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Reve 2.1이 이제 Abocado AI(아보카도 AI)AI 스튜디오(Create) 에 들어왔습니다. 텍스트→이미지 아레나에서 종합 2위(Elo 1306) 에 오른 4K 이미지 모델인데, 진짜 강점은 순위표가 아니라 손에 잡히는 쪽에 있습니다 — 한 번 만든 이미지에서 헤드라인 문구만 골라 바꾸고 제품·배경은 픽셀 그대로 두는 요소 단위 편집, 그리고 이미지 안에 여러 언어의 글자를 또렷하게 심는 능력입니다. Reve 2.1은 그림을 한 번에 뿌리지 않고 편집 가능한 레이아웃을 먼저 잡은 뒤 네이티브 4K로 렌더하기 때문에, 이 두 가지가 자연스럽게 따라옵니다.

무엇이 새롭나

  • 네이티브 4K(16MP) 출력 — 인쇄·대형 출력에도 버티는 해상도. 반복해서 손봐도 뭉개지지 않습니다.

  • 요소 단위 편집 — 영역 하나만 지정해 다시 렌더. 헤드라인만 "40% OFF"로 바꾸고 조명·제품은 건드리지 않습니다.

  • 이미지 안 다국어 텍스트 — 이미지 모델의 오랜 난제였던 글자를, 외국어까지 가독성 있게 렌더합니다.

  • 여러 참고 이미지 리믹스 — 서로 다른 레퍼런스를 새 구도로 합성합니다.

  • 1:4 ~ 4:1 화면비와 auto — 세로 스토리부터 가로 배너까지, auto가 요청에 맞는 형태를 골라줍니다.

이미지 안에 또렷하게 렌더된 텍스트 — Reve 2.1

신규 탑재 모델

  • Reve 2.1 — Text to Image (T2I) — 텍스트로 4K 이미지를 생성하고, 밀도 높은 장면에서도 프롬프트를 문자 그대로 따릅니다.

  • Reve 2.1 Edit — 기존 이미지에서 영역 하나를 지정해 그 부분만 다시 렌더합니다(요소 단위 편집).

  • Reve 2.1 Remix — 여러 참고 이미지를 새 구도로 합성합니다.

누구에게

이미지 안 글자가 정확해야 하는 포스터·광고 키비주얼·썸네일·패키지·UI 목업, 요소가 많은 밀도 높은 레이아웃, 그리고 하나의 디자인을 여러 언어로 내보내야 하는 글로벌 캠페인에 특히 잘 맞습니다.

어디서 쓰나

아보카도 AI의 AI 스튜디오(Create)에서 이미지 모델 중 Reve 2.1 을 고르세요 — 4K 배지가 붙어 있습니다. 텍스트→이미지·편집·리믹스를 한 모델에서 오갈 수 있습니다. 렌더할 글자는 따옴표로 감싸 지정하고, 편집은 바꿀 영역만 지정하면 됩니다. 가격은 플랜에 따르며, 현재 크레딧은 앱에서 확인할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Reve 2.1은 무엇을 하는 모델인가요?

이미지를 편집 가능한 레이아웃으로 먼저 잡은 뒤 네이티브 4K로 렌더하는 텍스트→이미지·편집 모델입니다. 이미지 안 정확한 다국어 텍스트와 요소 단위 편집이 특징이죠.

편집은 어떻게 되나요?

바꿀 영역만 지정하고 원하는 내용을 말로 설명하면 그 부분만 다시 렌더됩니다. 나머지는 그대로라, 헤드라인·색·재질만 바꾸는 반복 작업이 훨씬 쉬워집니다.

항상 4K로 나오나요?

네. Reve 2.1은 네이티브 4K 모델이라 기본 출력이 항상 4K입니다. auto와 1:4~4:1 화면비는 해상도가 아니라 이미지의 '형태(가로세로 비율)'만 정합니다 — 세로 스토리든 가로 배너든 어느 비율이어도 네이티브 4K로 렌더됩니다.

