구글의 Nano Banana vs. 알리바바의 Qwen

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구글의 나노 바나나(Gemini 2.5 Flash Image)와 알리바바의 Qwen-Image-Edit을 실제 테스트 사례와 벤치마크를 통해 비교해 보았습니다. 캐릭터 일관성, 텍스트 삽입, 멀티 이미지 합성까지 어떤 모델이 더 강력할까요?

나노 바나나 vs Qwen: 이미지 생성·편집 AI 모델 비교

Nano Banana vs Qwen
Nano Bana vs. Qwen

 

구글: 나노 바나나 (Gemini 2.5 Flash Image) vs. 알리바바: Qwen-Image-Edit

구글과 알리바바가 각각 내놓은 최신 이미지 AI 모델이 전 세계 크리에이터와 개발자들의 관심을 받고 있습니다.
두 모델 모두 이미지 생성·편집 분야에서 차세대 강자로 평가받지만, 실제 성능은 어떻게 다를까요?
실제 테스트 리뷰와 벤치마크를 기반으로 특징·장단점·활용 적합성을 비교해 보겠습니다.

나노 바나나 (Gemini 2.5 Flash Image)

  • 코드명: Nano Banana
  • 개발사: Google DeepMind
  • 특징
    • 네이티브 멀티모달 아키텍처 → 텍스트와 이미지를 통합적으로 이해
    • Early Fusion기법으로 텍스트·비주얼 맥락을 정교하게 결합
    • 생성·편집·이해 기능을 하나의 프레임워크에서 처리
    • 빠른 처리 속도: 평균 4~5초
    • 저비용: 이미지당 약 4센트
  • 테스트 결과:
    • 5개 사례 중 4승 1패 → 특히 스타일 변환·멀티 이미지 합성에서 픽셀 단위 디테일까지 충실히 반영.
      단점: 어두운 환경 전환 같은 강한 의미 변화에는 다소 소극적.

 

Qwen-Image-Edit

  • 개발사: Alibaba
  • 아키텍처: MMDiT (Multimodal Diffusion Transformer)
  • 라이선스: Apache-2.0 (오픈소스 공개)
  • 특징
    • 중국어·영어 텍스트 렌더링에 강점 → 광고·브랜딩 카피 제작 적합
    • 정밀한 편집과 스타일 전환에서도 안정적
    • 복잡한 그래픽+텍스트 결합을 높은 정확도로 처리
    • 오픈소스라 연구·개발자 친화적
  • 테스트 결과
    • 나노 바나나와 대등한 경쟁, 특히 텍스트 삽입 광고 제작(Test 3)에서 더 자연스러운 결과.
    • 디테일(빛 반사·색감)은 구글 모델이 더 뛰어남.

 

Qwen(특히 Qwen-Image / Qwen-Image-Edit)은 알리바바 그룹이 개발한 오픈소스 이미지 생성·편집 모델입니다.
사용법은 크게 3가지 루트가 있어요: 온라인 체험(Hugging Face Demo), API 호출, 로컬 실행(오픈소스).

1. Hugging Face Demo (가장 쉬운 방법)

Qwen-Image Hugging Face Demo

  • 브라우저에서 바로 테스트 가능
  • “Text-to-Image” 또는 “Image Editing” 모드 선택
  • 프롬프트 입력 후 결과 확인
  • 예시: ‘Prompt: A girl wearing cyberpunk style armor, glowing neon lights in the background’
  • 편집 모드에선 원본 이미지 업로드 + 수정 프롬프트 입력 → 수정 결과 반환
2. API 사용 (개발자용)

Qwen 모델은 Hugging Face Hub 및 OpenAI 호환 API 포맷으로 호출 가능합니다.

Python 예시 (Hugging Face API Key 필요)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=“YOUR_HF_API_KEY”, base_url=“https://api-inference.huggingface.co/v1/”)

resp = client.images.generate(
model=“Qwen/Qwen-Image”,
prompt=“A futuristic dragon logo, glowing in red and blue neon lights”
)

print(resp.data[0].url)

  • OpenAI SDK와 거의 동일한 문법
  • Hugging Face Inference API Key는 무료 요금제도 제공
3. 로컬 실행 (고급/연구자용)

Qwen은 Apache-2.0 라이선스 오픈소스라서 직접 설치·실행 가능합니다.

설치 단계

  1. 레포 클론: git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-Image.git cd Qwen-Image
  2. 환경 설정: conda create -n qwen python=3.10 conda activate qwen pip install -r requirements.txt
  3. 모델 다운로드: huggingface-cli download Qwen/Qwen-Image
  4. 실행 예시: python demo.py \ –prompt “A high-quality portrait of a woman in renaissance style” \ –output output.png
  5. 편집 모드: python demo.py \ –image input.jpg \ –prompt “Change background to Tokyo at night, keep person unchanged” \ –output edited.png

Qwen의 프롬프트 작성 팁

  • 텍스트+그래픽 조합에 강함: “Generate a billboard ad with Chinese slogan in neon lights”
  • 복잡한 의상/소품 수정도 잘 반영: “Add sunglasses and a red cap to the person, keep everything else unchanged”
  • 멀티모달 편집 → 이미지 업로드 + 프롬프트 조합 시 안정적인 결과

 

케이스별 비교 (302.AI 벤치마크)

테스트 나노 바나나 (Gemini 2.5) Qwen-Image-Edit
관점 변경 자연스럽고 사실적인 앵글 전환 안정적이나 세부 묘사 아쉬움
환경 및 의상 수정 인물 유지 탁월, 그러나 어두운 환경 반영 실패 환경 전환 강점, 의상 수정 정확
텍스트 광고 제작 제한적 브랜드·슬로건 반영 중/영문 텍스트 정확히 삽입
스타일 변환 Sorayama풍 금속 질감 완벽 재현 구현 가능하나 디테일은 Gemini 우위
멀티 이미지 합성 인물·의상 합성에서 자연스러움 최고 합성 강력하나 정밀도는 Gemini가 우세

 

결론적으로, 나노 바나나는 빠른 속도와 낮은 비용, 캐릭터의 일관성과 정밀한 디테일이 강점이나 납에서 밤으로의 전환 등 강한 의미 전환에는 다소 아쉬움이 있다. 반면, Qwen은 텍스트 및 그래픽 처리 능력, 광고 및 카피에 최적화되어 있는 점, 오픈소스 사용에 자유도 면에서는 강점이나 미세 질감 및 관원의 표현은 나노 바나나보다 약간 부족한 면이 있다.

따라서, 광고 브랜딩 및 텍스트 삽입에는 Qwen을 사용해 보고, 스타일 변환 및 합성, 포토리얼 편집에는 나노 바나나를 사용해 보길 권한다.

얼마나 리얼하게 재현할 것인가? vs. 얼마나 창의적으로 변환할 수 있을 것인가? 중 당신의 선택은?

 

참고 링크