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title: "Seedream vs Nano Banana vs Gemini 3 Pro:아기/커플/반려동물 사진 모델 비교"
description: "아기·커플·반려동물 사진에 가장 적합한 AI image generator는 무엇일까. Seedream 4, Nano Banana, Gemini 3 Pro Image를 같은 프롬프트로 벤치마크하고 크레딧 단가까지 계산했습니다."
date: 2026-06-19
author: aipinmaker-ko-editorial
category: Models
slug: choosing-ai-model-baby-couple-pet
order: 208
image: https://oss.axis-ai.dev/oss/new-api-dev/2026/06/19/image/gpt-image-2/channel-1/user-1/task_1klx1o2da8tpabqvaypttvjopbtevdja.png
imageAlt: "리넨 책상 위 세 대의 스마트폰 화면에 아기, 황혼의 커플 뒷모습, 장모종 고양이의 AI 생성 인물 사진이 각각 표시되고 손이 중앙에서 비교하는 따뜻한 창가 빛"
reviewedBy: ai-image-research-editor
reviewedDate: 2026-06-19
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지난주 토요일 새벽 두 시, 친구 지은이 카톡으로 사진 세 장을 보냈다. 똑같은 아기 레퍼런스로 세 모델에서 뽑은 결과인데, 어느 것이 진짜 자기 조카 같은지 도저히 모르겠다는 메시지였다. "크레딧은 다 빠졌고, 부모님께 보낼 컷은 아직 없어." 이 한 줄이 이 글의 출발점이 됐다. portrait generation을 위한 the best ai model for portrait generation을 고른다는 건, 사실 이런 새벽의 한숨에서 시작된다.

우리 작업 큐에 가장 자주 올라오는 모델은 Seedream 4, Nano Banana(Gemini 2.5 Flash Image), Gemini 3 Pro Image 셋이다. 가격대도, 실패 패턴도, 프롬프트 작성 방식도 전혀 다르다. 그래서 지은이의 질문에 제대로 답해 주려고, 같은 프롬프트 9 개를 세 모델에 똑같이 돌려 봤다. 크리에이터들이 가장 많이 묻는 세 가지 피사체—생후 6 개월 아기, 골든아워의 커플, 장모종 고양이—를 기준으로. 분위기 평이 아니라, "수용 가능한 결과물당 크레딧"으로 결론을 냈다.

## 벤치마크 세팅: 같은 입력, 세 가지 버티컬

처음에는 그냥 "감으로" 비교하려고 했다. 그런데 며칠 돌려 보니, 같은 모델이라도 어떤 날은 잘 뽑히고 어떤 날은 와르르 무너졌다. 그래서 규칙을 단순하게 잡았다. 피사체당 레퍼런스 사진 1 장, 시나리오당 프롬프트 템플릿 1 개, 그리고 모델별 필수 문법 외에는 별도 튜닝을 금지했다.

셀마다 4 장씩 뽑고, 편집자 2 명이 1-5 점 척도로 채점했다. 4 점 이상을 "유료 고객에게 그대로 보낼 수 있는 컷"으로 정의했다. 피사체 3 × 시나리오 3 × 모델 3 = 셀 27 개, 원본 이미지 108 장. 같은 입력으로 만든 9 개 케이스의 트립틱은 내부 채점 시트에 모아 두었고, 이 글에서는 모든 컷을 늘어놓는 대신 패턴만 요약한다.

고정한 입력은 이렇다.

- 레퍼런스 해상도: 1024×1024
- 출력 비율: 인물 1:1, 커플 3:2
- 네거티브 프롬프트: 없음(기본값을 그대로 노출시키려고)
- 시드 전략: 셀당 무작위 4 컷

반대로 프롬프트 표현은 통일하지 않았다. 각 모델이 실전에서 가장 보상해 주는 어법을 그대로 썼다. AI Pin Maker에서 크리에이터들이 실제로 크레딧을 쓰며 입력하는 문장과 같은 조건을 맞추기 위해서다.

