GPT Image 2.5 정지 애니메이션 테스트 결과: 반복이 가능한가?

16개의 포즈가 담긴 시트는 재생 점검이 필요합니다. 손 움직임이 자연스러운가, 발이 바닥에 닿아 있는가, 마지막 프레임이 첫 프레임과 자연스럽게 이어지는가를 확인해야 합니다.

아래 GPT Image 2.5 스틸드 애니메이션 테스트 결과는 아래 설명된 벤치마크를 기다리고 있는 상태입니다. 생성 환경이 현재 접속 로그인 페이지를 표시하고 있습니다. 애니메이션 품질 결과, 통과 횟수, 모델 우승자는 측정되지 않았습니다. 이 초안은 전체 실험 및 재현 지침을 보존하며, 완료된 결과 보고서가 아닙니다.

여기서 _스틸드 애니메이션_은 연속적인 정지 프레임 시트를 생성하고, 셀을 추출한 다음, 해당 셀을 순서대로 재생하는 것을 의미합니다.

이 용어는 저희가 사용하는 작업 용어이며, 검증된 공식 기능 이름이 아닙니다. 애니메이션 스타일의 스틸 이미지는 단일 그림이고, 시퀀셜 프레임 시트는 여러 그림을 포함하며, 네이티브 비디오 생성은 다른 워크플로우를 통해 모션을 생성합니다.

계획된 비교는 다섯 가지 과제, 두 가지 모델, 조합별 세 번의 독립 요청을 다룹니다. GIF 조립은 이미지 생성 후 로컬에서 수행됩니다. 새 프레임이나 숨겨진 보정 없이 얼마나 많은 움직임이 유지되는지 측정합니다.

핵심 요약

• 벤치마크 요청이 완료되지 않아 측정 가능한 부분이 없습니다. 이는 모델 실패로 오해해서는 안 됩니다.
• 캐릭터 외관과 별개로 연속 전환, 접촉 지점, 루프 이음새를 판단하세요.
• 생성과 함께 추출 및 검사에 시간을 할애하고, 원본 재생과 보정을 구분하세요.

테스트 내용 및 평가 방법

벤치마크는 GPT Image 2.5 Sunburst Text-to-Image와 GPT Image 2.5 Flare Text-to-Image용으로 지정되었습니다. 생성은 로그인된 Atlas Cloud 테스트 환경에서 실행하도록 의도되었습니다. 대기 시간은 해당 환경 및 세션을 설명하며, 프로덕션 서비스 약속으로 해석되어서는 안 됩니다.

2048×1152 시트는 각 칸에 512×288 픽셀을 제공합니다. GIF를 확대해도 해당 셀에 없는 디테일을 복원할 수 없습니다. 480개 대상 셀은 30개 요청에 포함되어 있으므로 상관관계가 있는 관측값이며 480개의 독립적 실험으로 간주할 수 없습니다.

시트별로 레이아웃, 정체성, 15개 인접 전환, 및 작업별 물리적 관계를 검사합니다. 루프 작업은 전환 16→1을 추가합니다. 자격을 갖춘 원시 시트는 모든 적용 가능한 확인을 충족해야 합니다. 기록된 절차에 따라 모호하거나 가려진 세부 사항은 미해결로 기록하고 지원되지 않는 통과를 부여해서는 안 됩니다. 애니메이션 실행은 Sunburst와 Flare를 교대로 수행하여 각 요청을 별도로 유지합니다. 각 그룹에서 첫 번째로 완료된 요청을 표시하고, 이전 요청 실패를 유지합니다. 잘못된 움직임이 있는 완성된 이미지는 데이터셋에 남습니다. 세 번의 반복으로 일반적인 성공률을 설정할 수 없습니다.

이전의 게시된 실험은 10개의 키프레임 그리드를 생성하고 불평등한 패널 경계를 기록했습니다. 해당 스토리보드와 설정은 실험과 다르므로 사전 정보로만 제공합니다. (Genflick, September 2026.)

GPT Image 2.5 스틸드 애니메이션 테스트 결과: 나비 변환

변환 시퀀스는 모델이 주제의 상태가 변화하는 동안 하나의 작은 세계를 안정적으로 유지할 수 있는지 테스트합니다. 점토 애벌레가 동일한 개미 둥지 아래에서 시작하여 위로 매달려 고치를 형성하고 나비로 출현합니다. 카메라는 테이블 높이에 고정되어 가지, 테이블 가장자리, 배경이 하나의 참조 포인트로 명확한 역할을 합니다.

