Nano Banana Pro 인물 얼굴 일관성 완벽 가이드: 모델 얼굴 왜곡 문제를 해결하는 4가지 팁

저자 주: Nano Banana Pro의 인물 얼굴 일관성에 대한 기술적 한계와 실용적인 해결책을 심층 분석합니다. 참조 이미지 전략, 프롬프트 템플릿, 다회차 편집 워크플로우, 그리고 APIYI를 통해 회당 $0.05의 저렴한 비용으로 고빈도 반복 작업을 수행하는 방법을 다룹니다.

Nano Banana Pro로 모델 이미지를 생성할 때 가장 흔히 겪는 불만은 "얼굴이 자꾸 변해요", "왠지 모르게 부해 보여요", "장면을 바꾸면 다른 사람 같아요"라는 점입니다. 이러한 문제에는 해결 방법이 있지만, 먼저 한 가지 핵심 전제를 이해해야 합니다. Nano Banana Pro는 현재 생성 간 100% 얼굴 일관성을 유지할 수 없습니다. 생성할 때마다 모델이 얼굴 특징을 새로 해석하는데, 이는 프롬프트의 문제가 아니라 모델 아키텍처 차원의 제한 사항입니다.

핵심 가치: 이 글을 읽고 나면 얼굴 일관성 문제의 근본 원인을 이해하고, '참조 이미지 전략 + 프롬프트 조합 + 다회차 반복'이라는 삼위일체 베스트 프랙티스를 습득하게 될 것입니다. 또한, APIYI를 활용해 회당 $0.05의 저렴한 비용으로 반복 테스트를 거쳐 최적의 결과물을 찾는 방법도 배우게 됩니다.

먼저 짚고 넘어가기: 인물 일관성 유지는 왜 이렇게 어려울까요?

핵심 인지: Nano Banana Pro는 인물 고정만을 위해 설계된 도구는 아니에요. 이 모델의 강점은 이미지 품질과 텍스트 렌더링에 있습니다. Stable Diffusion(LoRA 추가 가능), Flux(극강의 사실감), InstantID 같은 인물 일관성 특화 도구들과 비교하면 Nano Banana Pro는 이 부분에서 구조적인 한계가 있어요. 프롬프트 개선이 도움이 되긴 하지만 만능은 아니라는 점을 기억해 주세요. 참고 이미지 + 프롬프트 + 반복 전략이 결합되어야 일관성을 극대화할 수 있습니다.

Nano Banana Pro 인물 일관성 능력의 한계치

공식적으로 지원하는 일관성 메커니즘

Nano Banana Pro는 기본적으로 참고 이미지를 통한 인물 일관성 유지를 지원하며, 기술적 세부 사항은 다음과 같아요.

• 최대 14장의 참고 이미지: 최대 14장까지 업로드하여 참고할 수 있으며, 6장 이내일 때 재현도가 가장 높습니다.
• 최대 5명 동시 일관성 유지: 한 번의 생성에서 최대 5명의 인물 얼굴 특징을 추적할 수 있어요.
• ID 잠재 코드(Identity Latent Code) 메커니즘: 모델이 얼굴을 '안정적인 잠재 표현'으로 매핑하여, 장면을 변경해도 신원 앵커를 유지합니다.
• 이미지 투 이미지(Img2Img) 편집: 참고 이미지를 업로드한 후 얼굴은 바꾸지 않고 의상, 배경, 포즈만 수정하도록 명령할 수 있습니다.

실제적인 한계 (솔직한 평가)

공식적으로 내세우는 능력            실제 사용 경험
─────────────────────────────────────────
"얼굴 신원 고정"          →    매 생성 시 여전히 미세한 변화 존재
"장면 간 일관성 유지"      →    조명/각도 변화 시 얼굴 재해석 발생
"14장 참고 이미지 지원"    →    참고 이미지 품질이 낮으면 효과 급감
"5명 동시 유지"           →    2명이 넘어가면 일관성이 눈에 띄게 저하

결론: 현재 Nano Banana Pro의 인물 일관성은 '사용 가능한 수준'에서 '좋음' 사이이지만, '완벽'과는 아직 거리가 있습니다. 만약 연예인 화보나 법의학적 용도처럼 극도로 정밀한 일관성이 필요하다면 전문 도구와 병행하는 것을 추천드려요.