모델 상세 정보

Reve 2.1의 레이아웃 우선 방식이 왜 반복 편집과 또렷한 글자를 가능하게 하는지, 벤치마크가 뜻하는 바와 T2I·편집·리믹스 실사용까지 — 전체 이야기는 심층 편에서 확인하세요.

더 깊은 모델 이야기

Reve 2.1의 레이아웃 우선 아키텍처, 벤치마크 해설, 아보카도 AI 사용법 전체

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예시 이미지 출처: Reve 공식 블로그(blog.reve.com) — 본 글을 위해 인용.

Krea 2 Turbo LoRAAbocado AI(아보카도 AI)에 탑재됐습니다.

신규 탑재 모델

  • Krea 2 Turbo LoRA — Text to Image (T2I) — 1,500가지 Krea 2 스타일 LoRA를 갤러리에서 원클릭 적용, 커스텀 LoRA 조합 지원

모델 상세 정보

Krea 2 Turbo LoRA는 속도에 최적화된 Krea 2 Turbo 모델 위에서 스타일 LoRA를 얹어 이미지를 생성하는 텍스트-이미지 모델입니다. 아보카도 AI는 1,500가지 스타일 LoRA 컬렉션 전체를 7개 카테고리(사진·회화·일러스트·3D·시네마틱·드로잉·그래픽) 갤러리로 통합해, 썸네일을 눈으로 보고 클릭 한 번으로 적용하도록 만들었습니다. 스타일마다 필요한 트리거 구절은 시스템이 프롬프트 끝에 자동으로 붙여 주고, 좋아요를 누른 스타일은 목록 상단에 최근순으로 고정됩니다. 강도 슬라이더 조절과, 직접 학습시킨 LoRA를 최대 3개까지 조합하는 것도 지원합니다. 짧은 프롬프트 한 줄이면 원하는 화풍이 나옵니다.

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Krea 2 스타일 LoRA의 핵심 기능, 사용법, 1,500종 컬렉션 안내 전체

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크리에이티브 AI 랩 Krea의 Krea 2 Turbo 2종이 Abocado AI(아보카도 AI)에 탑재됐습니다.

신규 탑재 모델

  • Krea 2 Turbo (Text to Image) — 12B 디퓨전 트랜스포머, 8스텝 추론으로 네이티브 2K(최대 2048×2048)를 약 2초에 생성. 비율 11종 × 해상도 1M~4M

  • Krea 2 Turbo LoRA (Text to Image) — 커스텀 LoRA를 얹어 나만의 스타일로 생성하는 변형. 비율 9종 × 해상도 1M~2M

모델 상세 정보

Krea 2 Turbo는 독립 랩 Krea가 처음부터(from scratch) 만든 파운데이션 모델 Krea 2의 프로덕션 체크포인트입니다. 강화학습까지 마친 최상급 체크포인트를 증류(distillation)해, 보통 수십 스텝을 도는 디퓨전 생성을 단 8스텝으로 압축했습니다. 그 결과가 네이티브 2K 한 장에 약 2초 — 시안 하나를 기다리는 시간이 사라지면서, 프롬프트를 바꿔 가며 여러 안을 놓고 고르는 빠른 아이디에이션이 이 모델의 홈그라운드가 됩니다. Artificial Analysis 텍스트-투-이미지 리더보드 글로벌 톱10, 독립 랩 모델 중 최상위권에 오른 성적의 오픈 웨이트 모델입니다.

속도만이 아닙니다. 필름 그레인 사진부터 클린 스튜디오 샷, 시네마틱 스틸, 벡터 일러스트까지 'AI 티' 없는 폭넓은 룩을 소화하고, 포스터·배너에 들어가는 글자도 읽히게 렌더링합니다. 커스텀 스타일이 필요하면 LoRA 변형(Krea 2 Turbo LoRA)에 나만의 LoRA를 얹어 브랜드 룩을 고정한 채 생산할 수 있습니다. 탐색은 Turbo로 빠르게, 최종 정밀 컷은 용도별 전문 모델로 잇는 조합까지 — 두 모델 모두 아보카도 AI의 Create 스튜디오에서 지금 사용할 수 있습니다.