첫 번째 검사는 애벌레가 가지 아래에서 구부러진 포즈에서 매달린 포즈로 이동하는 것을 확인합니다. 몸이 작은 단계로 움직여야 하며 가지 포크, 밑동, 그리고 부착 지점이 같은 위치에 있어야 합니다. 개별 프레임에서 알아볼 수 있는 애벌레가 고치로 이어지는 연속적인 경로를 따랐는지 확립하지는 않습니다.

시퀀스의 중간 부분에서 장면은 특히 안정적으로 유지되어야 합니다. 고치는 작업이 진행됨에 따라 변화할 수 있지만 가지가 늘어나거나 변형되거나 새로운 텍스쳐에 추가적 없어서는 안 됩니다. 지평선과 가지 밑동을 주체와 함께 관찰합니다. 배경 변동은 진짜 포즈 변경이 카메라 움직임처럼 보일 수 있기 때문입니다.

마지막 프레임은 나비를 소개합니다. 나비가 고치에서 출현하는 위치가 명확한지, 가지의 상대적인 규모가 타당한지 확인합니다. 변환은 하나의 보존된 세트와 하나의 진행되는 주제를 비교할 수 있을 때 더 명확하며, 다시 구축된 장면 전체에서 변화를 유추하는 것보다 낫습니다.

현재 증거: 이 경우는 짧고 한 방향의 변환의 명확한 시각적 예를 제공합니다. 그러나 자격을 갖춘 벤치마크 점수, 통과 횟수, 모델 간 비교를 제공하지 않습니다.

가지 아래에서 나비가 되는 클레 애벤파

가지, 테이블, 잠긴 카메라를 애벌파-나비 변화와 별도로 검사합니다.

이 시퀀스는 앞으로 재생해야 합니다. 역전하면 완성된 나들을 다시 고치로 되돌려 계획된 작업이 약해집니다. 프로덕션 워크플로우는 각 기본 정지 이미지를 보존해야 하므로 모든 점프지점을 찾고 해당 상태에서 수정할 수 있습니다.

GPT Image 2.5 스틸드 애니메이션 테스트 결과: DNA 연속성 비교

회전하는 위선 DNA 이중 나선은 구조 연속성의 간결한 테스트입니다. 움직임은 단순할 수 있지만, 반복되는 요소는 추적을 쉽게 합니다. 모양, 위치, 조명의 변화가 부족한 편차를 감지할 수 있습니다. 이러한 기준점은 시퀀스가 진행되면서 관계를 유지해야 합니다.

나란한 표현은 인접 전환을 웹하는 데 더 유리합니다. 윤곽으로 시작: 방향 변화는 예상되지만, 높이나 너비의 급격한 변화는 통제된 회전이 아닙니다. 그 다음 단계에서 나선이 하나의 일관된 구조를 생성하는지 확인합니다.

조명과 프레임은 여기에서 기하학만큼 중요합니다. 그늘의 방향이 이동하거나 나선이 옆으로 미끄러지면, 카메라 변동, 구조 재구성 중 무엇으로 인해 모션인 것처럼 보이는지 판단할 수 없습니다. 배경 안정성은 정확히 그런 모호성을 제거하는 데 유용합니다.

이러한 예는 프레임 간에 판단되어야 하며가는 중에서 가장 강한 정지 이미지를 선택하는 것이 아닙니다. 개봉 마지막 이미지가 중간에 파손된 전환을 숨길 수 있습니다. 의도한 움직임을 따르지 않는 모양, 위치 또는 조명 변화를 도입하는 첫 번째 전환을 기록하세요.

현재 증거: 이 경우 개체 시퀀스를 모양, 위치, 조명 및 프레임 연속성 검사에 사용할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이것은 전체 성능 점수나 모델 순위 주장이 아닙니다.

연속성 검사를 위한 나란한 검은 DNA 시퀀스

외부 레일, 빔, 하단 팁, 프레임, 그리고 이웃 프레임의 그림자 위에서 검사합니다.

시퀀스는 최종 포즈가 첫 포즈와 깨끗하게 연결된 경우에만 루프할 수 있습니다. 종료 상태가 다른 방향을 유지하는 경우 핑거스 전환으로 리셋을 숨기지 말고 앞으로 재생되는 시퀀스로 표시합니다.

GPT Image 2.5 스틸드 애니메이션 테스트 결과: 모란 개화 시퀀스

피마니아 개화는 전체 오브젝트에 걸친 통제된 변경을 테스트합니다. 꽃은 꽉 찬 새싹로 시작하며, 여러 장의 꽃잎 상태로 열리고, 완전한 피어난 꽃으로 마무리합니다. 의도된 변경은 상당하므로 고정해야 할 변경 사항을 명확히 정의해야 합니다: 줄기, 잎 부착, 카메라, 배경, 조명.