4가지 핵심 개선 팁

팁 1: 참조 이미지 전략 (가장 중요)

참조 이미지의 품질은 얼굴 일관성을 결정짓는 결정적인 요소이며, 프롬프트보다 훨씬 더 중요합니다.

360° 참조 이미지 라이브러리 구축 (이커머스 모델 시나리오 권장):

참조 이미지 폴더 구조:
model_ref/
├── front_neutral.jpg      # 정면, 중성적인 표정
├── front_smile.jpg        # 정면, 미소
├── side_left_45.jpg       # 왼쪽 45°
├── side_right_45.jpg      # 오른쪽 45°
└── three_quarter.jpg      # 3/4 측면 (가장 많이 사용되는 구도)

생성할 때마다 2~3장의 참조 이미지(정면 + 목표 구도와 가장 유사한 각도)를 업로드하세요. 매번 참조 이미지 조합을 바꾸지 않는 것이 좋습니다.

팁 2: 프롬프트 구조 최적화

명확한 얼굴 유지 명령어(Preservation Instructions)를 추가하는 것이 효과를 개선하는 가장 직접적인 프롬프트 기법입니다.

❌ 잘못된 작성법 (유지 명령어 없음):
"A young Asian woman wearing a red dress, studio lighting, 4K"

✅ 올바른 작성법 (상세 유지 명령어 포함):
"A young Asian woman wearing a red dress, studio lighting, 4K.
Preserve exact facial structure, eye shape, jawline, and skin texture
from reference image. Realistic skin with visible pores and texture,
not smooth or plastic. Natural face proportions, slim face shape.
Sharp eyes with natural highlights."

"얼굴이 부어 보이는" 문제를 해결하기 위한 전용 프롬프트:

긍정 프롬프트 추가:
"slim face, defined jawline, natural facial proportions,
realistic bone structure, angular cheekbones"

부정적인 개념 (프롬프트 끝에 피해야 할 효과 설명):
Avoid: "fat face, round puffy cheeks, bloated face,
overly smooth skin, plastic skin, waxy appearance,
airbrushed, over-retouched, flat eyes, doll-like"

구도 각도 고정 (매우 중요): 생성할 때마다 동일한 촬영 시점 설명을 사용하세요. 각도의 변화는 얼굴을 다시 해석하게 만드는 주요 원인 중 하나입니다.

권장 고정 문구:
"3/4 portrait shot, eye-level camera angle,
medium close-up, [focal length: 85mm portrait lens equivalent]"

팁 3: 다단계 편집 워크플로우 (이미지 투 이미지)

한 번에 완벽한 결과를 얻으려고 하지 마세요. 전문가의 워크플로우는 '전체에서 부분으로' 진행됩니다.

1단계: 전체 구도 잡기
→ 참조 이미지 업로드 + 전체 프롬프트 입력
→ 3~5개의 변형을 생성하여 얼굴 비율이 가장 유사한 것 선택

2단계: 얼굴 정밀 수정 (Img2Img)
→ 이전 단계의 베스트 결과를 새로운 입력 이미지로 사용
→ 프롬프트를 얼굴에 집중: "Refine face detail,
  sharpen eyes, maintain exact facial structure,
  improve skin texture realism. Keep everything
  else unchanged."

3단계: 부분 복구 (필요 시)
→ 손, 머리카락 등 세부 사항 별도 복구
→ 프롬프트: "Fix hands to have 5 fingers,
  natural hand pose. Keep face and body unchanged."

🚀 저비용 반복 작업: 다단계 워크플로우를 거치면 이미지 한 세트에 515회의 API 호출이 필요할 수 있습니다. **APIYI (apiyi.com)**를 통해 접속하면 회당 단 $0.05로, 모델 이미지 한 세트를 완성하는 총비용을 $0.25$0.75 수준으로 억제할 수 있습니다. 이는 공식 홈페이지의 $1.20~$3.60 대비 79% 이상 저렴한 가격입니다.

