Seedream 4.5 vs Nano Banana Pro, AI UGC 광고에 진짜 중요한 것
'나노 바나나 킬러'라는 말보다 먼저 봐야 할 것
요즘 AI 이미지 생성 모델 이름만 들어도 피로감이 쌓인다는 사람이 많습니다. 그럼에도 Seedream 4.5와 Nano Banana Pro 비교가 눈에 들어오는 이유는, 이번 싸움이 단순 화질 경쟁이 아니라 돈이 되는 광고 이미지, 특히 UGC 스타일 광고 자동화와 직결되기 때문입니다.
이 비교에서 흥미로운 지점은, Seedream 4.5가 더 사실적인 이미지를 뽑는다는 평가가 있음에도 실제 광고 파이프라인에서는 Nano Banana Pro 쪽 결과가 더 '쓰기 좋게' 나왔다는 점입니다. 기술 스펙보다 워크플로 안에서 어떤 이미지를 내놓는지가 훨씬 중요하다는 사실이 드러난 셈입니다.
저라면 이 글을 읽는 동안만큼은 "어느 모델이 더 좋냐"가 아니라 "어떤 구조에서 돈을 버는 이미지가 나오냐"에 집중하겠습니다. 그래야 모델이 바뀌어도 흔들리지 않는 기준을 만들 수 있기 때문입니다.
Seedream 4.5, 화질만 보면 분명 강하다
Seedream 4.5는 중국 ByteDance 계열 모델로, 고해상도와 디테일 표현에 강점을 가진다고 평가됩니다. 실제로 선크림 제품 사진을 참고 이미지로 올리고 23세 금발 여성 모델이 등장하는 UGC 스타일 이미지를 요청했을 때, 제품 로고와 색상, 용기 형태를 상당히 정확히 유지했습니다. 작은 글자가 약간 뭉개진 부분을 빼면, 제품 인식 능력 자체는 충분히 실용 구간에 들어와 있습니다.
문제는 결과물이 "광고로 바로 쓰기 좋은가"입니다. Seedream 4.5는 스마트폰 화면 안에 광고 장면을 다시 집어넣는 식으로 장면을 복잡하게 구성했습니다. 기술적으로 보면 구성이 화려해 보이지만, 실제 UGC 광고 자동화 파이프라인에서는 이렇게 한 번 더 꺾인 장면이 다음 단계 비디오 생성이나 썸네일 제작에 오히려 방해 요소가 됩니다. 겉으로는 더 똑똑해 보이지만, 현장에서 쓰기에는 과한 연출이 들어간 셈입니다.
Nano Banana Pro, '덜 똑똑해서 더 유용한' 결과
Nano Banana Pro는 이미 실무자들 사이에서 텍스트 안정성, 캐릭터 일관성, 4K 지원 덕분에 높은 점수를 받은 모델입니다. 같은 선크림 제품, 같은 설명 문장을 넣고 돌렸을 때 결과는 의외로 단순했습니다. 거실로 보이는 공간에 여성이 앉아 제품을 손에 들고, 카메라를 바라보는 평범한 구도였습니다.
겉으로 보면 Seedream 4.5보다 창의성이 떨어져 보일 수 있습니다. 그러나 이 단순함이 바로 강점입니다. AI 비디오 모델이 이어서 읽을 수 있는 프레임, 광고 문구와 자막을 얹기 좋은 여백, 제품이 명확히 보이는 구도가 동시에 확보되기 때문입니다. 제 기준에서는 "와, 잘 그렸다"보다 "이걸 바로 캠페인에 넣을 수 있겠다"라는 인상이 드는 모델이 진짜 강한 모델입니다. Nano Banana Pro는 그쪽에 더 가깝습니다.
승부는 '이미지 품질'이 아니라 '프롬프트와 맥락'에서 난다
많은 사람들이 AI 이미지 비교에서 픽셀만 들여다봅니다. 그러나 이 사례를 자세히 보면, 두 모델의 우열보다는 프롬프트 설계와 자동화 구조가 결과를 거의 결정했다는 점이 먼저 보입니다.
