2026년 AI 이미지 생성기 비교: 최고 순위 모델이 실제로 배포하는 모델인 경우는 드물다

AI 이미지를 납품하는 모든 디자이너는 이런 이야기를 가지고 있습니다. 클라이언트가 광고를 승인했습니다. 광고가 나갔습니다. 그리고 어딘가의 6포인트 법적 고지 줄에, 캔에는 12 fl 0z · brewd 18 huors라고 적혀 있었습니다.

아무도 발견하지 못했습니다. 아무도 컴프(comp)의 작은 글씨를 읽지 않기 때문입니다. 물론 그 글을 쓴 모델은 상위권 모델 중 하나였습니다.

이것이 바로 이 기사가 다루는 격차입니다. 순위는 두 이미지를 나란히 놓고 사람들이 잠깐 봤을 때 어떤 이미지를 선호하는지 측정합니다. 여러분의 업무는 파일을 Photoshop을 열지 않고도 클라이언트에게 보낼 수 있는지 여부를 측정합니다. 이것들은 서로 다른 질문이며, 2026년에는 서로 다른 답변을 갖습니다.

그러므로 다른 것보다 먼저, 짧은 버전을 말씀드리겠습니다. 텍스트-이미지 아레나를 선도하는 모델이 편집 아레나를 선도하지는 않습니다. 상위 10개 모델은 대략 7%의 Elo 점수 차이와 가격 면에서 한 자릿수 이상의 차이로 나뉩니다. 그리고 선택하는 유일한 신뢰할 수 있는 방법은 여러 모델에 동시에 여러분의 브리프를 실행하고 하나의 고정된 평가 기준으로 점수를 매기는 것입니다. 여기에는 약 20분이 소요됩니다. 이것이 프로토콜입니다.

핵심 요약

• 상위 10개 텍스트-이미지 모델의 Elo 점수는 1368에서 1270까지 분포합니다. 약 7%에 해당하는 98포인트 차이인 반면, 동일한 세트의 이미지당 가격은 한 자릿수 이상 차이납니다.
• 텍스트-이미지 리더와 편집 리더는 동일한 모델이 아닙니다. 작업별로 순위가 재편성되므로, 단일 "최고의 AI 이미지 생성기"라는 답변은 구조적으로 틀렸습니다.
• 타이포그래피는 여전히 2026년에 가장 저렴하고 빠른 탈락 기준입니다. 브랜드 이름, 오버레이, 그리고 한 줄의 작은 글씨는 한 번의 라운드에서 다섯 개의 모델을 구분할 수 있습니다.
• 모델 페이지의 헤드라인 가격은 최저 가격이지 견적이 아닙니다. 품질 등급과 해상도 등급에 따라 실제 지불 금액이 달라지므로, 실행 전에 실행 화면의 예상 금액을 읽으세요.
• 하나의 프롬프트를 다섯 개의 모델에 병렬로 실행하는 비용은 커피 한 잔 가격보다 저렴하며, 이 기사를 포함한 어떤 비교 기사보다 더 많은 정보를 제공합니다.

동일한 광고 브리프가 주어진 다섯 개의 AI 이미지 생성기: 동일한 NORTHBOUND 콜드브루 프롬프트가 GPT Image 2, Nano Banana 2, Seedream v5.0 Pro, Flux 2 Pro 및 Qwen Image 3.0 Pro에 의해 렌더링되었으며, 보정 없이 라벨이 붙어 있습니다.

전체 기사가 하나의 프레임에 담겨 있습니다: 하나의 브리프, 다섯 개의 모델, 보정 없음, 모델별 프롬프트 조정 없음. 차이는 사진보다 훨씬 먼저 라벨 텍스트와 오버레이에서 나타납니다. (Reve 2.1의 라이브 API는 이 테스트 실행 시 닫혀 있었으므로 Flux 2 Pro가 다섯 번째 패널을 채웁니다; Reve의 리더보드 분석은 아래에 있습니다.)

