nano-banana AI Image Service

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서비스 시연영상. 전설적인 두 프로복서 THE GOAT "무하마드 알리", 헤비급 역대 최강의 프로복서 "올렉산드르 우식"을 한 이미지에 넣어보고 싶었다. 프롬프트는 영어로.

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완성된 결과물. 두 선수가 복서라는 말도 하지 않았음에도 불구하고 이미지의 분위기를 파악하고 링의 분위기를 상당히 일관성있고 정확하게 표현하고있다.

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이번엔 1개의 이미지만으로 요청해보자. 도널드 트럼프에게 시그니쳐 모자를 씌워주자

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완성된 도널드 트럼프 결과물. 프롬프트를 좀 상세하게 작성해야만했다 이미지 모델의 개선필요한 점 일지도..

2025년 8월 27일 구글이 새로운 이미지 AI모델을 공개했다. Gemini-Flash2.5-Image-Preview라고하는데 최근 엄청난 정확도와 일관성으로 화제를 모았던 nano-banana의 정체가 바로 이 모델이었다. 엄청난 정교성을 가진 AI모델이기에 나도 출시된 당일에 바로 현업에서 사용 가능할만한 서비스를 간단하게 NUXT3만으로 구현해봤다. 유저가 이미지 1개or2개를 업로드 하고 프롬프트를 입력하면 해당이미지를 만들어주는 서비스다. 여태까지 구현해온 AI서비스 경험이 있었기에 구현까지 하루도 채 걸리지 않았고, 추후 수정이나 보강할 수 있는 요소들이 여럿 있었다. 1. 이 AI모델은 이미지 모델이기에 사용자의 프롬프트 입력 인식이 한정적이다. 예를들어 영어 이외의 인식을 잘 하지 못한다. 이를 위한 보완점으론 -> 사용자가 form에 영어 이외의 언어를 입력하면 서버측에서 해당언어를 Gemini에게 영어로 번역요청 후 그 번역결과물을 ImagePreview 모델에게 전달하는 식으로 보완 가능하리라 생각했다. 2. 굳이 프롬프트 입력이 아닌 한정된 서비스를 만드는 것도 가능하다고 생각했다. 예를들어 유튜버 "조코딩"님도 이 AI모델로 재빠르게 "이미지 가챠, 피규어화 서비스를 만들었는데" 그것 처럼 나도 고인이된 사람의 사진과 그 사람과 생전 친했던 사람의 사진을 함께하게 해주는 서비스, 유명인과의 투샷 서비스 등을 만들 수 있지 않을까 생각했다. 이는 물론 윤리의식과 법적문제 등을 고려해서 신중하게 만들어야 한다. 이렇게 API로 공개된 모델들은 개발자 입장에서는 "딸깍"한번으로 정말간단하게 있어보이는 서비스를 만들 수 있게되었다. 그렇기에 앞으로의 개발자의 역할은 주어진 AI도구로 얼마나 창의적인걸 만들어내느냐, 디자이너의 요구를 어떤식으로 이뤄낼 수 있느냐를 생각하는게 중요한 역량이 되리라 생각되었다.
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서비스 시연영상. 한국어, 일본어, 영어 3개의 언어를 지원한다. 두 복서를 원피스풍의 캐릭터로 변경요청해봤다.

실제로 서비스를 만들었다. 프론트는 Nuxt4기반의 SSR, 구글 검색어 노출을 위한 SEO설정 및 구글 애드센스+구글 서치봇 등록 등의 작업을 했고 도메인 구매 후 Vercel로 배포 및 CI/CD를 구현했다. 백엔드는 Spring Boot 기반으로 Redis, MongoDB와 연동, Redis의 API Limiting 기능으로 API요청수 제한, JWT로그인으로 어드민 페이지->API리셋 등의 기능이 있다. 원피스, 지브리, 피규어화, 넨도로이드화 등 각 카테고리를 설정하여 편리한 UX를 구현했으며 EC2로 배포 + Github Actions를 도입하여 초기설정 후 git push만으로 간편하게 CI/CD를 구축했다.실제 유저가 있는 서비스인만큼 X-Forwarded-For, X-Real-IP 헤더 등으로 IP를 추출하여 MongoDB 에 기록으로도 남겨봤다.