제품 인식보다 중요한 것, 프롬프트를 누가 써주느냐
워크플로의 핵심은 사람이 직접 장문의 프롬프트를 매번 쓰지 않는다는 점입니다. 제품 사진을 업로드하면 OpenAI 비전 모델이 이미지를 분석해 색상, 로고, 텍스트, 용도까지 텍스트로 풀어냅니다. 여기에 사용자가 적은 짧은 설명, 예를 들어 "23세 금발 모델이 이 선크림을 소개한다" 같은 문장이 합쳐지고, 다시 에이전트가 이를 UGC 광고용 이미지 프롬프트로 재구성합니다.
즉, 진짜 승부처는 Seedream 4.5냐 Nano Banana Pro냐가 아니라, 이 에이전트가 어떤 문장 구조와 구도를 선호하도록 설계되었느냐입니다. 실무자는 여기서 두 가지를 놓치기 쉽습니다. 첫째, 모델을 갈아타도 에이전트 설계가 엉성하면 결과는 계속 애매하다는 점입니다. 둘째, 반대로 에이전트가 광고 맥락을 잘 이해하도록 세팅되어 있다면, 웬만한 모델을 써도 일정 수준 이상의 결과가 나온다는 점입니다.
저라면 새로운 모델이 나올 때마다 세팅을 처음부터 갈아엎기보다, 현재 쓰는 에이전트의 시스템 프롬프트와 입력 스키마를 먼저 점검하겠습니다. 제품 설명을 얼마나 구조적으로 뽑아내는지, 인물 포즈와 배경 난이도를 어디까지 허용하는지 같은 부분이 장기적인 생산성에 더 큰 영향을 주기 때문입니다.
API 기반 워크플로가 만든 '스케일의 벽'
이번 사례에서 또 하나 중요한 지점은, 모든 과정이 파일 호스팅, 이미지 분석, 프롬프트 생성, 이미지 생성, 결과 조회까지 전부 API로 묶여 있다는 점입니다. 이미지 한 장 뽑아보고 끝내는 사람에게는 다소 과하게 느껴지는 구조지만, 광고 에이전시나 프리랜서 크리에이터에게는 스케일의 기준을 완전히 바꿉니다.
Google Drive에 자동 업로드된 원본 이미지 URL을 가져와 모델로 보내고, 생성된 결과 URL을 다시 비디오 생성 모델로 넘기면, 사실상 "제품 사진만 주면 하루 안에 수십 개의 UGC 스타일 광고 시안을 만들어주는 엔진"이 됩니다. 한국에서도 쇼핑몰 운영자나 소규모 브랜드 담당자는 이 정도 자동화가 들어오는 순간, 인력 구조를 다시 짜야 할 정도의 파급을 체감하게 됩니다. 반면 취미로 인스타용 이미지를 만드는 사람에게는 이런 자동화가 오히려 부담이 됩니다. 세팅에 쓰는 시간이 결과물 개수 대비 과하다고 느끼기 쉽기 때문입니다.
국내 마케터에게 이 비교가 주는 의미
국내 환경에서 Seedream 4.5와 Nano Banana Pro의 싸움은 곧, 어떤 스타일의 광고를 대량으로 찍어낼 것인가의 선택과도 연결됩니다. 같은 기술이라도 한국식 UGC 문법과 얼마나 잘 맞는지가 중요합니다.
한국식 UGC 광고와 어울리는 쪽은 누구인가
한국에서 잘 먹히는 UGC 광고는 지나치게 연출된 느낌보다, 집이나 카페 같은 일상 공간에서 "나도 저렇게 쓸 수 있겠다"라는 인상을 주는 컷이 많습니다. Nano Banana Pro가 보여준 결과는 바로 이 지점을 잘 건드렸습니다. 거실 소파, 자연스러운 시선, 제품을 정면에 드러내는 자세 덕분에 자막과 후킹 멘트를 얹기 좋습니다.
반대로 Seedream 4.5의 스마트폰 안에 광고가 다시 들어간 구성은, 브랜딩 캠페인이나 B2B 솔루션 소개처럼 약간 더 개념적인 메시지를 전할 때 어울릴 수 있습니다. 그래서 "어떤 모델이 더 좋다"가 아니라 "이번 분기 캠페인의 톤 앤 매너와 더 맞는 모델은 무엇인가"라는 질문이 먼저 나와야 합니다. 국내 브랜드가 타깃으로 삼는 연령대, 채널, 예산 규모에 따라 답은 달라집니다.