먼저 흙선부터 꽃손까지 줄기를 따라가면서 관찰합니다. 줄기는 직선을 유지하며 꽃이 열리는 동안 동일한 밝기를 유지해야 합니다. 잎은 같은 노드에 연결되어야 하며, 한 잎이 다른 줄기 위치로 이동하면 재구축된 객체가 아니라 연속적인 개화가 된 것입니다.

다음, 꽃을 검사합니다. 꽃은 닫힌 상태에서 완전히 열린 상태로 직접 건너하지 않고 꽃에서 바깥쪽으로 진행되어야 합니다. 꽃은 더 커질 수 있지만 중심은 줄의 위치와 유지되어야 합니다. 꽃물질, 모서리 텍스처, 빛 방향의 갑작스러운 변경은 전환 기록에 포함됩니다.

어두운 배경과 고정된 시점은 이 한 방향의 변경을 읽기 쉽게 합니다. 또한 주변 세계와 꽃의 대비를 유용하게 만들습니다: 꽃은 진화할 수 있지만 주변 세계는 변하지 않아야 합니다. 이러한 구분은 제품 공개, 캐릭터 반응 및 기타 점진적인 상태 변경을 검토하는 기준입니다.

현재 증거: 이 사례는 안정적인 장면 중심지를 갖춘 명확한 한 방향 개화 동작을 보여줍니다. 자격을 갖춘 벤치마크 결과 또는 다른 prompt에 대한 신뢰할 수 있는 미래 결과를 설정하지 않습니다.

void 피마니 열기 를 꽃에서 피어나는 모습

줄기, 잎 부착, 배경, 카메라, 그리고 밝기가 안정된 상태에서 꽃가 진행을 확인하세요.

이 시퀀스는 한 번 재생해야 합니다. 핑-퐁 루프는 꽃이 다시 닫히도록 만들어 계획된 피어나 포함되지 않는 움직임을 추가합니다. 원시 프레임을 최종 GIF 옆에 유지하여 검토자가 개별 간헐적인 단계를 압축 버그와 혼동하지 않고 격리할 수 있도록 합니다.

독립적으로 반복한 테스트에서는 프롬프트 종속 결과와 일관성을 별도로 평가하기도 했습니다. 해당 루브릭은 이 문서에 애니메이션 점수를 제공하지 않습니다. (PromptFrenzy, accessed September 2026.)

작업 흐름 재현 및 실제 비용 계산

1. 모델 열기 및 설정 저장.

첫 번째 요청에 대해 Sunburst 플레이그라운드 사용하고, 해당 요청에는 Flare 플레이그라운드를 사용하세요. 최대 품질, 2048×1152, PNG, 하나의 이미지를 선택하세요. C, D는 투명 배경, E는 반투명으로 설정하세요.

공식 이미지 가이드는 최대 품질, 사용자 지정 크기, 투명도에 PNG 또는 WebP를 문서화합니다. 이러한 출력 컨트롤은 균등하게 나누어진 프레임 시트를 보장하지 않습니다. (OpenAI, accessed September 2026.)

컨트롤을 떠난 후 선택된 값을 확인합니다. 따옴표와 실제 요청 설정을 유지하세요. 위의 완료된 스크린샷은 실제 출력을 위해 예약되어 있습니다. 모델 페이지의 샘플 이미지로는 실험이 실행되었는지 확인할 수 없습니다.

1. 모델 간 다시 작성하지 않고 이 프롬프트 사용하세요.

프롬프트 A: 흔들기

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1Create one 2048x1152 image containing exactly 16 consecutive animation frames arranged in a strict 4-column by 4-row grid, read left to right and then top to bottom. Each cell is exactly 512x288 pixels. No gutters, borders, captions, numbers, or text.
2
3Show the same adult office worker seated at a plain wooden desk in every frame. They have short dark hair, a teal long-sleeved shirt, and no accessories. Use natural window light, a plain light-gray wall, and a locked eye-level medium camera shot. Keep the face, clothing, desk, background, lighting, and camera identical.
4
5Animate one greeting: frames 1-4 gradually raise the right hand from the desk; frames 5-10 show one small side-to-side wave; frames 11-15 gradually lower the hand; frame 16 returns to the resting pose. Keep the left hand on the desk. Preserve five fingers and the same sleeve length. The transition from frame 16 to frame 1 should be continuous. Advance the action by small readable increments.