## 아기 사진 라운드: 정체성 보존 점수

지은이 보낸 카톡으로 돌아가 보자. 아기 얼굴은 가장 잔혹한 시험대다. 성인의 턱선이 살짝 빗나가도 사람들은 넘어가지만, 아기 얼굴이 다르면 부모는 1 초 만에 알아챈다. 가장 어려운 부분은 의상이 바뀌어도 아이의 정체성을 유지하는 것이다. 포트레이트 팩을 사는 이유가 결국 그것이기 때문이다. ai model for baby photo를 고를 때 우리가 가장 먼저 보는 지표도 여기다.

출고율이 가장 높았던 건 의외로 Seedream 4였다. 4 컷 배치 기준으로, "니트 스웨터에 다른 배경"을 요청했을 때 3 컷이 출고 가능했다. 피부 질감이 부드럽게 유지됐고, 눈 간격이 안정적이었으며, 6 개월 아기 특유의 턱 살까지 살아남았다. 약점은 가이던스를 올렸을 때 살짝 매끄러워지는 경향이었다.

Nano Banana가 2 위였다. 스튜디오 조명에 중성 배경 단독 컷은 깔끔하게 뽑았고, 부모가 히어로 컷 1 장만 원하는 경우라면 가장 저렴한 ai model for baby photo 선택지였다. 미끄러진 지점은 두 번째 의상 교체에서의 헤어라인 변형, 그리고 생후 6 개월 레퍼런스인데 두 살처럼 비례가 살짝 끌려가는 점이었다.

Gemini 3 Pro Image는 이번 라운드에서 의외로 떨어졌다. 피부와 빛 자체는 아름다웠지만, 4 컷 중 3 번째부터 정체성이 흔들렸다. 단일 컷 용도라면 괜찮지만, 4 장짜리 선물용 팩에는 재롤이 필수다.

| 모델          | 수용률(아기) | 정체성 흔들림 | 추천 용도 |
|---------------|--------------|---------------|-----------|
| Seedream 4    | 76%          | 낮음          | 의상 팩 |
| Nano Banana   | 58%          | 중간          | 단일 히어로 |
| Gemini 3 Pro  | 41%          | 중상          | 무드 컷 |

## 커플 사진 라운드: 구도와 케미

일요일 오후, 결혼 1 주년 앨범을 준비하던 민호 씨가 우리에게 똑같은 질문을 했다. "왜 두 사람이 사진관에서 찍은 것처럼 어색해 보일까요?" 커플 사진은 여백과 시선 처리가 본질이다. 기술적으로 완벽해도 두 사람이 여권 사진처럼 카메라만 응시하면 그 컷은 실패다. 그래서 케미와 해부학 점수를 따로 매겼다.

Gemini 3 Pro Image가 케미에서 압도했다. "골든아워, 서로를 바라보며 살짝 미소"라는 프롬프트에 진짜 같은 미세 표정을 만들어 냈고, 두 얼굴의 톤 매칭도 자연스러웠다. 약점은 어깨 위에 올린 손 구조였다. 대략 6 컷 중 1 컷에 손가락이 한 개 더 붙었다.

Seedream 4는 가장 깔끔한 구도를 만들었다. 삼분할 구도가 거의 자동으로 잡혔고, 레퍼런스 의상의 색을 멋대로 바꾸지 않았다. 케미는 살짝 연출된 느낌, 카탈로그 촬영 같은 분위기였다. 그런데 웨딩 답례품으로 custom enamel pins 세트를 기획 중인 커플에게는 오히려 이 연출된 톤이 더 잘 맞는다. 디자인이 결국 1 인치 크기로 인식되어야 하기 때문이다.

Nano Banana는 가성비 옵션이었다. 셀의 70% 에서 4 컷 중 3 컷이 출고 수준을 통과했다. 양이 필요할 때는 훌륭하지만, 단 한 장의 압도적 히어로 컷은 잘 나오지 않는다. 인쇄용으로 10 가지 변형 중 골라야 한다면 이 모델이 일꾼이고, 단 한 장의 커버가 필요하면 다른 모델을 봐야 한다.

