얼굴과 손을 제대로 표현하는 AI 이미지 모델은?

얼굴과 손을 제대로 표현하는 AI 이미지 모델은? 점수를 직접 확인했습니다

OpenArt Arena의 이미지 보드에는 7개의 이미지 모델이 있는데, 인물 작업에서 이 중 하나를 고르는 일은 대개 감에 의존하게 됩니다. 그래서 요약 순위에 가려진 항목까지 포함해 공개된 기준별 점수를 모두 뽑아, 각 모델의 실제 비용과 실행 속도와 나란히 놓고 비교했습니다.

• 인물용 기본 추천: Seedream 5.0 Pro. Overall에서 1,051점, Film에서 1,074점으로 선두이며, Reference Adherence 최고점 1,037점을 유지합니다. 이는 샷마다 얼굴을 알아볼 수 있게 유지해주는 요소입니다.
• 가장 사실적: Nano Banana Pro. Film 보드의 Realism 기준에서 1,184점을 기록하며, 일곱 개 중 공개된 최고 점수입니다.
• 잘못된 손 복구에 최적: GPT Image 2. Image Editing 부문 1위(1,045점)이며, 이미지당 $0.057로 가장 저렴하고, 최대 16개의 레퍼런스 이미지를 지원합니다.

일곱 개 모델 비교

Arena는 블라인드 1:1 투표를 진행하고 Elo 방식의 점수를 보고합니다. Grok Imagine 2.0이 1,000으로 고정 기준점 역할을 하므로, 아래의 모든 수치는 Grok보다 좋거나 나쁨을 의미합니다. 점수는 같은 열 안에서만 비교됩니다.

출처: OpenArt의 Arena 리더보드, 이미지 보드, v1.0.

이 점수들이 무엇을 다루고 무엇을 다루지 않는지 한 가지만 짚고 넘어가겠습니다. Arena는 사실감, 정체성 일관성, 편집 정밀도를 평가합니다. 별도의 해부학 테스트는 진행하지 않으므로, 여기서 손가락 개수를 세어주는 항목은 없습니다. 사실감이 공개된 지표 중 가장 근접한 대리 지표이며, 1,184점의 Nano Banana Pro와 975점의 Qwen Image 3.0 사이의 격차는 참고할 만큼 충분히 큽니다. 신뢰 구간이 겹치는 모델들은 동점으로 간주하세요.

인물 주제에 가장 적합한 모델

Seedream 5.0 Pro

가장 안전한 기본값. Overall과 Film에서 선두이고, Creativity 최고점 1,103점을 차지하며, Reference Adherence 1,037점은 입력한 얼굴이 대체로 같은 사람으로 돌아온다는 의미입니다. 또한 투명 배경을 지원하는데, 이는 GPT Image 2만이 유일하게 대응합니다.

단점은 속도와 여유 용량입니다. 최대 2K로 제한되고, 참조 이미지 10장을 받으며, 1K 이미지 생성에 88.9초가 걸립니다. 또한 그래픽 디자인에서는 975로 떨어지므로, 이미지에 깔끔한 타이포그래피가 필요하다면 여기서 인물을 생성하고 텍스트는 다른 곳에서 처리하세요. 전체 사양은 다음에서 확인할 수 있습니다 Seedream 5.0 Pro 모델 페이지.

GPT Image 2

수정 전문 도구입니다. 이미지 편집에서 1,045로 선두를 달리며, 프롬프트 준수도에서도 1,041로 조용히 앞서 있습니다. 어느 손이 무엇을 쥐고 있는지 정확히 지정할 때 이 점이 중요합니다. 4K로 출력하고, 참조 이미지 16장을 받으며, 32,000자 프롬프트를 지원하고, 생성에 44.8초가 걸립니다.

약점은 보드 상위권 대비 미적 완성도입니다: Subjective Aesthetics에서 Seedream의 1,043점에 비해 1,030점, Realism에서 Nano Banana Pro의 1,184점에 비해 1,058점입니다. 생성은 다른 곳에서, 수정은 여기서 하세요. GPT Image 2 모델 페이지 에 편집 모드가 나와 있습니다.