프롬프트 B: 커피 따르기

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1Create one 2048x1152 image containing exactly 16 consecutive animation frames in a strict 4-column by 4-row grid, read left to right and then top to bottom. Each cell is exactly 512x288 pixels. No gutters, borders, captions, numbers, or text.
2
3Use a locked side-view close-up of a clear glass cup on a wooden kitchen counter. One adult hand holds a small stainless-steel coffee pot above and to the left of the cup. Use soft daylight and keep the camera, counter, cup, hand, and pot design unchanged.
4
5Frames 1-3 show the pot tilting toward the empty cup. Frames 4-11 show a continuous narrow stream of black coffee entering the cup while its liquid level rises progressively. Frames 12-14 show the pot returning upright and the stream stopping. Frames 15-16 show the cup half full and the upright pot held still. Keep the stream connected to the spout while pouring. Do not spill or change the cup shape. This is a one-way action, not a loop. The coffee must remain in the cup at the end.

프롬프트 C: 제품 회전

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1Create a plain 2048x1152 image containing exactly 16 consecutive product-rotation frames in a strict 4-column by 4-row grid, read left to right and then top to bottom. Each cell is exactly 512x288 pixels. No gutters, borders, captions, numbers, logos, or text.
2
3Show one unbranded white low-top canvas sneaker with six pairs of eyelets, white laces, a thin navy stripe around the rubber sole, and a small red fabric tab centered on the heel. Place it on a neutral light-gray seamless surface.
4
5Keep the camera locked at product height with a slight downward view. Rotate only the shoe around a fixed vertical axis. Frame 1 is the front view. Each following frame advances the rotation by 22.5 degrees in the same direction. Frame 16 is at 337.5 degrees so the next frame can return smoothly to frame 1. Keep the shoe scale, rotation center, materials, eyelets, sole stripe, heel tab, and lighting consistent. Reveal physically plausible side, rear, and opposite-side views.

프롬프트 D: 걷기 사이클

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1Create one 2048x1152 transparent PNG containing exactly 16 consecutive animation frames in a strict 4-column by 4-row grid, read left to right and then top to bottom. Each cell is exactly 512x288 pixels. No gutters, borders, ground line, captions, numbers, or text.
2
3Show a full-body adult pedestrian in a clean, flat 2D game-prototype style, facing right in strict side view. The pedestrian has short black hair, a mustard jacket, navy trousers, and white shoes. Keep the character centered at the same horizontal position and the feet on the same baseline in every cell. Preserve the same character scale, clothing shapes, and colors.
4
5Create one complete in-place walking cycle. Frame 1 has the left foot forward at contact; frame 5 is a passing pose; frame 9 has the right foot forward at contact; frame 13 is the opposite passing pose. Fill all intermediate frames with progressive motion. Frame 16 should lead naturally into frame 1 without repeating it. Keep an arm eye swinging opposite the legs and preserve left-right limb identity throughout.

프롬프트 E: 페달링

plaintextCopy
1Create a 2048x1152 image containing exactly 16 consecutive animation frames in a strict 4-column by 4-row grid, read left to right and then top to bottom. Each cell is exactly 512x288 pixels. No gutters, borders, captions, numbers, or text.
2
3Show a full-body adult cyclist on a plain stationary exercise bicycle in strict side view. The cyclist wears a blue short-sleeved shirt, black shorts, and white shoes. Use a light-gray studio background and a locked camera. Keep the bicycle frame, saddle, handlebars, rider identity, clothing, and lighting unchanged.
4
5Animate exactly one complete crank revolution. Center start with the visible near-side pedal at the top. Advance the crank by 22.5 degrees per frame in one consistent orientation. Keep the opposite pedal 180 degrees away. Each shoe must remain attached to its own pedal, with the knees and hips moving plausibly. Keep both hands on the handlebars. Frame 16 should connect naturally to frame 1. Do not swap the legs, detach the feet, or deform the bicycle.

1. 원본 도구 추출 및 검사

다운로드한 PNG를 저장하세요(페이지 축소판 아님). 제공된 로컬 스크립트를 사용하세요:

plaintextCopy
1python slice-grid.py sheet.png --rows 4 --cols 4 --out frames --fps 8

--once를 커피(B)에 추가하세요. 스크립트는 번호가 지정된 PNG, GIF, JSON 크롭 로그를 저장합니다. 로그의 실제 크기와 알파 값을 확인하고 각 크롭 패널에서 이웃 패널 조각 존재를 점검합니다. 자동 분할은 그림에 표시된 구분을 검증하지 않습니다.

GIF는 지연 시간을 1/100초 단위로 저장하므로 하나의 프레임 지연으로 정확히 125ms를 지정할 수 없습니다. 도우미는 120ms와 130ms를 교차시켜 총 16프레임에 대해 2초 재생을 유지합니다. 로그는 이 양자화를 공개합니다. PNG 시퀀스는 정확히 8fps 재생을 위해 별도로 이용 가능합니다.