대부분의 AI 이미지 생성기 비교가 실패하는 이유

대부분의 AI 이미지 생성기 비교는 순위 질문에 답하려고 하기 때문에 실패합니다. 당신에게는 납품 질문이 있습니다. 아레나 Elo는 블라인드 쌍별 투표로 구성됩니다: 두 이미지, 하나의 프롬프트, 마음에 드는 것을 고르세요. 이것은 미적 선호도에 대한 실제 신호입니다. 브랜드 이름이 올바르게 철자되었는지, 오버레이가 요청한 위치에 배치되었는지, 또는 파일이 리터치 패스 없이 납품될 수 있는지에 대한 신호는 아닙니다.

숫자가 실제로 말하는 것을 보세요. 텍스트-이미지 아레나에서 GPT Image 2 (high)가 1368로 선두를 달리고 있으며, Reve 2.1이 1321, Nano Banana 2가 1319, Qwen-Image-3.0-Pro가 1284, Seedream 5.0 Pro가 1280으로 상위 10위 안에 들었습니다 (Artificial Analysis, 2026년 8월). 10위 모델은 1270입니다. 따라서 상위 10위는 모두 98포인트 이내에 있습니다.

이제 작업을 바꿔보세요. 이미지 편집 아레나에서 Reve 2.1이 1263으로 선두를 달리고 있으며, MAI-Image-2.5와 GPT Image 2 (high)가 1257로 공동 2위, Nano Banana 2는 1250입니다 (Artificial Analysis Image Editing Arena, 2026년 8월). 텍스트-이미지 챔피언은 더 이상 챔피언이 아닙니다. 상위 8위는 모두 18포인트 이내에 있습니다.

두 가지 결론이 도출되며, 둘 다 "최고의 AI 이미지 생성기 2026"이라는 장르에 불편합니다. 첫째, 순위 순서는 작업에 따라 달라지므로, 단일 승자는 우연히 스크린샷을 찍은 보드의 인공물입니다. 둘째, 모델들이 선호도 면에서 그렇게 밀집되어 있을 때, 가격이 결정 변수가 되며, 가격은 필드가 전혀 밀집되어 있지 않은 곳입니다.

Elo는 Artificial Analysis, 2026년 8월. 가격은 Atlas Cloud 모델 세부 페이지에 나열된 페이지 가격이며, 2026년 8월 19일에 확인했습니다.

마지막 열을 다시 읽어보세요. Reve 2.1은 확실히 뛰어나고 편집 보드에서 선두를 달리고 있지만, 텍스트-이미지 측면에서는 최종 후보 목록의 최저 가격보다 약 80배를 지불하고 2.9%의 Elo 차이를 얻는 셈입니다. 이것은 Reve에 대한 반대 주장이 아닙니다. 리더보드로 선택하는 것에 대한 반대 주장입니다.

2026년에 실제 브리프를 결정하는 세 가지 실패 지점이 있으며, 그중 어느 것도 미학이 아닙니다:

1. 텍스트. 제품의 브랜드 레터링, 오버레이 헤드라인, 그리고 작은 글씨. 모델들은 이 순서대로 실패합니다.
2. 공간 지시. "프레임의 왼쪽 아래"는 많은 모델이 제안으로 취급하는 엄격한 제약입니다.
3. 손과 재질. 물체를 쥐고 있는 손가락, 차가운 금속의 결로, 무광택 표면의 반사광 림.

하나의 브리프가 이 세 가지를 동시에 강조할 수 있습니다. 그것이 바로 요령의 전부입니다.

AI 이미지 생성기 비교 최종 후보 목록: 다섯 개의 모델, 하나의 브라우저 탭

최종 후보 목록은 5개의 최신 텍스트-이미지 모델이며, 각 제품군당 하나씩, 가격 곡선의 다른 지점에 위치하고 다른 축에서 우세하기 때문에 선택되었습니다. 다음은 각 모델이 실제로 무엇을 위한 것인지입니다.