Nano Banana Pro

사실감 부문 선두를 큰 차이로 지킵니다. Realism 1,184점, Film 1,059점이며, 14개의 레퍼런스와 함께 4K로 39.9초의 빠른 속도를 냅니다.

두 가지가 발목을 잡습니다. 이미지당 $0.134로 7개 모델 중 가장 비싸며, GPT Image 2의 약 2.4배입니다. 또한 Subjective Aesthetics 981점, Graphic Design 952점으로 두 부문 모두 기준점 아래여서, 아름답게 느껴지기보다는 기술적으로 그럴듯하게 느껴지는 경우가 더 많습니다.

Nano Banana 2

초안용 모델입니다. Google은 이를 Gemini 3.1 Flash Image로 기록하고 있습니다. 14개 레퍼런스와 함께 18.1초, 4K로, 더 느린 모델에 착수하기 전에 마음에 드는 구도를 찾기에 가장 빠른 방법입니다. Realism은 1,064점으로 준수합니다. Overall은 985점이므로 결과물은 스케치로 취급하세요. 사양과 샘플은 다음에서 확인할 수 있습니다: Nano Banana 2 모델 페이지.

인물 주제에 피해야 할 모델

Flux.2 Pro Reference Adherence에서 881점으로 일곱 개 중 가장 낮아, 캐릭터 작업에는 부적합합니다. Qwen Image 3.0 Prompt Adherence에서 915점을 기록하므로, "왼손만으로 손잡이를 잡음" 같은 구체적인 포즈는 잘못 나올 가능성이 더 높으며, 99.1초로 보드에서 가장 느린 모델입니다. Grok Imagine 2.0 는 기준점으로, 참고용으로 유용하고 $0.06로 저렴하지만 추천 대상은 아닙니다.

Reference Adherence가 캐릭터 일관성에 미치는 의미

Reference Adherence는 표에서 가장 직관적이지 않은 수치입니다. Arena는 동일한 브리핑을 7개 모델 모두에 돌립니다. 한 남성이 세 장의 자연스러운 거리 사진 속에서 걷고, 벽에 기대고, 길을 건너는데, 세 장 모두 같은 얼굴, 헤어스타일, 의상을 유지해야 합니다.

Arena는 공개하지 않는 참조 이미지를 기준으로 이들을 평가하므로, 판정은 당신의 눈이 아니라 점수가 내립니다. 당신이 확인할 수 있는 것은 브리프의 얼마나 많은 부분이 그 과정을 거쳐 살아남았는가입니다. 일곱 개의 결과물 모두 Arena 리더보드 Reference Adherence 항목에 해당하며, 작업에 반복 등장하는 캐릭터, 브랜드 앰배서더, AI 페르소나가 포함된다면 이 열이 Overall 순위보다 더 중요합니다.

2026년에도 AI가 여전히 손을 잘못 그리는 이유

손에는 독립적으로 움직이는 관절이 16개 있으며, 대부분의 샷에서는 그중 여럿이 서로 겹치거나 물체 뒤에 가려집니다. 모델은 수백 픽셀에 불과할 수 있는 영역에서, 보이지 않는 해부학적 구조를 추론해야 합니다.

Research from March 2025 put numbers on it. A team including researchers at Peking University built a 500 prompt human benchmark and found that close to half of generated images contained some distortion. Their companion dataset, Distortion-5K, annotated 4,700 images, and most flawed regions took up only a small share of the frame, which is why defects survive a quick glance. That study tested an older generation of models, so read it as evidence that the problem is real and hard to spot, not as a ranking of the seven models here.