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Krea 2 Turbo의 타임라인·핵심 스펙, 개념·직관 해설, 실전 사용 가이드 전체

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Google DeepMind의 Nano Banana Lite 제품군 3종이 Abocado AI(아보카도 AI)에 탑재됐습니다.

신규 탑재 모델

  • Nano Banana 2 Lite (Text to Image) — 이미지 한 장 4초, 최저 비용 티어. 2기 주력, 캐릭터 일관성·인-이미지 글자 렌더링 유지

  • Nano Banana Lite (Text to Image) — 1세대 라이트. 계보·호환용 텍스트→이미지

  • Nano Banana Lite Edit (Image to Image) — 참조 이미지에 "이 부분만" 지시하는 대화형 부분 편집·리터치

모델 상세 정보

Nano Banana 2 Lite는 '싼 이미지 생성기'가 아니라, Nano Banana의 품질을 4초·최저 비용에 담아 대량·반복·실시간 작업을 여는 모델입니다. Google DeepMind가 2026-06-30 공개한 가장 빠르고 비용효율 높은 Gemini Image 모델(Gemini 3.1 Flash-Lite Image)로, 이미지 한 장을 약 4초에 생성합니다. 속도가 곧 작업 방식을 바꿉니다 — 한 컷을 오래 붙잡는 대신, 여러 안을 빠르게 뽑아 방향을 찾고 대량으로 반복할 수 있습니다.

속도를 위해 품질을 버리지 않았습니다. 2025년 폭발적 인기를 끈 원조 Nano Banana의 캐릭터 일관성, 읽히는 인-이미지 글자 렌더링, 실세계 지식을 그대로 계승합니다. 1K 해상도·14개 화면비, SynthID·C2PA 워터마크를 지원합니다. 최고 정밀이 필요한 복잡한 컷은 상위 모델과 연계하고, 탐색·대량·반복은 Lite로 — 용도에 맞춰 나눠 쓰는 프로 워크플로우입니다. 여기에 아보카도 AI의 Gemini Omni Flash와 짝지어 이미지를 영상으로 잇는 파이프라인도 구성할 수 있습니다. 3종 모두 아보카도 AI에서 지금 사용할 수 있습니다.

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Nano Banana Lite 3종의 라인업, 개념·직관·사용 가이드, 벤치마크 분석 전체

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Google DeepMind의 Gemini Omni Flash가 Abocado AI(아보카도 AI)에 탑재됐습니다.

신규 탑재 모델

  • Gemini Omni Flash — Text to Video (T2V) — 텍스트로 오디오 포함 영상 생성, 실세계 지식·물리 이해 기반

  • Gemini Omni Flash — Image to Video (I2V) — 정지 이미지 1장을 일관된 모션 영상으로 확장

  • Gemini Omni Flash — Video to Video (대화형 편집) — 여러 대화 턴에 걸쳐 편집, 재생성 없이 장면 일관성 유지

  • Gemini Omni Flash — Reference to Video — 텍스트·이미지·오디오·영상 참조를 함께 입력해 피사체·모션·스타일 유도

모델 상세 정보

Gemini Omni Flash는 '영상 생성기'가 아니라 세상을 이해하고 그 이해로 영상을 만드는 통합 멀티모달 모델입니다. Google I/O 2026에서 공개된 Gemini Omni 패밀리의 첫 모델로, 텍스트·이미지·오디오·영상을 따로 이어 붙이지 않고 한 번의 추론(single pass) 안에서 함께 처리합니다. 그래서 모드가 갈라져도 결과의 결이 끊기지 않습니다.

핵심은 두 가지입니다. 첫째, Gemini의 역사·과학·문화 지식과 물리(중력·유체) 이해에 근거해 아는 채로 생성합니다 — "단백질 접힘 설명"을 그럴듯하게가 아니라 실제에 맞게 그려냅니다. 둘째, 처음부터 다시 찍지 않고 대화로 편집합니다 — "이 컷만 밤으로, 나머지는 그대로"처럼 지시를 쌓을수록 장면이 앞을 기억하며 캐릭터와 물리가 유지됩니다. 영상 편집 휴먼 평가에서 지시 이행·선호도 1위를 기록했습니다. 4개 모드 모두 아보카도 AI에서 지금 사용할 수 있습니다.