모든 가격은 2026년 8월 19일 Atlas Cloud 모델 세부 페이지에서 읽었습니다.

최신 진입 모델이 어디서 왔는지 알아둘 가치가 있습니다: Google은 2026년 2월 26일 Nano Banana 2 (기술적으로 Gemini 3.1 Flash Image)를 출시하여 Gemini 및 Search 전반의 기본 모델로 삼았으며, Pro 모델보다 빠르면서도 더 풍부한 텍스처로 더 사실적인 이미지를 생성한다고 포지셔닝했습니다 (TechCrunch, 2026년 2월). 이것이 그 제안입니다. 그것이 여러분의 브리프에서 유지되는지 여부는 3단계의 몫입니다.

범위에 대한 두 가지 솔직한 메모. 이번 라운드는 하나의 카탈로그에 있고 하나의 양식에서 구동될 수 있는 모델만 다룹니다. 왜냐하면 그것이 동일 프롬프트 실행을 가능하게 하는 것이기 때문입니다. Midjourney는 공개 API가 없기 때문에 여기에 없습니다. 스택에서 자체 탭 뒤에 있는 다른 모든 것은 여전히 이 프로토콜과 함께 작동하지만, 추가 탭이 필요합니다.

다섯 개의 모델이 하나의 프롬프트와 하나의 실행을 공유할 수 있는 이유는 그들이 하나의 카탈로그를 공유하기 때문입니다. Atlas Cloud의 Model Explorer를 사용하면 왼쪽에서 최대 10개의 모델을 선택하고, 한 번에 하나의 프롬프트를 작성하고, 병렬로 실행할 수 있으며, 생성 전에 비용이 추정되고 모든 실행이 기록에 남습니다. 점수를 매기지 않으며 카탈로그에 없는 모델은 포함하지 않습니다. 그 두 가지 작업은 여러분의 몫으로 남습니다.

1단계: AI 이미지 생성기 비교 실행에 사용할 하나의 브리프 작성

하나의 브리프를 작성하고, 모든 모델에 그대로 사용하며, 모델별로 변경하지 마십시오. 브리프는 약한 모델이 썸네일 크기에서도 볼 수 있는 방식으로 실패할 수 있어야 이 테스트에서 자격을 얻습니다. 즉, 물리적 물체에 렌더링된 브랜드 단어, 명명된 모서리의 오버레이, 한 줄의 작은 글씨, 사람의 손, 그리고 반사 응답이 있는 재질이 필요합니다.

다음은 브리프입니다. 정확히 복사하세요.

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1에디토리얼 제품 사진, 16:9. 무광 블랙 12온스 콜드브루 커피 캔이
2여성의 손에 들려 프레임의 중앙 오른쪽에 위치하며, 신선한 결로 방울이 맺혀 있습니다.
3캔 라벨에는 굵은 좁은 산세리프체로 "NORTHBOUND"라고 쓰여 있고,
4그 바로 아래에 더 작은 글씨로 "SINGLE ORIGIN ETHIOPIA"라고 쓰여 있습니다.
5프레임의 왼쪽 아래에, 깔끔한 흰색 오버레이로 좁은 산세리프체:
6"COLD BREW, COLDER MORNINGS".
7그 오버레이 바로 아래에 한 줄의 작은 글씨: "12 fl oz · brewed 18 hours".
8배경: 초점이 흐려진 콘크리트 카페 카운터, 왼쪽에서 비스듬히 들어오는 강한 아침 창문 빛,
9차가운 그림자, 캔 가장자리를 따라 따뜻한 하이라이트 하나.
1085mm 렌즈, f/2, 자연광, 선명한 라벨 텍스트, 렌즈 왜곡 없음.
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브랜드는 의도적으로 가상으로 만들었습니다. 실제 브랜드 이름을 스트레스 테스트에 사용하면 기술적인 연습이어야 할 것에 상표 문제가 끌려들어가며, 모든 제공업체가 이를 다르게 처리합니다. NORTHBOUND는 비용이 들지 않으며 정확히 동일한 렌더링 능력을 테스트합니다.