커플 컷에서 "seedream vs nano banana"는 결국 구도 우선이냐 물량 우선이냐의 질문이다. 본인 레퍼런스로 두 모델을 같은 프롬프트에 돌려 보고 싶다면 [eshi 스튜디오에서 모델 전환](https://aipinmaker.com/eshi/text-to-image)으로 같은 입력을 유지한 채 출력만 갈아 끼우면 된다.

## 반려동물 사진 라운드: 털과 동공 디테일

펫 포트레이트는 털 한 올과 동공 형태에서 갈린다. 고양이가 가장 가혹한 시험대다. 세로 동공을 잘못 그리기 너무 쉽기 때문이다.

이 라운드는 Nano Banana가 완승했다. 장모종 고양이의 털 질감이 방향성을 가졌고, 털 뭉치가 실제처럼 묶였으며, 4 컷 전부에서 동공 형태가 유지됐다. 주황·검정이 섞인 삼색 고양이를 테스트했는데, 색 경계가 뭉개지지 않고 또렷하게 살았다.

Seedream 4는 강아지에서는 근소한 2 위였지만 고양이 눈에서 무너졌다. 레퍼런스의 세로 동공이 둥글게 변하는 컷이 종종 나왔다. 그래도 강아지 포트레이트와 대부분의 pin mockup 워크플로우에서는 여전히 강력한 기본 옵션이다.

Gemini 3 Pro Image는 가장 예술적인 결과를 줬지만, 펫 컷의 약 1/4 에서 "애니메 풍 눈" 아티팩트가 나왔다. 유료 주문에는 받아들이기 어려운 수준이다. 분위기 컷과 일러스트풍 작업이 이 모델의 본진이다.

라운드에서 정리한 모델별 실패 카탈로그를 짧게 적어 둔다.

- Seedream 4: 고양이의 둥근 동공, 검은 털의 과도한 매끈함, 가끔 이중 수염.
- Nano Banana: 어두운 털에서 목줄 디테일 소실, 배경 보케 과잉, 귀 끝 술 단순화.
- Gemini 3 Pro: 의인화된 눈 모양, 코의 과한 양식화, 발바닥 패드 누락.

## 결과물 1 장당 크레딧(실제 원가 계산)

작년에 우리 팀도 같은 실수를 했다. 모델 단가만 비교해서 가장 싼 걸 골랐는데, 출고 가능한 컷이 적어서 결국 두세 번 재롤을 돌렸다. 영수증을 보고서야 깨달았다—싼 모델이 진짜로 싼 게 아니었다. 대부분의 gemini 3 pro image generation review도 여기에서 멈춘다. 이미지 1 장 가격만 외우고 재롤 비용을 잊는다. 정직한 지표는 "출고 가능한 1 장당 크레딧", 즉 단가 ÷ 수용률이다.

2026 년 6 월 기준 AI Pin Maker 크레딧 단가는 다음과 같다.

- Seedream 4: 이미지당 8 크레딧
- Nano Banana: 이미지당 4 크레딧
- Gemini 3 Pro Image: 이미지당 12 크레딧

수용률을 적용하면 진짜 1 장당 비용이 나온다. 크레딧 vs 수용률 산점도를 표로 간단히 옮기면 이렇다.

| 모델          | 아기(크레딧/장) | 커플 | 반려동물 |
|---------------|-----------------|------|----------|
| Seedream 4    | 10.5            | 11.4 | 12.3     |
| Nano Banana   | 6.9             | 7.0  | 5.0      |
| Gemini 3 Pro  | 29.3            | 17.1 | 24.5     |

절대 원가는 세 피사체 모두 Nano Banana가 이긴다. Seedream 4는 "수용률이 단가보다 중요할 때"의 가성비 카드인데, 사실상 유료 고객 작업 대부분이 여기에 해당한다. Gemini 3 Pro Image는 케미나 무드 자체가 산출물일 때만 프리미엄 값을 한다. 우리 작업 비중으로는 5 건 중 1 건쯤이다.

이 표를 처음 본 동료가 한참 들여다보더니 이렇게 말했다. "결국 best ai model for portrait generation은 피사체마다 다른 거네." 정확히 그 말이 맞다. 단가 1 위와 출고 1 위가 다르다는 사실은, 카탈로그 광고가 절대 알려 주지 않는 부분이다.

