예쁘게 뽑는 GPT, 현실적으로 뽑는 제미나이 — 이미지 생성 갈린 평가

15일 오후 4시20분, 에르메스단에서는 이미지 생성 AI들을 실제로 써본 참여자들의 품평이 잇따랐다. 텍스트 생성 모델을 둘러싼 비교가 하루 종일 이어진 방 안에서, 이번에는 화두가 그림을 그리는 쪽으로 옮겨간 셈이다. 한 참여자가 먼저 인상을 전했다.

근데 이미지 일관성이 제미나이가 더 좋은 느낌이에요

6분 뒤 다른 참여자는 궁금증에 직접 제미나이와 GPT로 같은 이미지를 뽑아본 경험을 전하며 품질 차이를 체감했다고 밝혔다.

궁금해서 제미나이,지피티 각각 이미지 뽑아봤는데 그래도 좀 퀄리티 차이가 있나보네요

이어 가격 이야기도 나왔다. 한 참여자는 제미나이가 정말 저렴하다며 감탄을 표했다. 10분 뒤에는 웹 디자인 시안 작업에 이미지 생성 AI를 써본 참여자가 등장해, 시안 한 장은 잘 뽑아주지만 이를 그대로 코드로 옮기는 이미지 투 코드(Image to Code) 작업에서는 아쉬움이 남는다고 전했다.

확실히 시안 하나는 잘 만들어주는데 이미지 to code는 음....

1분 뒤 다른 참여자는 두 모델의 특성을 한 문장으로 정리했다. GPT는 미학적으로 예쁘게 뽑아내지만, 실제 현장에 가까운 이미지를 뽑는 쪽은 제미나이라는 평가였다.

예쁘게 뽑는건 GPT이긴 한데 현실적으로 뽑아주는건 제미나이라서

이날 오간 품평은 GPT와 제미나이라는 두 축으로 모아졌고, Veo(영상 생성)나 지미니(Jemini) 같은 다른 이름도 태그에는 올랐지만 구체적인 사용기로는 이어지지 않았다. 웹 디자인 프로토타입처럼 실무 맥락이 들어간 사례에서는 평가가 더 세분화되는 경향도 보였다. 가격까지 함께 저울질된 것도 눈에 띄는데, 품질 차이를 인정하면서도 저렴한 비용 쪽에 후한 점수를 주는 반응이 같은 대화 안에 섞여 있었다.

"예쁘다"와 "현실적이다"라는 서로 다른 축으로 품질을 나누어 말하는 것은, 참여자들이 더 이상 이미지 생성 AI를 단일 성능 지표로 비교하지 않고 용도에 맞는 선택지로 구분해 쓰고 있음을 시사한다. 시안은 잘 뽑지만 코드 변환에는 아쉬움이 남는다는 평가는, 이미지 생성이 디자인 워크플로 안에서 어디까지 자동화될 수 있는지에 대한 다음 질문으로 이어질 것으로 보인다. 일관성·현실성·가격이라는 서로 다른 기준이 동시에 거론된 것은, 이 비교가 취향 차원을 넘어 실무 도입을 앞둔 저울질 단계로 들어섰음을 보여준다.

이 화두에는 19명이 참여해 71건의 메시지를 남겼다.