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Gemini Omni Flash의 4가지 모드, 개념·직관·사용 가이드, 벤치마크 분석 전체

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ByteDance의 Seedance 2.0 Mini가 Abocado AI(아보카도 AI)에 탑재됐습니다.

신규 탑재 모델

  • Seedance 2.0 Mini — Text to Video (T2V) — 텍스트 프롬프트로 소셜 영상 생성, 720P, Seedance 2.0 Fast 대비 2배 빠름, Standard 대비 비용 절반

  • Seedance 2.0 Mini — Image to Video (I2V) — 이미지를 입력해 소셜 영상으로 변환, 720P

  • Seedance 2.0 Mini — Reference — 이미지·오디오·비디오 최대 12개 입력, 인물·배경 일관성 유지

모델 상세 정보

Seedance 2.0 Mini는 ByteDance의 경량 AI 영상 모델입니다. 릴스·틱톡·유튜브 쇼츠에 최적화된 720P 출력을 제공하며, Seedance 2.0 Fast 대비 약 2배 빠른 생성 속도, Standard 대비 절반의 비용으로 소셜 콘텐츠를 대량 제작할 수 있습니다.

텍스트(T2V), 이미지(I2V), Reference 입력(이미지 최대 6개 + 오디오 3개 + 비디오 3개, 최대 12개)을 모두 지원합니다. 아스펙트 비율은 16:9 · 9:16 · 1:1 · 4:3 · 3:4를 제공합니다. 클립 길이는 4~15초(24fps)이며, 소셜 콘텐츠는 Mini로 완결하고 고해상도 납품이 필요하면 Standard로 최종본을 생성하는 2단계 워크플로우를 활용할 수 있습니다.

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Seedance 2.0 Mini의 핵심 기능, 워크플로우 가이드, 벤치마크 분석 전체

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Luma Ray 3.2가 Abocado AI(아보카도 AI)에 탑재됐습니다.

Text to Video, Image to Video, Video to Video, Reframe — 4종 모두 지금 사용할 수 있습니다. 출시 기념 20% 할인이 적용됩니다.

추가된 모델

  • Luma Ray 3.2 Text to Video — 텍스트 프롬프트로 영상 생성

  • Luma Ray 3.2 Image to Video — 이미지를 시작점으로 영상 확장

  • Luma Ray 3.2 Video to Video — 기존 영상을 레퍼런스로 새 영상 생성

  • Luma Ray 3.2 Reframe — 영상의 구도·비율·시점을 재구성

사용 위치

아보카도 AI 생성 스튜디오에서 V2V, T2V, I2V 탭에서 Ray 3.2를 선택해 사용할 수 있습니다.

모델 상세 정보

16 키프레임 연출 제어, 8인 동시 퍼포먼스 추적, ACES2065-1 EXR 직납 — 5개 벤치마크 1위 모델의 핵심 기능과 8가지 워크플로우 영상, 벤치마크 분석 전체.

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Ray 3.2의 핵심 기능, 8가지 워크플로우 가이드, 벤치마크 전체 분석

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xAI의 영상 생성 모델 Grok Imagine Video 1.5가 이제 Abocado AI(아보카도 AI)에서 사용 가능합니다. Image-to-Video Arena Elo 1,473 — 현재 1위입니다. Sora 2, Veo 3.1, Seedance 2.0, Kling을 3개 독립 벤치마크 맹목 평가에서 모두 앞섰습니다. Sora 2 대비 7분의 1 수준 가격으로 사용할 수 있습니다.

무엇이 추가됐나

  • Grok Imagine Video 1.5 (I2V) — 정지 이미지를 영상으로 변환. Video 1.0 대비 +52 Elo, 역대 단일 버전 최대 상승폭. 3개 독립 벤치마크 검증.

