가이드 목록으로

ChatGPT Images 2.5: 빠른 생성, 정밀 편집과 Sketch

2026년 9월 8일 출시된 ChatGPT Images 2.5의 생성 속도, 부분 편집, Sketch 기능을 살펴보고 Flare·Sunburst API 모델의 차이를 알아보세요.

2026년 9월 9일Yix TeamYix Team
ChatGPT Images 2.5: 빠른 생성, 정밀 편집과 Sketch

OpenAI는 2026년 9월 8일 ChatGPT Images 2.5를 공개했습니다. OpenAI에 따르면 이미지 생성 대기 시간은 Images 2.0 대비 최대 50% 짧아졌습니다. 참조 이미지의 피사체를 유지하거나 특정 부분만 수정하고, 여러 차례 편집해도 기존 세부 요소의 일관성을 지키는 데도 중점을 두었습니다.

이 릴리스에는 ChatGPT 내에 Sketch, 이미지 댓글, 템플릿 및 프롬프트 공유도 추가되었습니다. 개발자의 경우 동일한 모델 제품군이 GPT-Image-2.5 Flare 및 GPT-Image-2.5 Sunburst로 제공됩니다. 이 가이드는 OpenAI가 공개한 주장과 초기 실습에서 보고된 인터페이스 세부 정보를 구분합니다.

지금 API 모델을 테스트하고 싶으신가요? 더 빠른 반복을 위해 GPT Image 2.5 Flare로 시작하거나 상세한 최종 이미지에 더 엄격한 제어가 필요한 경우 GPT Image 2.5 Sunburst를 선택합니다.

OpenAI가 ChatGPT Images 2.5에서 변경한 내용

공식 출시 게시물에서는 이미지 충실도, 정확한 편집, 여러 편집 간의 일관성, 복잡한 시각적 지침의 더 나은 처리라는 네 가지 개선 영역을 지정합니다.

참조 사진은 해당 이야기의 주요 부분입니다. OpenAI는 이미지 2.5가 설정, 구성 또는 시각적 스타일을 변경하면서 인식 가능한 피사체를 보존하는 데 더 좋다고 말합니다. 또한 더 자연스러운 조명과 더 풍부한 질감을 요구합니다. 이는 얼굴, 패키지 모양 또는 독특한 특징이 소스에서 벗어나면 세련된 결과를 여전히 사용할 수 없는 인물 사진 및 제품 작업에 중요합니다.

편집 범위는 더 좁습니다. 파란색 재킷이나 다른 배경을 요청할 때 전체 구성을 재생성하는 대신 Images 2.5는 명명된 요소를 변경하고 나머지는 그대로 둘 가능성이 더 높습니다. OpenAI는 다중 회전 작업에 대해 동일한 주장을 합니다. 이전 편집은 이미지 품질의 꾸준한 저하 없이 이후 지침에서도 살아남을 가능성이 더 높습니다.

이는 독립적인 보증이 아닌 공급업체의 주장입니다. 선택한 영역이 표시한 영역을 넘어 계속 선택될 수 있습니다. OpenAI의 ChatGPT 가이드의 이미지는 하이라이트가 항상 정확하지는 않으며 편집 내용이 선택한 영역 외부로 확장될 수 있음을 경고합니다. ID, 로고 또는 라벨이 정확하게 유지되어야 하는 경우 소스 이미지와 승인된 버전을 가까이에 보관하세요.

바꾸고 싶은 부분을 댓글로 달아주세요

이제 ChatGPT를 사용하면 이미지에 직접 댓글을 달 수 있습니다. 주석은 모델에 위치와 지침을 모두 제공하는데, 이는 별도의 프롬프트에 "왼쪽 개체 변경"이라고 쓰는 것보다 덜 모호합니다. 공식 편집자는 편집 내용을 설명하기 전에 영역 선택도 지원합니다.

첫날 TechRadar 실습 보고서에서 편집 도구 모음에는 마크업, 댓글, BG 제거, 지우기 및 크기 조정이 포함되었습니다. 또한 검토자는 각 편집 내용이 별도의 버전으로 유지되므로 이전 결과로 돌아갈 수 있다고 보고했습니다. 도구 모음 레이블과 버전 기록 세부 정보는 해당 테스트에서 나온 것입니다. OpenAI의 도움말 페이지에는 현재 모바일에서의 선택 편집과 크기 조정 및 제거가 설명되어 있지만 모든 플랫폼에 대해 동일한 5개 항목 목록을 제공하지는 않습니다.

실제 편집 요청에서는 변경해서는 안 되는 사항을 명시해야 합니다.

Change only the selected jacket from black to cobalt blue.
Keep the face, pose, hands, lighting, crop and background unchanged.

턴당 하나의 집중된 지시를 통해 드리프트를 더 쉽게 발견할 수 있습니다. 선택한 개체뿐만 아니라 각 편집 후 전체 프레임을 비교하십시오.

스케치는 대략적인 그림을 시각적 참조로 전환합니다.