사람들이 논쟁할 규칙 하나: 모델별로 프롬프트를 다시 작성하지 마십시오. 예, 모든 모델에는 선호하는 표현 방식이 있으며, 조정된 프롬프트가 조정되지 않은 것보다 낫습니다. 여기서 측정하는 것은 기본 제공 상태의 납품 가능성이며, 이것이 화요일에 시간을 절약해 주는지 여부를 결정하는 것입니다. 나중에 어떤 두 모델이 조정할 가치가 있는지 알게 되면 조정하세요.

2단계: 다섯 개의 모델을 하나의 AI 이미지 생성기 비교 실행에 로드

다섯 개의 모델을 단일 실행에 로드하여 유일한 변수가 모델이 되도록 하십시오. Atlas Cloud Model Explorer를 열고, Image 작업에서 Text to Image 하위 유형을 선택한 상태로 유지하고, 최종 후보 목록 테이블에서 다섯 개의 모델 ID를 선택하십시오. 프롬프트 필드에 브리프를 한 번 붙여넣으십시오.

설정은 모델이 허용하는 곳마다 동일하게 적용됩니다:

• openai/gpt-image-2/text-to-image: 품질 high, 16:9, 2048x1152
• google/nano-banana-2/text-to-image: 해상도 2k, 비율 16:9
• bytedance/seedream-v5.0-pro/text-to-image: 크기 2048x1152
• reve-ai/reve-2.1/text-to-image: 비율 16:9 (이 모델은 4K만 출력)
• qwen-image-3.0-pro/text-to-image: 크기 2048x1152, 프롬프트 확장 off

그 중 두 가지는 설명이 필요합니다. Qwen의 프롬프트 확장을 끄십시오. 기본적으로 켜져 있으며, 여러분의 브리프를 조용히 더 긴 버전으로 다시 작성합니다. 켜두면 더 이상 하나의 프롬프트로 다섯 개의 모델을 비교하는 것이 아니라, 여러분의 프롬프트로 네 개의 모델과 자체적으로 작성한 프롬프트로 하나의 모델을 비교하는 것입니다. 그리고 2048x1152는 Seedream에 대해 의도적인 숫자입니다: 1.5K 청구 등급은 최대 236만 픽셀의 출력을 다루며, 2048x1152는 2,359,296에 도달합니다. 한 노치만 더 넓으면 테스트로만 사용하는 프레임에 대해 더 높은 등급으로 넘어갑니다.

Atlas Cloud의 Model Explorer에서 SOTA 세트 아래에 5개의 텍스트-이미지 모델이 선택되어 있고, 생성 전에 실행당 비용이 추정됨

왼쪽에 5개 모델, 하나의 프롬프트 필드, 하나의 실행. 비용 추정치는 생성 전에 나타나며, 이는 여기서 보이는 것보다 다음 단계에서 더 중요합니다.

한 번 실행하십시오. 다섯 개 모두 동일한 보기로 돌아옵니다. 이것이 핵심입니다: 동일한 배율, 동일한 순간에 보고 있으며, "음, 이건 지난주 거였어"라는 드리프트가 없습니다. 이는 비공식 비교를 망칩니다.

3단계: 고정된 AI 이미지 생성기 비교 평가 기준으로 다섯 개의 출력물 점수 매기기

어느 모델이 어떤 이미지를 만들었는지 보기 전에 고정된 평가 기준으로 점수를 매기십시오. 그렇지 않으면 파일이 아닌 브랜드에 점수를 매기게 됩니다. 네 가지 축, 각각 25점, 총 100점. 이 표를 복사하고 모델당 한 행을 추가하십시오.

타이포그래피는 일반적으로 라운드를 결정하므로, 일반적인 인상에 포함시키지 말고 별도로 살펴보십시오. 다섯 개 출력물 모두에서 작은 글씨 줄을 동일한 배율로 잘라내어 서로 옆에 놓으십시오. 그 배율에서는 차이가 주관적이지 않습니다.

