머리와 어깨만 나온 포트레이트보다 더 잘 움직입니다.

## 학습된 캐릭터
Nodaro Cloud에서는 캐릭터의 사진으로 맞춤 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이미지 생성 노드가 그 캐릭터 한 명만 사용하면, 학습된 모델을 이미지당 22크레딧에 실행합니다. 학습된 모델은 가장 닮은 결과를 주지만, 이미지 생성에서만, 그리고 캐릭터가 한 명일 때만 작동합니다. [캐릭터 학습](https://nodaro.ai/docs/guides/character-training)을 참고하세요.

## 그래도 얼굴이 틀어질 때
| 보이는 현상 | 해결 방법 |
| --- | --- |
| 이미지마다 얼굴이 바뀝니다 | 모델이 레퍼런스를 받는지 확인하세요. 포트레이트를 승인하고 외모 기준 세트를 만드세요. |
| 같은 사람이 아니라 닮은 사람이 나옵니다 | Nano Banana Pro나 Nano Banana 2로 바꾸세요. 외모 고정을 **약하게**나 **엄격하게**로 설정하세요. |
| 새 옷을 원하는데 레퍼런스의 옷이 나옵니다 | `@maya:1:face`처럼 `face` 역할을 쓰고 새 옷은 프롬프트에 묘사하세요. |
| 두 캐릭터가 섞이거나 바뀝니다 | 각각 이름으로 멘션하고, 서로 다른 이름을 주거나, 출연진 메가 그리드를 만드세요. |
| 레퍼런스가 무시되는 것 같습니다 | 모델 옆의 경고를 읽어 보세요. 모델이 레퍼런스를 받지 않거나, 첨부한 것보다 적게 받을 수 있습니다. |
| 동영상에서 얼굴이 틀어집니다 | 스틸 이미지에서 시작하거나, 동영상 레퍼런스 표에 있는 모델로 바꾸세요. |
| 보드나 그리드의 얼굴이 틀어졌습니다 | 다시 생성하세요. 조금 어긋난 보드는 이후의 모든 이미지를 조금씩 어긋나게 만듭니다. |

## 팁
- **사진부터 바로잡으세요.** 흐리거나, 필터를 씌웠거나, 복잡한 사진은 어떤 설정으로도 메울 수 없습니다.
- **묘사는 줄이고 레퍼런스는 늘리세요.** 얼굴은 사진에 맡기고, 동작은 프롬프트에 맡기세요.
- **모든 것에 이름을 붙이세요.** 캐릭터, 베리언트, 업로드한 사진은 짧고 분명한 이름일수록 멘션하기 쉽습니다.
- **프로젝트마다 스타일은 하나로 유지하세요.** 사실적인 캐릭터 옆에 애니메이션 캐릭터가 있으면 이야기의 분위기가 깨집니다.
- **타협하지 말고 다시 생성하세요.** 틀어진 사진을 계속 쓰면 그 사진으로 만든 모든 사진이 틀어집니다.

## 코드와 에이전트에서 사용
코드는 캔버스 없이도 같은 레퍼런스를 보낼 수 있습니다. `POST /v1/generate-image` 호출은 API에서 읽어 온 캐릭터의 승인된 사진 같은 레퍼런스 이미지 URL을 받습니다. 사진마다 역할과 외모 고정을 담은 구조화된 레퍼런스도 받습니다. [캐릭터](https://nodaro.ai/docs/developers/api/characters)와 [MCP 도구](https://nodaro.ai/docs/mcp/tools)를 참고하세요.

## 자주 묻는 질문

### 모든 이미지에서 같은 캐릭터를 유지하려면 어떻게 하나요?

캐릭터 에셋을 만들고 캐릭터 스튜디오에서 포트레이트를 승인하세요. 노드를 모든 이미지 노드의 에셋 입력에 연결하거나 프롬프트에서 @ 멘션으로 넣으세요. Nodaro는 레퍼런스를 받는 모든 모델에서 실행할 때마다 캐릭터의 포트레이트, 멘션한 베리언트, 캐릭터 설명을 함께 보냅니다.

### 얼굴을 가장 일관되게 유지하는 모델은 무엇인가요?

자체 테스트에서는 Nano Banana 제품군이 같은 얼굴을 가장 안정적으로 유지했으므로, 반복해서 나오는 캐릭터에는 Nano Banana Pro나 Nano Banana 2를 사용하세요. Imagen 4, Ideogram V3, Z-Image는 레퍼런스 이미지를 받지 않으므로 캐릭터의 사진을 사용할 수 없습니다.

### 동영상에서 캐릭터를 일관되게 유지하려면 어떻게 하나요?

이미지 생성으로 샷을 스틸 이미지로 만든 다음, 그 이미지를 동영상 생성의 시작 프레임으로 사용하세요. 시작 프레임이 없는 샷에는 Seedance 2처럼 레퍼런스를 받는 동영상 모델을 고르고 캐릭터를 에셋 입력에 연결하세요.

### 외모 고정은 무엇을 하나요?

모델에게 얼굴을 유지하라고 요청하는 문장을 프롬프트에 추가합니다. 기본값은 끄기입니다. 약하게는 전체적인 인상을 유지하라고, 엄격하게는 정확히 일치시키라고 요청합니다. 멘션 하나에 ~lock이나 ~nolock을 붙이면 그 자리에서만 강제로 켜거나 끌 수 있습니다.

### 한 이미지에 캐릭터 두 명을 넣을 수 있나요?

네. 두 캐릭터 에셋 노드를 모두 연결하고 @maya:1, @leo:2처럼 각각 이름으로 멘션하세요. 두 명에서 네 명이 나오는 이야기에는 출연진 메가 그리드가 얼굴마다 라벨이 붙은 띠를 하나씩 주어 각 얼굴을 유지합니다.