AI 이미지 생성기

캐릭터를 새로운 장면에 배치해 보세요

내 캐릭터로 새로운 장면 만들기 ↗

직접 소유한 캐릭터의 선명한 레퍼런스를 사용하고, 캐릭터를 알아볼 수 있게 하는 특징을 정의한 후 새로운 동작이나 배경을 하나 설명하세요. 여우 예시에서는 주황색 털, 크림색 무늬, 틸 블루 스카프를 유지하면서 숲속 개울가 장면으로 이동합니다. 레퍼런스 기반 생성은 브리프에 시각적 기준점을 제공하기 위한 것이며, 고정된 캐릭터 시스템도 아니고 모든 프레임이 완벽하게 일치한다고 보장하는 것도 아닙니다.

개울과 종이배 옆에서 틸 블루 스카프를 두른 주황색 여우의 Nano Banana 2 출력물
레퍼런스 및 실제 Nano Banana 2 출력물(10월 7일 1K 해상도로 생성). 배는 요청대로 접히지 않고 여우 옆에 놓여 있어, 동작의 연속성과 레퍼런스의 연속성은 별도로 확인해야 함을 보여줍니다.

전반적인 일러스트 스타일보다 특정 캐릭터가 더 중요할 때는 레퍼런스 기반 생성을 선택하세요. 기존의 단일 사진 스타일만 변경하고 싶을 때는 사진 필터를 선택하세요. 여러 장면이 포함된 프로젝트의 경우, 승인된 레퍼런스 하나와 간결한 캐릭터 설명을 유지한 뒤 각 결과를 둘 다와 비교하세요. 표시된 한 쌍의 이미지는 단일 장면에 적용한 예시일 뿐이며, 테스트를 거친 애니메이션, 학습된 아이덴티티 모델 또는 완성된 동화책 시리즈가 아닙니다.

실제 예시로 시작하기

크림색 무늬와 틸 블루 스카프를 두른 주황색 여우의 사이트 소유 레퍼런스 일러스트참조 이미지
개울과 종이배 옆에서 틸 블루 스카프를 두른 주황색 여우의 Nano Banana 2 출력물생성된 예시
레퍼런스 및 실제 Nano Banana 2 출력물(10월 7일 1K 해상도로 생성). 배는 요청대로 접히지 않고 여우 옆에 놓여 있어, 동작의 연속성과 레퍼런스의 연속성은 별도로 확인해야 함을 보여줍니다.
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아이디어 구상부터 완성된 이미지까지

준비하기
캐릭터의 실루엣, 색상, 특징적인 액세서리가 잘 드러나고 가려진 부분이 없는 레퍼런스 하나를 선택하세요. 털 무늬, 스카프, 신체 비율, 꼬리 개수 등 간략한 특징 메모를 작성하세요. 동일한 캐릭터의 상충되는 버전을 조합하지 마세요.

선택하기
예시에서는 정사각형 장면과 편집 가능한 프롬프트가 포함된 Nano Banana 2가 열립니다. 직접 권한을 보유한 캐릭터 레퍼런스를 업로드하세요. 샘플 이미지는 자동으로 업로드되지 않으며, 해당 링크는 캐릭터 모델을 학습시키지 않습니다.

생성하기
작업 공간을 열고 선택한 모델, 이미지 설정, 현재 예상 크레딧 소모량을 검토한 뒤 준비가 되면 제출하세요. 이 링크를 누른다고 해서 샘플이 업로드되거나 유료 작업이 시작되지는 않습니다. 새로 생성할 때마다 별도의 요청으로 처리되며, 환불 대상인 실패 작업의 경우 차감된 크레딧이 반환됩니다. 테스트를 진행하기 전에 원본 파일을 보관해 두세요.

수정 가능한 시작 프롬프트

이미지 1을 캐릭터와 화풍 참조로 사용하세요. 같은 주황 여우, 크림색 주둥이와 가슴, 풍성한 크림색 꼬리 끝, 긴 청록 목도리. 숲 개울 옆에 앉아 종이배 한 척을 접는 장면. 고사리, 따뜻한 오후 빛, 종이 질감의 부드러운 수채화. 꼬리 한 개, 다른 여우·문자·콜라주 없이 정사각형.

영어 원본 예시 프롬프트

Use image 1 as the character and visual-style reference. Create a new square watercolor storybook illustration of the same small orange fox with a cream muzzle, cream chest, fluffy cream-tipped tail and long teal scarf. The fox sits beside a woodland stream folding one paper boat, surrounded by ferns and warm afternoon light. Keep the scarf, recognizable fox design, gentle textured-paper style and one tail. No other fox, no words, no collage.

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새로운 모험을 추가하기 전에 정체성 단서를 정의하세요

캐릭터는 이름뿐만 아니라 여러 특징의 조합을 통해 알아볼 수 있습니다. 예시로 나온 여우의 경우 주황색 털, 크림색 주둥이와 가슴, 크림색 꼬리 끝, 긴 청록색 목도리가 간결한 정체성 설명을 구성합니다. 프로젝트에 중요하다면 비율과 뚜렷한 형태도 추가하세요. 모델이 어떤 디테일이 필수적인지 추측할 필요가 없도록 유지할 단서와 새 장면 지시를 분리하세요. 모순되는 스타일 형용사를 길게 나열하지 마세요. 레퍼런스가 이미 수채화풍이라면 나이, 종, 소재, 배경을 동시에 바꾸기보다 먼저 동일한 시각적 언어로 장면을 요청해 보세요.