다섯 개의 모델 출력물에서 각각 동일한 배율로 잘라낸 한 줄의 작은 글씨, 문자별 비교를 위해 쌓음

동일한 여섯 단어, 동일한 배율로 다섯 개 출력물에서 잘라냄. 이 잘라낸 부분이, 전체적인 미학이 아니라, 컴프와 납품물을 구분합니다.

이 평가 기준이 알려주지 않는 한 가지: 각 모델이 프롬프트를 자신의 취향에 맞게 조정할 때 어떻게 행동하는지. 이것은 두 번째 라운드이며, 상위 두 개에 대해서만 실행합니다.

4단계: AI 이미지 생성기 비교 우승자를 편집 및 모션으로 테스트

다운스트림에서 우승자를 테스트하십시오. 좋은 첫 프레임은 수정할 수 있는 프레임보다 가치가 낮기 때문입니다. 두 가지 후속 작업은 약 5분 더 걸리며 놀랍게도 답을 자주 바꿉니다.

편집 테스트. 가장 높은 점수를 받은 출력물을 가져와 전용 편집 모델에 다른 모든 것은 그대로 두고 정확히 한 가지만 변경하도록 요청하십시오. 이것은 아레나 순위가 재편성되는 작업이므로, 텍스트-이미지 우승자가 여기서도 이길 것이라고 가정하지 마십시오. 단일 참조 이미지로 우승 프레임을 사용하여 google/nano-banana-2/edit을 해상도 2k에서 사용하십시오. 최대 14개의 참조 이미지를 허용하지만, 정밀 편집의 경우 하나가 올바릅니다.

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1제공된 이미지를 사용하여, 작은 글씨 줄만 "12 fl oz · brewed 24 hours"로 변경하십시오.
2정확히 동일한 캔, 손, 라벨 타이포그래피, 구도, 조명 방향, 그림자 및 그레인을 유지하십시오.
3대상을 다시 그리지 말고, 이미지 스타일을 변경하지 말고, 어떤 요소도 이동하지 마십시오.
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하나의 질문으로 평가하십시오: 요청하지 않은 것이 이동했습니까? 여섯 글자를 변경하기 위해 조용히 전체 장면을 다시 렌더링하는 모델은 편집 도구가 아니라 편집 레이블을 단 2차 생성입니다.

Atlas Cloud의 Nano Banana 2 Edit, 우승 프레임이 단일 참조로 로드되고 수정된 작은 글씨가 출력 패널에 반환됨

하나의 참조 이미지 입력, 하나의 변경된 줄 출력. 프레임의 다른 모든 것은 픽셀 단위로 그대로 있어야 합니다.

모션 테스트. 광고 세트에 움직이는 버전이 포함된 경우, 우승 정지 이미지가 첫 번째 프레임이기도 합니다. 우승 프레임을 입력 이미지로 사용하여 kwaivgi/kling-v3.0-turbo/image-to-video를 5초, 720p에서 사용하십시오. 해당 모델은 3초에서 15초를 허용하며 기본값은 1080p이므로 테스트를 위해 둘 다 낮추십시오.

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1미묘한 라이브 포토 모션: 결로 방울이 캔을 따라 천천히 흘러내리고,
2손은 안정적으로 유지되며, 아침 빛이 라벨 위로 거의 감지할 수 없을 정도로 이동합니다.
3카메라 고정, 줌 없음, 팬 없음, 텍스트는 완벽하게 읽을 수 있어야 함.
4

제출하기 전에 기간 필드가 실제로 5를 읽는지 확인하십시오. 비디오 양식은 기본값을 그대로 유지하면서 드래그한 값을 표시하는 경향이 있습니다.

Atlas Cloud의 Kling v3.0 Turbo 이미지-투-비디오, 우승 프레임을 첫 번째 프레임으로, 5초 720p, 출력 패널에 완성된 클립

정지 이미지가 첫 번째 프레임이 됩니다. 지켜봐야 할 것은 라벨 텍스트가 모션에서 살아남는지 아니면 3초가 지나면서 흐릿하게 사라지는지입니다.

