레퍼런스 보드와 일관성 그리드

레퍼런스 보드는 인물, 반려동물, 제품, 장소 같은 피사체 하나의 모든 것을 담은 이미지 한 장으로, 이후의 모든 생성이 이 이미지에 맞출 수 있게 합니다. 사진 한 장으로 한 번 만든 다음, 그 피사체가 나오는 모든 이미지와 동영상에 레퍼런스로 첨부하세요. Nodaro에는 두 종류가 있습니다. 사람이 보는 레퍼런스 보드와 모델이 읽는 일관성 그리드입니다.

보드 또는 그리드

보드는 팀에게 보여 주고, 그리드는 모델에 넣으세요.

보드 만들기

레퍼런스 보드 노드는 보드를 한 번에 만들고 마스크로 다듬는 전용 방법이고, 레퍼런스 시트 노드는 패널을 하나씩 재사용할 수 있는 시트를 만듭니다.

여러 캐릭터를 한 그리드에 배치

캐릭터가 두 명에서 네 명인 이야기라면 출연진 메가 그리드를 하나 만드세요. 각 캐릭터가 같은 이미지 안에서 레이블이 붙은 띠를 하나씩 갖습니다. 그런 다음 각 장면에서는 캐릭터를 다시 설명하는 대신 그리드에 적힌 이름으로 부르세요. 얼굴을 덜 설명할수록 얼굴이 덜 달라집니다.

사용할 모델

테스트 결과

2026년 6월에 같은 사진과 같은 프롬프트로 여러 모델을 테스트했으며, 테스트마다 한 번씩 생성했습니다. 결과는 통계가 아니라 방향성으로 받아들이세요.

2026년 10월의 이미지 모델 비교 테스트에서는 더 새로운 모델을 테스트했습니다. 모델을 고를 때는 이 결과 대신 그 테스트의 결과를 참고하세요. 그 테스트에서는 GPT Image 2가 가장 좋은 캐릭터 보드와 레퍼런스 그리드를 만들었습니다.

1. Nano Banana 계열은 얼굴을 유지합니다. Nano Banana Pro와 Nano Banana 2는 얼굴형, 수염 자국, 주근깨, 원단 질감까지 같은 사람을 재현했습니다. GPT Image 2는 사진에서 분명히 영감을 받은 그럴듯한 닮은꼴을 만들었지만 같은 얼굴은 아니었습니다. 외모 기준점으로 쓰려면 이 차이가 결정적입니다.
2. 두 모델 모두 텍스트를 깔끔하게 씁니다. 어느 모델도 레이블이나 제목을 망가뜨리지 않았습니다. Nano Banana Pro는 팔레트 색상 견본에 실제 의상과 피부 톤에 맞는 HEX 값으로 이름도 붙였습니다.
3. GPT Image 2는 레이아웃을 가장 충실히 따릅니다. 요청한 패널 제목을 모두 가장 고른 크기로 렌더링했습니다. 이제 보드 프리셋은 모든 모델에 패널 제목을 전부 렌더링하도록 요청합니다.
4. 설정이 같아도 크기와 속도가 같지는 않습니다. 2K에서 Nano Banana Pro는 2752×1536픽셀을, GPT Image 2는 2048×1152픽셀을 반환했고, 복잡한 보드에서 GPT Image 2가 약 1.8배 더 오래 걸렸습니다.
5. 출연진 그리드에서 캐릭터가 섞이지 않습니다. 두 모델 모두 출연진 두 명을 레이블이 붙은 각자의 띠에 따로 두었고, 이름 철자도 정확했습니다.

팁

• 사진부터 바로잡으세요. 흐릿하거나 필터를 입혔거나 복잡한 사진은 얼굴이 달라지는 가장 흔한 원인입니다.
• 적당히 넘어가지 말고 다시 생성하세요. 조금 틀린 보드는 이후의 모든 이미지를 조금씩 틀리게 만듭니다.
• 그리드로 충분하면 보드를 모델에 넣지 마세요. 보드의 어두운 배경, 색상, 레이블은 보드를 레퍼런스로 읽는 모델에게 노이즈입니다.
• 각 레퍼런스의 용도를 지정하세요. 레퍼런스를 여러 개 첨부할 때는 레퍼런스 역할로 얼굴, 의상, 배경, 스타일 중 각 레퍼런스에서 무엇을 가져올지 모델에 알려 줄 수 있습니다.