  • 네이티브 오디오 단일 패스 — 효과음·배경음·립싱크를 영상 생성과 동시에 처리. 별도 오디오 툴 없이 완성본에 가까운 결과물.

  • Extend from Frame — 기존 클립에서 프레임을 선택해 6~10초씩 연장.

  • 애니메이션 모드 4종(Normal·Fun·Custom·Spicy), 종횡비 7가지.

  • 생성 속도 약 25초 (6초·720p 기준, 1.0 대비 40% 향상).

왜 다른가

AI 영상 업계의 공식은 오래도록 같았습니다 — 좋은 모델은 비쌉니다. Sora 2가 $30/분에 출시됐을 때 사람들은 그럴 만하다고 고개를 끄덕였고, 이후에도 상위권 모델들은 비쌌습니다.

Video 1.5는 그 공식을 깼습니다. Aurora 자동회귀 엔진이 프레임을 순차 처리해 피사체 위치·조명 방향·카메라 궤적의 일관성을 높입니다. 사람이 영상에서 "어색하다"고 느끼는 많은 부분이 이 일관성 균열에서 오고, 순차 처리가 그 균열을 줄입니다. 이 아키텍처 효율이 Elo +52와 Sora 2 대비 7분의 1 수준 가격을 동시에 가능하게 했습니다.

제한사항: 최대 해상도 720p, 24fps 고정. 1080p 납품이 필요한 전문 제작 환경에서는 사전 확인이 필요합니다. 콘텐츠 크리에이터·마케팅·SNS 영상 제작에서는 충분한 수준입니다.

사용 방법

  1. 만들기비디오 생성을 엽니다.

  2. 모델 선택에서 Grok Imagine Video 1.5를 고릅니다.

  3. 기준 이미지를 업로드하고 동작 프롬프트를 입력합니다.

자주 묻는 질문

Q. T2V(텍스트→영상)도 지원하나요? 네, T2V도 지원합니다. 기준 이미지 없이 텍스트 프롬프트만으로 영상을 생성할 수 있습니다. I2V(이미지→영상)와 T2V 중 상황에 맞는 방식을 선택하세요.

Q. 네이티브 오디오를 끄고 영상만 생성할 수 있나요? 네, 오디오는 선택 사항입니다. 소리 없이 영상만 받아 별도로 편집하거나, 오디오를 포함한 완성본을 바로 받을 수 있습니다.

Q. 영상이 짧게 나왔을 때 어떻게 늘리나요? Extend from Frame 기능을 사용하세요. 생성된 클립의 마지막(또는 원하는) 프레임을 선택하면 6~10초 단위로 연장됩니다. 단, 반복 연장 시 일관성 오류가 누적될 수 있으니 최소 횟수로 사용하는 것을 권장합니다.


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xAI의 이미지 생성 모델 Grok Imagine Quality Mode가 이제 Abocado AI(아보카도 AI)에서 사용 가능합니다. Aurora MoE(Autoregressive Mixture-of-Experts) 자동회귀 아키텍처 기반으로, 텍스트가 포함된 이미지를 텍스트 품질을 챙기면서 4초 안에 만드는 모델입니다.

Grok Imagine Quality Mode 생성 예시

무엇이 추가됐나

  • Grok Imagine Image Quality (T2I) — 텍스트 프롬프트로 이미지 생성. 레이턴시 약 4초, 한 번의 요청에 최대 10장 동시 생성. 프롬프트 최대 약 1,000자 지원.

  • Grok Imagine Image Quality Edit (I2I) — 이미지를 프롬프트로 수정. 참조 이미지 최대 3장을 한 번에 입력해 브랜드 자산·무드·구도를 동시에 지정 가능.

  • 체적 조명(God Rays)·재질 정확도·다국어 텍스트 렌더링·복잡한 공간 관계·브랜드 요소 재현 5대 강점.

왜 다른가

빠른 이미지 생성 모델 대부분은 텍스트 렌더링에서 타협합니다. 확산(Diffusion) 모델에서 텍스트 프롬프트는 외부 안내자 역할을 하므로, 이미지 안에 글자를 정확히 새기는 데 구조적 한계가 있습니다.