우승 비교 프레임의 5초 애니메이션 버전, 여기서는 무음 GIF로 표시됨

움직이는 우승자. 정지 이미지에서 유지되던 텍스트가 60프레임에서 자동으로 유지되지는 않습니다. 지금 알게 되는 것은 저렴하고, 편집이 잠긴 후에 알게 되는 것은 비쌉니다.

이 AI 이미지 생성기 비교 비용 (및 라이선스 세부 조항)

나열된 페이지 가격으로, 전체 프로토콜은 1달러 미만입니다. 다음은 각 모델의 세부 페이지에서 2026년 8월 19일에 읽은 가격을 사용한 항목별 최저 비용입니다.

이제 이 표를 최저 비용이지 청구서가 아니게 만드는 주의사항입니다. 모델 페이지의 헤드라인 가격은 해당 모델의 가장 저렴한 구성이며, 여러분의 구성에 대한 견적이 아닙니다. GPT Image 2는 이미지당 $0.009부터 나열하지만, 토큰으로 청구하며 medium이 기본값인 세 가지 품질 등급을 제공합니다. 넓은 2K 프레임에서 품질 high로 실행하는 것은 헤드라인 가격과 동일한 구매가 아니며, 실제 구성을 반영하는 유일한 숫자는 실행 화면의 예상 금액입니다. 동일한 논리가 다른 곳의 해상도 등급에도 적용됩니다: Nano Banana 2는 1K에서 $0.08에서 4K에서 $0.16으로 두 배가 되며, Seedream은 두 가지 픽셀 등급으로 청구합니다.

Atlas Cloud의 GPT Image 2 플레이그라운드, 품질이 high로 설정되고 16:9 2K 프레임, 완료된 결과 옆에 실행 예상 금액 표시

동일한 모델, 동일한 페이지, 품질이 high로 설정됨. 실행 컨트롤의 예상 금액이 중요한 숫자이며, 아무도 스크린샷을 찍지 않는 숫자입니다.

가격 차이에서 명백한 절약이 따릅니다. 가장 비싼 모델에서 구성 드래프트를 실행하지 마십시오. 비용 최저점에서 프레이밍과 카피를 반복하십시오. google/nano-banana-2-lite/text-to-image-developer는 1K에서 이미지당 $0.028, Qwen Image 3.0 Pro는 $0.003입니다. 그런 다음 약속한 프레임만 비싼 등급을 통해 보내십시오. 최저점에서 20개의 드래프트와 4K에서 최종 1개는 최종 3개보다 비용이 적게 듭니다.

상업적 사용 및 브랜드 이름에 대해. 여기서 두 가지 별개의 사항이 혼동됩니다. 첫 번째는 라이선스입니다: 상업적 조건은 모델 제공업체마다 다르며, 모델을 실행하는 플랫폼이 제공업체의 조건을 재정의하지 않으므로, 파일이 유료 클라이언트에게 전달되기 전에 모델별로 확인하십시오. 두 번째는 상표이며, 이것이 이 테스트의 캔이 NORTHBOUND라고 말하는 이유입니다. 실제 브랜드의 마크를 스트레스 테스트 이미지에 프롬프팅하면 필요하지 않은 권리 문제가 발생합니다. 가상 브랜드는 동일한 렌더링 능력을 위험 없이 테스트합니다. 이 중 어느 것도 법적 조언이 아니며, 납품물이 유료 미디어에 사용될 경우 클라이언트의 법무팀이 최종 판단을 내립니다.

AI 이미지 생성기 비교: 자주 묻는 질문

2026년 최고의 AI 이미지 생성기는 무엇인가요?