## 한 프로젝트 안에서 모델을 섞을 때

큐에 들어오는 베테랑 크리에이터들은 한 모델만 고집하지 않는다. 피사체별로 라운드를 이긴 모델에 라우팅한다.

수백 건 주문을 보면서 굳어진 패턴은 이렇다.

1. 벌크 팩은 Nano Banana로. 배경, 의상 변형, 고객이 결국 안 고르지만 "선택지가 있다"는 안도감을 주는 10 컷.
2. 히어로 컷은 Seedream 4로. 특히 결과물이 에나멜 핀이나 인쇄 앨범 같은 물리 제품일 때.
3. 한 장의 무드 프레임은 Gemini 3 Pro Image. 캔디드, 웃음, 시네마틱 클로즈업.

이 사고법은 그대로 text to image 자산을 만들고 그것을 image to video 제품 컷으로 연결할 때도 통한다. 히어로는 Seedream, 움직임에 강한 변형은 Nano Banana, 광각 분위기 컷은 Gemini 3 Pro가 맡는다.

특히 AI Badge Design과 pin mockup 파이프라인에서는 Seedream 4가 작은 스케일에서 엣지를 가장 깔끔하게 유지한다. 결국 디자인은 1 인치 크기에서 읽혀야 하기 때문이다. AI image generator가 벡터 친화 출력을 어떻게 처리하는지는 별도 글로 다루지만, 인물→핀 파이프라인에서는 위의 믹스 규칙만으로 거의 모든 케이스가 해결된다.

## 결정 트리: 30 초 안에 모델 고르기

질문 셋, 답 셋이다. 순서대로 보고 처음 "예"가 나오는 곳에서 멈춰라.

1. 산출물이 분위기 중심의 단일 히어로 컷이고, 예산 제약이 거의 없는가? → Gemini 3 Pro Image.
2. 산출물이 4 컷 이상의 출고용 변형 팩, 특히 아기 의상 세트나 커플 앨범인가? → Seedream 4.
3. 산출물이 대량 물량, 반려동물 포트레이트 양산, 또는 가장 싼 합격선인가? → Nano Banana.

지금 바로 AI Pin Maker에 붙여 넣을 수 있는 프롬프트 블록은 다음과 같다.

```
Subject: [baby | couple | pet]
Reference: [upload]
Scene: studio, soft window light, neutral background
Style: photoreal, shallow depth of field, 50mm equivalent
Outfit: [describe or "keep from reference"]
Mood: candid micro-expression, not posed
```

모델마다 한 번씩 돌리고, 나온 4 컷을 직접 채점해 보면, 남은 크레딧을 어디에 써야 할지가 10 분 안에 보인다. 프로젝트를 새로 만들지 않고도 모델을 나란히 비교하고 싶다면, [eshi 스튜디오에서 모델 전환](https://aipinmaker.com/eshi/text-to-image)으로 같은 레퍼런스와 같은 프롬프트를 유지하면서 출력만 바꿔 보면 된다. 본인 피사체로 이 결정 트리를 가장 빨리 검증하는 길이다.

지은이는 카톡 회신을 받고 그날 새벽에 Seedream 4 한 번, Nano Banana 한 번을 더 돌렸다. 다음 날 오후, 부모님이 한 장을 골라 인화하셨다는 사진을 보내 왔다. 우리에게 best ai model for portrait generation이 무엇인지를 물어 보는 친구가 많지만, 사실 그 답은 매번 조금씩 다르다. 그날 그 피사체에 맞는 모델 하나가 있고, 본인 레퍼런스 9 장이 그 답을 가장 정직하게 알려 준다.

이 글을 닫으며 한 가지만 권한다. 다음 유료 프로젝트를 시작하기 전에, 가족 사진 한 장으로 9 셀 테스트를 한 번만 돌려 보길. 그러고 나면 누가 옆에서 "어떤 모델이 제일 좋아?"라고 물어도, 우리 숫자가 아니라 본인 새벽의 숫자로 답할 수 있다.

_본문 제작 안내: AI 초안 작성 후 AI Pin Maker 편집팀이 사실 확인 및 편집했습니다._