일부 레이아웃은 설명하는 것보다 그리는 것이 더 쉽습니다. ChatGPT에 @Sketch를 입력하고 대략적인 구도를 그린 다음 원하는 주제, 색상, 스타일을 추가하세요. OpenAI의 X에 대한 스케치 발표는 이 기능을 모델 공간 안내를 제공하는 직접적인 방법으로 보여줍니다.

OpenAI의 도움말 문서는 현재 ChatGPT 모바일 앱용 그리기 흐름을 구체적으로 설명합니다. @를 입력하고 스케치를 선택한 후 그리기, 확인, 지침 추가 및 보내기를 수행합니다. 모델은 스케치를 최종 이미지의 참조로 사용합니다. 직사각형, 화살표 및 몇 가지 레이블만 있으면 상대적인 위치를 표시하기에 충분할 수 있습니다. 스케치가 완성된 것처럼 보일 필요는 없습니다.

템플릿은 또 다른 출발점을 제공합니다. ChatGPT에는 포스터 및 제품 사진과 같은 형식이 포함되어 있으며 결과를 사용자 정의하는 데 필요한 카피, 디자인 요소 또는 스타일을 요청합니다. 신속한 공유를 통해 다른 사람이 자신의 사진과 세부정보로 아이디어를 재사용할 수 있습니다.

Flare 및 Sunburst는 2.5 이미지를 API로 가져옵니다.

OpenAI는 ChatGPT 업데이트와 함께 두 가지 API 모델을 출시했습니다. 그들의 역할은 의도적으로 다릅니다.

GPT-Image-2.5 Flare 및 Sunburst 비교

모델

OpenAI의 포지셔닝

최고의 출발점

GPT-Image-2.5 Flare

대부분의 응용 프로그램에 대한 기본값으로, 다음보다 높은 이미지 품질을 갖습니다. 50%의 GPT-Image-2 대기 시간 단축

소셜 콘텐츠, 제품 경험, 신속한 프로토타입 및 대용량 세대

GPT-Image-2.5 Sunburst

프리미엄 시각 및 편집 워크플로우를 위한 정밀성 지향 옵션

캠페인에 필요한 창의적이고 세련된 제품 이미지 및 편집 더욱 엄격한 통제

Sunburst는 추가 정밀도를 위해 속도를 교환하므로 자동으로 더 나은 선택은 아닙니다. 반복 속도가 중요한 경우 Flare로 시작하세요. 최종 자산에 더욱 세심한 제어가 필요하고 더 긴 생성 시간이 허용되는 경우 Sunburst로 이동하세요.

Yix를 통해 둘 다 시도할 수 있습니다. GPT Image 2.5 Flare는 더 빠른 기본값인 반면, GPT Image 2.5 Sunburst는 자세한 최종 작업을 목표로 합니다. 페이지에는 생성하기 전에 현재 지원되는 컨트롤이 표시됩니다.

가용성 및 "30억 개의 이미지" 수치

ChatGPT Images 2.5는 모든 계층의 ChatGPT, ChatGPT Work 및 Codex 사용자에게 데스크톱, 모바일 및 웹 전반에 걸쳐 출시됩니다. 정확한 인터페이스는 플랫폼 및 출시 단계에 따라 다를 수 있습니다. 예를 들어, OpenAI는 모바일에서 Sketch를 문서화하고, 출시 게시물에서는 세 가지 표면 모두에 걸쳐 더 광범위한 이미지 2.5 릴리스를 설명합니다.

OpenAI는 또한 사람들이 API의 ChatGPT Images 및 GPT-Image 모델 전반에 걸쳐 매주 30억 개 이상의 이미지를 생성한다고 말합니다. 이는 평생 총 30억 개가 아닌 주간 사용량 수치입니다.

OpenAI 공동 창립자 Greg Brockman이 출시 발표를 인용했습니다. Sam Altman의 릴리스 게시물은 이미지 2.5가 모델이 매우 훌륭하다고 부르기 전에 아마도 "매우 어려운 수학 문제"를 풀 수 없을 것이라고 농담했습니다. OpenAI의 바쁜 하루에 농담이 나왔지만 제품 경계도 명확하게 유지합니다. 이는 이미지 생성 및 편집 모델입니다.

먼저 테스트할 내용

가장 빠르고 유용한 테스트는 멋진 텍스트를 이미지로 변환하는 프롬프트가 아닙니다. 잘 알고 있는 참조 이미지를 사용하여 작은 수정을 한 다음 다른 곳에서 두 번째 수정을 하세요. 첫 번째 변경 사항이 유지되는지, 변경되지 않은 세부 사항이 이동되는지 확인하세요. 이는 이미지 2.5의 중심에 두 가지 약속, 즉 로컬 정밀도와 다중 회전 일관성을 드러냅니다.

생산 작업의 경우 승인된 마스터를 유지하고 한 번에 하나의 컨셉을 편집하고 매 패스마다 얼굴, 손, 타이포그래피, 제품 라벨 및 가장자리를 검사합니다. 생성 속도가 빠르면 도움이 되지만, 자동 변경이 적기 때문에 이미지 편집 작업 흐름을 더 쉽게 신뢰할 수 있습니다.