Aurora MoE는 다릅니다. 자동회귀 방식으로 텍스트 토큰과 이미지 토큰을 함께 처리해, 글자가 이미지 생성 과정의 일부가 됩니다. 결과적으로 광고 배너·포스터·썸네일처럼 텍스트가 들어간 이미지에서도 품질이 유지됩니다.

텍스트 렌더링 절대 1위 모델이라고는 할 수 없습니다. 그러나 이 속도(4초)에서 이 수준을 내는 모델은 현재 흔하지 않습니다. 속도 때문에 텍스트 품질을 포기하던 워크플로우에서 그 선택지가 사라집니다.

사용 방법

  1. 만들기를 엽니다.

  2. 모델 선택에서 Grok Imagine Image Quality(T2I) 또는 Grok Imagine Image Quality Edit(I2I)를 고릅니다.

  3. 프롬프트를 입력하고 생성합니다.

I2I의 경우 참조 이미지를 최대 3장 업로드하세요. 브랜드 컬러·레퍼런스 이미지·구도 샘플을 함께 지정하면 됩니다.

자주 묻는 질문

Q. Speed Mode와 Quality Mode의 차이는 무엇인가요? Speed Mode는 빠른 반복 작업에 최적화된 모드로 레이턴시가 더 짧습니다. Quality Mode는 텍스트 렌더링·체적 조명·재질 정확도 등 이미지 품질을 우선합니다. 광고 배너나 포스터처럼 완성도가 중요한 결과물에는 Quality Mode가 적합합니다.

Q. 텍스트 렌더링이 다른 모델보다 뛰어난가요? 텍스트 렌더링에 특화된 모델들(예: ChatGPT Image Gen)과 비교하면 절대적으로 앞선다고 하기 어렵습니다. Quality Mode의 차별점은 "텍스트 품질을 어느 정도 유지하면서 4초라는 속도를 낸다"는 조합에 있습니다.

Q. I2I에서 참조 이미지 3장을 어떻게 활용하면 좋나요? 각 이미지에 다른 역할을 부여하는 것이 효과적입니다. 예: 1번 → 브랜드 컬러 팔레트, 2번 → 원하는 무드/분위기 레퍼런스, 3번 → 구도나 레이아웃 샘플. 언어로 설명하기 어려운 시각적 의도를 이미지로 직접 전달할 수 있습니다.


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Ideogram의 첫 오픈웨이트 이미지 모델 Ideogram 4.0이 이제 Abocado AI(아보카도 AI)에서 사용 가능합니다. 사진을 잘 만드는 모델은 많지만, 이 모델의 본업은 다릅니다 — 이미지 속 글자·레이아웃·브랜드 컬러를 '지정한 대로' 그리는 것. 디자이너 실작업 평가에서 절반 가까이(47.9%)가 1순위로 꼽은, 디자인 작업 특화 모델입니다.

무엇이 추가됐나

  • Ideogram 4.0(텍스트→이미지) — 9.3B 파라미터의 오픈웨이트(open-weight) 모델. 2026년 6월 3일 공개 직후 오픈웨이트 이미지 모델 1위, 전체 2위(위는 GPT·Gemini뿐)에 올랐습니다.

  • 인-이미지 텍스트 정확도(OCR) 0.97 — 멀티라인·멀티폰트 글자를 네이티브 2K 해상도로 정확히 새깁니다.

  • 색은 이미지당 최대 16가지 hex로, 요소 위치는 좌표로 고정 — 같은 지시에 같은 결과가 나오는 재현성이 핵심입니다.

왜 다른가

대부분의 모델에게 프롬프트는 '부탁'입니다 — 비슷한 파랑, 대충 위쪽, 매번 다른 결과. Ideogram 4.0은 구조화된 명세(설계도)로 학습되어, 글자가 어디에 어떤 색으로 놓일지를 계약처럼 지킵니다. 포스터·썸네일·광고·로고처럼 글자가 들어간 완성 디자인, 특히 레이아웃·컬러를 고정해야 하는 브랜드·캠페인 시리즈 작업에서 격차가 벌어집니다.