레퍼런스를 해석하기 쉽게 유지하세요

직접 소유하고 있거나 각색 권한이 있는 이미지를 사용하세요. 캐릭터 전체가 보이고 액세서리를 구별할 수 있을 만큼 해상도가 충분해야 합니다. 복잡한 콜라주 속의 아주 작은 얼굴은 뚜렷한 정체성 기준이 되지 못합니다. 꼬리나 발을 잘라내면 다음 장면에 필요할 수 있는 정보가 사라집니다. 다른 옷을 입은 두 번째 이미지는 그 역할을 설명하지 않는 한 혼란을 초래할 수 있습니다. 승인된 레퍼런스 하나와 간결한 메모로 시작하면 나중에 비교하기가 더 쉬워집니다. 생성 모델이 개별 작업 간에 캐릭터의 정체성을 영구적으로 저장한다고 가정하지 마세요. 요청마다 원하는 연속성을 레퍼런스와 브리프에 담아야 합니다.

동작에 명확한 지침을 따로 제공하세요

정지 이미지에서 이해할 수 있는 새로운 자세나 동작 하나를 선택하세요. 종이배 옆에 앉아 있는 것과 종이배를 접는 것은 서로 다른 장면입니다. 실제 예시에서 원래 요청은 종이배를 접는 것이었지만, 여우는 완성된 배 근처에 앉아 있습니다. 이러한 차이는 어떤 결과물이 성공적인 일러스트레이션인지 판단할 때 유용합니다. 관련된 사물, 캐릭터가 사물과 상호작용하는 방식, 시선이 가야 할 위치를 나열하세요. 한 프레임에 일련의 동작을 몰아넣지 마세요. 스토리에 손이나 발로 물건을 쥐는 장면이 필요하다면, 익숙한 얼굴과 목도리에만 의존하지 말고 그 상호관계를 점검하세요.

연속성과 스토리텔링을 따로 검토하세요

먼저 정체성 단서를 승인된 레퍼런스와 비교하세요. 그런 다음 자세, 소품, 배경이 의도한 순간을 잘 전달하는지 평가하세요. 익숙한 캐릭터라도 잘못된 동작을 하고 있다면 스토리를 제대로 전달하지 못할 수 있으며, 아름다운 장면이라도 무늬가 달라졌다면 연속성 목표를 달성하지 못할 수 있습니다. 반복 작업 전반에서 동일한 기준을 적용할 수 있도록 간단한 체크리스트를 마련해 두세요. 새 결과물이 나올 때마다 레퍼런스를 무심코 교체하지 말고 채택된 레퍼런스를 유지하세요. 그렇지 않으면 시각적 편차가 누적될 수 있습니다. 이 단일 결과물 쌍에는 통계적 일관성 벤치마크나 검증된 멀티턴 시퀀스가 적용되어 있지 않습니다. 완성된 시리즈를 제작하려면 선별된 예시 하나에 더 강한 라벨을 붙이는 것이 아니라, 장면마다 별도의 승인 과정을 거쳐야 합니다.

시퀀스에 적합한 워크플로를 사용하세요

이 항목은 개별 이미지를 생성합니다. 리깅된 애니메이션, 일치가 보장된 비디오 프레임, 훈련된 캐릭터 임베딩 또는 자동으로 레이아웃된 책을 제공하지는 않습니다. 숏 리스트를 계획하고, 공통 팔레트를 유지하며, 보존할 핵심 캐릭터 요소를 선택하세요. 사진을 기반으로 한 일회성 추억 일러스트의 경우 동화책 필터가 더 간단한 방법일 수 있습니다. 새로운 상황 속 독창적인 참조 캐릭터의 경우, 참조 기반 생성과 명확한 장면 브리프를 유지하세요. 최종 캡션과 스토리 텍스트는 별도로 준비하시고, 완성된 프로젝트를 공유하거나 판매하기 전에 원본 아트워크에 대한 권리 관계를 명확히 해두세요.

이 워크플로가 제공하는 결과와 제공하지 않는 결과

  • 실루엣, 색상 및 특징적인 액세서리를 참조와 비교해 보세요.
  • 요청된 동작을 개별적으로 확인하세요. 샘플에서는 실제로 배를 접는 모습이 나타나지 않습니다.
  • 한 쌍의 이미지만으로는 책이나 비디오 전반에서 동일한 캐릭터가 유지된다고 보장할 수 없습니다.

작성 기준 안내: 현재 작업 공간 및 사이트 자체 모델 예시를 기준으로 검증한 작업별 안내입니다. 예시는 2026년 10월 7일 1K 설정으로 생성되었으며, 고객 후기나 경쟁사 결과물, 보편적인 성능에 대한 보증이 아닙니다.

검토일: 2026년 10월 13일

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