그때 이후로 달라진 것은 실패가 발생하는 지점입니다. 중앙에 배치된 초상이나 펼친 손바닥은 이제 대체로 잘 나옵니다. 오류는 더 까다로운 곳으로 옮겨갔습니다. 컵 손잡이를 감싼 손가락, 손을 맞잡은 두 사람, 얼굴 가까이 있는 손, 단축법으로 표현된 팔, 그리고 주 인물 뒤에 서 있는 작은 얼굴들입니다.

얼굴과 손을 위한 AI 이미지 모델 테스트 방법

점수가 후보를 좁혀줍니다. 결정은 당신의 프롬프트가 합니다. 약 두 시간이 걸립니다.

설정하기. 표에서 세 개의 모델을 골라 다음에서 실행하세요: AI 이미지 생성기에서는 7개 모델 모두 동일한 프롬프트 창에서 로드됩니다. 각 모델에 동일한 프롬프트, 레퍼런스, 종횡비, 해상도를 주세요. 프롬프트당 4장씩 생성하세요. 재시도는 서비스 오류일 때만 하고, 결과가 마음에 들지 않는다는 이유로는 절대 하지 마세요. 그렇지 않으면 모델이 아니라 자신의 인내심을 채점하는 셈입니다.

모델을 무너뜨리는 프롬프트를 사용하세요. 여섯 가지가 대부분을 커버합니다:

• 손잡이로 물체를 쥔 손
• 손을 맞잡은 두 사람
• 얼굴 근처로 든 손
• 왼손으로 하는 동작
• 카메라를 향해 뻗은 단축법으로 표현된 팔
• 배경에 얼굴이 있는 다섯 명의 그룹

정체성 테스트를 하나 추가하세요: 세 모델 모두에 동일한 참조 이미지를 사용합니다.

블라인드로 채점하세요. 모델 이름은 가리세요. 모든 이미지를 최대 해상도로 여세요. 피드에서는 보이지 않던 결함이 100% 배율에서는 뚜렷하게 드러나기 때문입니다. 손은 손가락 개수, 벌어진 정도, 엄지 위치, 손목 연결, 관절 방향, 그리고 실제로 쥐는 부분이 물체에 닿는지 확인하세요. 얼굴은 시선, 치아, 귀, 옆모습 형태, 의도치 않은 비대칭을 확인하세요. 뒤쪽의 작은 인물까지 포함해 보이는 모든 사람을 세어보세요.

모델당 두 가지 수치를 보고하세요: 첫 결과물의 성공률과 네 번 전체에 걸친 성공률입니다. 네 번 중 한 번만 성공하는 모델은 평균 수치가 시사하는 것보다 더 많은 작업을 만들어냅니다.

이미지를 바꾸지 않고 AI 손과 얼굴 고치는 법

손이 몇 개 나오고 각각 무엇을 하는지 명시하세요. "손잡이를 잡고 커피잔을 든 보이는 왼손 하나"는 "커피를 든 사람"보다 모델에게 훨씬 많은 정보를 줍니다. 첫 생성은 단순하게 유지하세요. 교차된 팔, 겹친 손가락, 소품 세 개, 사람 네 명을 한 프롬프트에 넣으면 결과가 무너지기 시작합니다.

신경 쓰는 해부학적 부위에 맞춰 프레이밍하세요. 40픽셀만 차지하는 얼굴은 어떤 모델을 고르든 40픽셀만큼의 디테일만 담을 수 있습니다. 배경 인물의 얼굴이 중요하다면 더 타이트하게 크롭하거나 해상도를 높이세요.

문제가 생기면 결함이 있는 부분만 마스킹하고 한 가지 구체적인 수정을 요청하세요. 좁은 마스크는 모델이 인물을 다시 그릴 여지를 줄여줍니다. 그런 다음 수정 결과를 원본과 전체 해상도로 비교하고 경계를 살펴보세요. 소매, 장신구, 그림자, 접촉점이 바로 국소 편집이 조용히 국소 편집을 벗어나는 지점입니다.