사용 방법

  1. 만들기(/ai/create) 또는 탐색 → 이미지(/ai/explore/image)를 엽니다.

  2. 모델 선택에서 Ideogram 4.0을 고릅니다.

  3. 만들고 싶은 디자인과 들어갈 문구를 프롬프트로 작성하세요 — 글자·레이아웃 지시가 구체적일수록 강점이 살아납니다.

더 깊은 이야기 — 한 편의 스토리로 정리했습니다

나노바나나도 ChatGPT 이미지도 글자는 잘 쓰는 시대에, 왜 디자이너들은 이 모델을 골랐을까 — '쓸 수 있다'와 '지시한 대로 나온다'의 차이를 한 편으로 풀었습니다.

자주 묻는 질문

  • 다른 이미지 모델과 뭐가 다른가요? 글자를 '쓸 수 있느냐'가 아니라 '지시한 위치·색·폰트로 매번 똑같이 나오느냐'의 차이입니다. 일관성이 필요한 디자인 작업에서 가장 큽니다.

  • 오픈소스인가요? 절반만 — 코드는 자유(Apache-2.0), 가중치는 비상업 라이선스입니다. Abocado AI에서는 그 문턱 없이 바로 사용합니다.

  • 어떤 작업에 어울리나요? 포스터·썸네일·광고·로고 등 글자가 들어간 완성 디자인, 브랜드 컬러·레이아웃을 고정하는 캠페인 시리즈입니다.

관련

NVIDIA가 막 공개한 옴니모달 월드 모델, Cosmos 3 Super의 텍스트→이미지가 이제 Abocado AI(아보카도 AI)에서 사용 가능합니다 — 가장 빠르게 들여온 플랫폼 중 하나입니다. 예쁜 그림만 만드는 모델과 달리, 월드 모델은 세상이 실제로 어떻게 작동하는지 — 빛도, 무게도, 인과도 — 를 학습하고, 그 이해가 결과물에 그대로 드러납니다.

무엇이 추가됐나

  • Cosmos 3 Super(텍스트→이미지) 는 NVIDIA의 Cosmos 3 제품군에 속합니다 — 언어·이미지·비디오·오디오·액션을 하나로 통합한, '피지컬 AI(Physical AI)'를 위한 프레임워크입니다.

  • 2026년 6월 오픈 프런티어 파운데이션 모델로 공개됐고, 출시 시점에 Artificial Analysis가 오픈소스 텍스트→이미지·이미지→비디오 1위 모델로 평가했습니다.

  • Abocado AI에는 가장 빠르게 도착했습니다 — '월드 모델'이 뭔지 남들이 검색하기도 전에, 먼저 만들어볼 수 있습니다.

왜 '월드 모델'은 다른가

대부분의 이미지 모델은 텍스트를 곧장 픽셀로 옮깁니다. 월드 모델은 장면의 물리를 먼저 추론합니다 — 빛이 어떻게 떨어지는지, 사물이 공간에 어떻게 놓이는지 — 그다음에 그립니다. '그리는 AI'에서 '세상을 이해하는 AI'로 넘어가는 전환이고, 같은 Cosmos 3 제품군이 이미지뿐 아니라 로봇과 시뮬레이터까지 구동하는 이유이기도 합니다. 사용자는 그저 '어긋나지 않는 결과'로 그 차이를 느끼게 됩니다.

사용 방법

  1. 만들기(/ai/create) 또는 탐색 → 이미지(/ai/explore/image)를 엽니다.

  2. 모델 선택에서 NVIDIA Cosmos 3 Super를 고릅니다.

  3. 프롬프트를 작성하세요 — 프롬프트 확장이 기본 ON 이라 짧은 아이디어도 자동으로 풍부해집니다. 원치 않는 요소는 네거티브 프롬프트로 걸러냅니다.

  4. 한 번에 최대 4장까지 생성합니다(PNG 또는 JPEG).