이득을 보는 사람과 그렇지 않은 사람
AI 이미지 자동화에서 가장 큰 이득을 보는 쪽은 두 부류입니다. 첫째, 여러 제품을 반복적으로 광고해야 하는 쇼핑몰, D2C 브랜드, 광고 대행사입니다. 제품 사진과 짧은 텍스트만 받아 일괄 처리하는 구조를 만들어두면, Seedream이든 Nano Banana든 모델만 교체하며 효율을 계속 끌어올릴 수 있습니다. 둘째, AI 자동화 컨설팅이나 에이전시를 준비하는 사람입니다. 이 정도 워크플로를 이해하고 클라이언트에 맞게 커스터마이즈할 수 있다면, 단순 이미지 제작 단가보다 훨씬 높은 피를 받을 수 있습니다.
반대로 개별 크리에이터나 소규모 인플루언서 중, 월 몇 장 정도의 썸네일이나 협찬 컷만 필요로 하는 사람에게는 이 구조가 과투자일 수 있습니다. 이들에게는 Seedream 4.5나 Nano Banana Pro의 세밀한 차이보다, 익숙한 한두 개 모델을 웹 인터페이스에서 빠르게 돌리는 편이 더 현실적입니다.
시작 전 반드시 체크할 것
AI UGC 광고 자동화는 매력적이지만, 준비 없이 뛰어들면 시간만 날릴 수 있습니다. 모델 선택 이전에 체크해야 할 현실적인 제약과, 지금 당장 취할 수 있는 첫 행동을 정리해 볼 필요가 있습니다.
현실적 제약과 함정
가장 큰 함정은 '모델 갈아타기'에 너무 많은 에너지를 쓰는 것입니다. 오늘은 Seedream 4.5, 내일은 또 다른 신모델에 마음이 쏠리면, 정작 중요한 프롬프트 구조와 파이프라인 설계는 늘 미완성 상태로 남습니다. 또 하나의 제약은 저작권과 광고 심의 이슈입니다. 제품 로고와 패키지를 거의 그대로 재현하는 수준으로 발전한 만큼, 국내 규제 환경에서는 어디까지 허용되는지 명확히 확인해야 합니다. 특히 클라이언트 작업을 하는 경우, "참고 이미지 기반 AI 합성"이라는 점을 어떻게 고지할지 미리 정해둘 필요가 있습니다.
제 기준에서는 이 기술을 단기간에 폭발적인 매출을 보장하는 마법이 아니라, 반복 작업을 줄여주는 인프라로 보는 편이 더 현실적입니다. 장기적으로 유지할 수 있는 워크플로가 아니면, 한두 번 시연만 화려하고 실제 캠페인에는 잘 들어가지 않는 경우가 많기 때문입니다.
지금 당장 할 수 있는 첫 번째 행동
지금 단계에서 가장 좋은 첫 행동은, 모델을 바꾸기보다 "나만의 프롬프트 에이전트"를 정의하는 것입니다. 선크림이든 화장품이든 패션이든, 자주 다루는 제품군을 하나 정하고, 그 제품을 어떻게 묘사할지, 인물 구도와 배경 톤을 어떻게 고정할지, 텍스트 정보를 어떤 형식으로 뽑을지부터 틀을 짜는 것이 좋습니다. Seedream 4.5와 Nano Banana Pro는 그다음 문제입니다.
두 번째로는, 최소한 한 번은 API 기반 워크플로를 직접 구성해 보는 것입니다. Google Drive 대신 다른 스토리지를 써도 좋고, OpenAI 대신 다른 비전 모델을 써도 괜찮습니다. 중요한 것은 "제품 이미지 업로드 → 자동 분석 → 프롬프트 생성 → 이미지 생성"이라는 흐름을 몸으로 익히는 경험입니다. 이 구조를 이해한 사람만이, 앞으로 나올 수많은 새로운 모델을 도구로서 갈아끼울 수 있습니다.
출처 및 참고 :
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