1. 원시 시퀀스에서 보정 작업 분리

크롭, 타임라인, 보정 작업을 별도로 기록하십시오. 두 버전 모두 보존하고 각 작업을 설명하십시오. 보정된 애니메이션은 프로젝트에 필요할 수 있지만 원시 시트는 벤치마크를 통과하지 못할 수 있습니다.

1. 측정된 사용량으로 비용 계산 및

2026년 9월 15일 확인된 모델 디렉토리에서 이미지당 출시 가격은 약 $0.004 및 $0.003로 표시되었으며, 두 모델 모두 20% 할인 라벨이 표시되었습니다. 이는 카탈로그 출시 가격입니다. 선택한 최대 설정에는 자체 견적이 필요하며, 토큰 기반 정산은 다를 수 있습니다.

실제 청구된 패턴 비용을 적격 시트 수로 나눌 수 있는 경우만 나누세요. 시트가 없으면 N/A를 보고하세요. 작업 시간은 별도 유지 또는 자체 시간당 요율을 적용하세요. 시작 가격으로 곱한 값은 사용 가능한 애니메이션 비용을 설정할 수 없습니다.

전체 원시 시퀀스를 확인한 다음, 직접 주제를 사용하여 동일한 프롬프트를 실행하세요. 최종 GPT Image 2.5 스틸드 애니메이션 테스트 결과는 다운로드된 증거로 해당 결정을 지원해야 합니다. 접근이 차단된 이 초안은 아직 결과를 확립하지 않습니다.

자주 묻는 질문

GPT Image 2.5가 직접 애니메이션 GIF를 생성할 수 있습니까?

이 워크플로우는 PNG 프레임 시트를 요청하고 지역적으로 GIF를 조립합니다. 이미지 출력 설정은 기본 애니메이션 또는 비디오 생성으로 설명하면 안 됩니다. 표시된 각 모션 결과는 소스 시트와 처리 방식을 식별해야 하며, 화면 재생 순서와 지연 시간을 지정해야 합니다.

이 테스트에서 "스틸 애니메이션"의 의미 무엇인가요?

단일 이미지에 연속적인 정적 프레임을 생성하고 추출한 후 순차적으로 표시하는 것을 의미합니다. 우리는 그것을 작업상 설명으로 사용합니다. 검증된 공식 모델 기능을 지칭하지 않으며, 애니메이션 스타일의 단일 이미지는 이 정의를 만족시키지 않습니다.

일관된 애니메이션 프레임에 Flare 또는 Sunburst가 더 나은가요?

기준 요청이 완료되지 않았기 때문에 비교는 결정되지 않았습니다. 데이터가 가능해지면 작업별 및 세 개 요청 모두에서 결과를 보고해야 합니다. 시트 내 아이덴티티, 전환 품질, 물리적 일관성은 별도로 검사해야 합니다. 선택한 하나의 예시는 일반적인 우승자를 설정할 수 없습니다.

스프라이트 시트가 일관된 것처럼 보이지만 재생할 때 격렬하게 흔들리는 이유는 무엇인가요?

패널 경계, 문자 앵커, 크기 변화, 동작 단계 및 프레임 시간을 확인하세요. 비슷한 정지 이미지가 셀 내에서 다른 위치를 차지할 수 있습니다. 수정 사항을 테스트하는 동안 원본 등분을 유지하여 정렬이 도움이 되는지 또는 소스 움직임 자체를 수정해야 하는지 결정하세요.

GPT Image 2.5가 이 워크플로우에 대해 GPT Image 2를 개선합니까?

이 벤치마크에는 GPT Image 2 컨트롤이 포함되지 않았습니다. 따라서 개선 정도, 속도 우위, 또는 사용 가능한 애니메이션 비용이 낮다는 것을 설정할 수 없습니다. 외부 실험은 다른 프롬프트와 설정을 사용하므로 컨텍스트를 제공하지만 누락된 컨트롤 비교 그룹을 제공하지 않습니다.

하나의 사용 가능한 애니메이션을 만드는 데 비용이 얼마나 드나요?

청구된 실패를 포함한 모든 제출 요청의 실제 비용과, 출력 검사 및 수정에 필요한 작업을 사용하세요. 세대 비용을 허용 기준을 충족하는 수로 나누세요. 설정에 대한 정확한 견적, 정산 및 가용 결과는 여기에서 측정되지 않으며, 수치 기반 애니메이션 비용을 방해할 수 없습니다.