더 깊은 이야기 — 3부작으로 정리했습니다

이 모델이 왜 '생성형 AI의 미래'로 불리는지, 소개·개념·직관 세 편으로 풀었습니다. 순서대로 읽으면 다음 흐름이 보입니다.

자주 묻는 질문

  • 그냥 또 하나의 텍스트→이미지 모델 아닌가요? 아니요 — 물리를 추론하는 월드 모델을, 이미지 생성에 가져온 것입니다.

  • 프롬프트를 길게 써야 하나요? 아니요 — 프롬프트 확장이 기본 ON이라 짧은 프롬프트에서 세부를 채워 줍니다.

  • 어떤 결과물을 받나요? 한 번에 최대 4장, PNG 또는 JPEG로 받습니다.

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마이크로소프트의 첫 이미지 모델 MAI-Image-2.5(생성)와 MAI-Image-2.5-edit(편집)가 이제 Abocado AI(아보카도 AI)에서 사용 가능합니다. 출시 직후 아레나 편집 부문 2위, 텍스트→이미지 부문 3위에 오른 모델로, 두 모델 모두 이미지 앱에서 바로 쓸 수 있습니다 — 후보정 없이 결과물을 그대로 쓰는 수준입니다.

무엇이 추가됐나

  • MAI-Image-2.5(텍스트→이미지) — 프롬프트를 또렷하고 짜임새 있는 이미지로. 특히 텍스트가 깨지지 않고, 제품 컷·프롬프트 반영이 강합니다. 장면 구조·조명·스케일·원근까지 함께 따져서, 후보정 없이도 결과가 어긋나지 않습니다.

  • MAI-Image-2.5-edit(이미지 편집) — 사물 교체, 텍스트 수정, 모션 블러 제거를 지정한 영역에서만 처리합니다. 마음에 들던 나머지는 그대로 둔 채, 고치고 싶은 그 한 곳만 손대면 끝입니다.

  • 이전 모델(MAI-Image-2) 대비 종합 +75점 향상 — 텍스트 렌더링(+107), 카툰·애니·판타지(+90)에서 가장 크게 올랐습니다.

왜 중요한가

이미지 AI는 구글(Nano Banana)과 오픈AI(GPT-Image)의 무대였습니다. 그 판에 마이크로소프트가 들어오자마자 톱3에 올랐고, 블라인드 편집 평가 12개 카테고리에서 Nano Banana 2.1을 앞섰습니다. 결과적으로 포스터의 텍스트는 더 깔끔하게, 편집은 원본의 조명·그림자를 해치지 않게, 그리고 포즈·표정·시점이 달라져도 같은 인물의 얼굴이 유지됩니다.

사용 방법

  1. 만들기(/ai/create) 또는 탐색 → 이미지(/ai/explore/image)를 엽니다.

  2. 모델 선택에서 생성은 MAI-Image-2.5, 편집은 MAI-Image-2.5-edit를 고릅니다.

  3. 편집은 이미지를 올리고 바꿀 영역의 변화만 설명하세요 — 나머지는 보존됩니다.

  4. 생성 — 종횡비(최대 21:9 와이드, 9:16 세로)를 고르고 한 번에 최대 4장까지 받습니다.

지원 · 제한

  • 출력 포맷: PNG·JPEG·WebP. 1회 최대 4장. 편집은 참조 이미지를 받아 가이드 편집을 지원합니다.

  • 제공 범위는 플랜에 따라 다를 수 있습니다 — 만들기 화면 또는 요금 페이지에서 확인하세요.

자주 묻는 질문

  • 두 모델은 뭐가 다른가요? MAI-Image-2.5는 텍스트로 이미지를 만들고, MAI-Image-2.5-edit는 기존 이미지의 지정한 영역만 바꿉니다.

  • 편집하면 그림 전체가 바뀌나요? 아니요 — 지정한 영역에만 적용되고 나머지는 그대로 유지됩니다.

  • 편집해도 같은 사람이 유지되나요? 네 — 포즈·표정·시점이 달라져도 얼굴이 유지됩니다.

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