작업에 맞는 모델 고르는 법

Arena는 새 모델이 출시될 때마다 이 비교를 다시 돌리므로, 오늘 기준으로 세운 순위가 다음 분기에도 유지된다는 보장은 없습니다. Seedream 5.0 Pro와 GPT Image 2는 Overall에서 4점 차이로, 단 한 번의 릴리스로 순위가 뒤바뀔 만큼 가깝습니다.

인물 작업에 한 모델을 표준으로 정하기 전에, 여기서 중요한 네 개 보드의 현재 수치를 확인하세요: Overall, Film, Image Editing, 그리고 Film 안의 Realism 기준입니다. 신규 계정에는 무료 크레딧 40개가 제공되며 신용카드가 필요 없고, 이는 세 개 모델에 걸쳐 여섯 가지 프롬프트 테스트를 돌리기에 충분합니다.

자주 묻는 질문

사실적인 얼굴에는 어떤 모델이 가장 좋을까요?

Nano Banana Pro는 Arena의 Realism 기준에서 1,184점으로 가장 높아, 1,142점의 Seedream 5.0 Pro를 앞섭니다. 여러 이미지에 걸쳐 얼굴을 일관되게 유지해야 한다면, Reference Adherence에서도 1,037점으로 선두인 Seedream이 더 나은 선택입니다.

손 표현에 가장 좋은 모델은?

손만 따로 채점하는 보드는 없습니다. Seedream 5.0 Pro와 Nano Banana Pro가 가장 근접한 사실감 및 필름 지표에서 선두이며, GPT Image 2는 사후에 손을 보정하기에 가장 강력한 선택입니다. 결정하기 전에 위의 여섯 가지 프롬프트 테스트를 본인의 브리핑으로 직접 돌려보세요.

현재 모델들이 여전히 손가락을 더 그려 넣나요?

네, 다만 단순한 포즈에서는 훨씬 덜합니다. 이제 실패는 쥐고 있는 물체, 교차된 손가락, 가림, 배경의 작은 손 주변에 몰립니다. 2025년의 한 이전 세대 모델 연구에서는 500개 인물 프롬프트 벤치마크 중 거의 절반에서 왜곡이 발견되었습니다.

얼굴은 그대로 두고 AI가 만든 손만 고치려면?

손과 손이 물체에 닿는 부분만 마스킹한 다음, 엄지 위치를 자연스럽게 만드는 것처럼 구체적인 수정 하나를 요청하세요. GPT Image 2는 이런 작업에서 Arena의 이미지 편집 보드를 1,045점으로 선도합니다. 이후 편집 경계 부분에서 소매, 그림자, 장신구가 바뀌지 않았는지 확인하세요.

이 작업에 가장 저렴한 모델은?

GPT Image 2가 이미지당 $0.057, 그다음 Grok Imagine 2.0가 $0.06, Qwen Image 3.0가 $0.075입니다. Nano Banana Pro가 $0.134로 가장 비쌉니다.

어떤 모델이 가장 빠른가요?

Nano Banana 2는 18.1초, Grok Imagine 2.0은 18.3초입니다. Qwen Image 3.0이 99.1초로 가장 느리고, Seedream 5.0 Pro가 88.9초로 그 뒤를 바짝 따릅니다.

참조 이미지가 정체성 흔들림을 해결해줄까요?

이러한 문제를 줄여줍니다. 비슷한 각도의 선명한 참조 이미지는 모델에게 얼굴 비율과 특징적인 요소에 대한 근거를 제공합니다. 그럼에도 포즈나 편집에 따라 정체성이 달라질 수 있으니, 참조가 유지됐다고 단정하지 말고 결과물 간 헤어라인, 피부 질감, 비율을 비교하세요.

Overall 점수가 높으면 해부학적 표현도 더 낫다는 뜻인가요?

단독으로는 아닙니다. Overall은 네 가지 광범위한 기준을 동일한 가중치로 평균 냅니다. 인물 주제에는 Realism과 Reference Adherence를, 복구 작업에는 Editing을 사용하세요.