단일 답변은 없으며, 아레나 데이터가 그 이유를 보여줍니다: 텍스트-이미지 리더(GPT Image 2 high, 1368)는 편집 리더(Reve 2.1, 1263)가 아닙니다. 작업별로 질문을 나누십시오. 텍스트 및 레이아웃: GPT Image 2. 사실적인 제품 히어로 및 빠른 반복: Nano Banana 2. 밀도 높은 다국어 레이아웃: Seedream v5.0 Pro. 네이티브 4K: Reve 2.1. 볼륨 드래프팅: Qwen Image 3.0 Pro.

동일 프롬프트 AI 이미지 생성기 비교가 실제로 공정한가요?

완전히 공정하지는 않으며, 이의 제기는 합법적입니다. 모든 모델에는 가장 잘 반응하는 표현 방식이 있으므로, 조정되지 않은 프롬프트는 일부 모델을 다른 모델보다 더 과소평가합니다. 동일 프롬프트 실행이 측정하는 것은 기본 제공 상태의 납품 가능성이며, 이는 일상적인 시간 비용을 예측하는 숫자입니다. 먼저 실행하여 상위 두 개를 찾은 다음, 각 최종 후보에 대해 조정된 프롬프트를 작성하고 그 두 개에 대해서만 두 번째 라운드를 실행하십시오.

내 이미지 모델이 나열된 가격보다 더 비싼 이유는 무엇인가요?

나열된 가격은 가장 저렴한 구성이지 견적이 아니기 때문입니다. 실제 숫자를 높이는 세 가지 요소가 있습니다: 품질 등급(GPT Image 2는 low, medium, high가 있으며 토큰으로 청구), 해상도 등급(Nano Banana 2는 1K에서 $0.08, 2K에서 $0.12, 4K에서 $0.16), 픽셀 수 등급(Seedream은 두 가지로 청구). 매번 제출하기 전에 실행 화면의 예상 금액을 읽으십시오.

텍스트와 타이포그래피를 가장 잘 처리하는 AI 이미지 생성기는 무엇인가요?

전반적인 선호도에서 GPT Image 2 (high)는 1368 Elo로 텍스트-이미지 아레나를 선도하며, 읽을 수 있는 텍스트, 정렬된 패널 또는 정확한 배치가 이미지를 결정할 때 일반적으로 선택됩니다. 하지만 전반적인 선호도는 여러분의 브리프가 아닙니다. 모든 후보에서 작은 글씨 줄을 동일한 배율로 잘라내어 문자별로 읽으십시오. 30초면 특정 작업에 대한 어떤 순위보다 낫습니다.

AI 이미지 생성기 비교를 실행하려면 5개의 개별 계정이 필요한가요?

아니요. 카탈로그를 공유하는 모델은 실행을 공유할 수 있습니다. 앞서 연결된 Model Explorer에서 최대 10개의 모델을 선택하고, 프롬프트를 한 번 작성하고, 생성 전에 예상 금액을 확인하고, 모든 결과를 하나의 보기로 되돌려 받고 실행이 기록에 저장됩니다. 해당 카탈로그 외부의 모델(가장 대표적인 예는 Midjourney)은 여전히 자체 탭과 자체 실행이 필요합니다.

이 AI 생성 이미지를 상업적으로 사용할 수 있나요?

일반적으로는 가능하지만, 조건은 모델 제공업체로부터 오며 제공업체 간에 동일하지 않으므로, 플랫폼의 조건이 이를 포괄한다고 가정하지 말고 납품 전에 모델별로 확인하십시오. 별도로, 테스트 이미지에 실제 상표를 프롬프팅하지 마십시오. 이 프로토콜에서와 같이 가상 브랜드 이름을 사용하고 권리 문제를 워크플로우에서 완전히 배제하십시오.

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출처: Artificial Analysis Text-to-Image Arena 및 Image Editing Arena, Elo 수치는 2026년 8월에 읽음. 모델 출시 컨텍스트는 TechCrunch, 2026년 2월. 모든 모델 가격은 2026년 8월 19일 Atlas Cloud 모델 세부 페이지에서 읽었으며 변경될 수 있습니다.