팁 4: 생성 파라미터 고정 (API 호출 레벨)

API를 통해 대량으로 반복 생성할 때, 다음 파라미터의 일관성을 유지하면 무작위적인 변화를 줄이는 데 도움이 됩니다.

import google.generativeai as genai
import base64

genai.configure(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    # APIYI 엔드포인트, 회당 $0.05
    client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
)

model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")

# 고정된 얼굴 일관성 프롬프트 템플릿
FACE_CONSISTENCY_PROMPT = """
Fashion model in {outfit}, {scene}.
Preserve exact facial structure, eye shape, jawline, and skin texture
from reference image. Natural slim face proportions, defined cheekbones.
Realistic skin with visible pores, not airbrushed or plastic.
Sharp clear eyes with natural highlights. 3/4 portrait shot,
eye-level, 85mm portrait lens equivalent.
Avoid: fat face, puffy cheeks, overly smooth skin, flat eyes.
4K resolution, {aspect_ratio} aspect ratio.
"""

def generate_with_face_ref(
    reference_image_path: str,
    outfit: str,
    scene: str,
    output_path: str,
    aspect_ratio: str = "2:3"
):
    """
    참조 이미지를 사용하여 얼굴 일관성을 유지하는 모델 이미지 생성
    APIYI(apiyi.com)를 통해 호출, 회당 $0.05
    """
    # 참조 이미지 읽기
    with open(reference_image_path, "rb") as f:
        ref_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

    prompt = FACE_CONSISTENCY_PROMPT.format(
        outfit=outfit, scene=scene, aspect_ratio=aspect_ratio
    )

    response = model.generate_content(
        [
            {
                "inline_data": {
                    "mime_type": "image/jpeg",
                    "data": ref_data
                }
            },
            prompt
        ],
        generation_config=genai.GenerationConfig(
            response_modalities=["IMAGE"],
            resolution="4K",
            aspect_ratio=aspect_ratio
        )
    )

    for part in response.candidates[0].content.parts:
        if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
            with open(output_path, "wb") as f:
                f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
            return output_path
    return None


# 동일한 참조 이미지를 사용하여 다양한 장면의 모델 이미지 대량 생성
scenes = [
    {"outfit": "white linen blazer", "scene": "minimalist studio, white background", "output": "model_studio.png"},
    {"outfit": "casual denim jacket", "scene": "urban street, natural daylight",    "output": "model_street.png"},
    {"outfit": "elegant evening gown", "scene": "hotel lobby, warm ambient light",  "output": "model_evening.png"},
]

for s in scenes:
    result = generate_with_face_ref(
        reference_image_path="model_ref/front_neutral.jpg",
        outfit=s["outfit"],
        scene=s["scene"],
        output_path=s["output"]
    )
    print(f"{'✓' if result else '✗'} {s['output']}")
# 이미지 3장 생성 시, APIYI 총 비용 $0.15

참고: 코드 내 vip.apiyi.com은 **APIYI (apiyi.com)**의 접속 엔드포인트로, 구글 순정 Gemini 형식과 완벽하게 호환되므로 별도의 형식 변환이 필요 없습니다.

프롬프트 전체 템플릿 라이브러리

다음은 다양한 촬영 스타일에 맞춰 정리한 전체 프롬프트 템플릿입니다. 바로 복사해서 사용해 보세요.

템플릿 A: 이커머스 의류 모델 (흰색/단색 배경)

[Reference image: front-facing portrait of model]

Fashion model wearing {의상 설명}, posed naturally against a clean
white studio background. Professional e-commerce product photography.

FACE PRESERVATION (critical):
- Preserve exact facial structure, bone geometry, and proportions
  from reference image
- Maintain original eye shape, eyelid fold, and iris color
- Keep original jawline definition and chin shape
- Realistic skin texture with visible pores, natural micro-details
- Slim natural face shape matching reference — avoid any widening

PHOTOGRAPHY SETTINGS:
- 3/4 portrait shot, eye-level camera angle
- 85mm portrait lens equivalent, shallow depth of field
- Soft diffused studio lighting, Rembrandt lighting setup
- Model facing slightly left, engaging with camera

AVOID: fat face, puffy cheeks, bloated jaw, plastic skin,
airbrushed appearance, flat emotionless eyes, wax figure look.

Resolution: 4K, aspect ratio: 2:3

템플릿 B: 일상 장면/야외 모델

[Reference image: front-facing portrait of model]

Young woman in {장면 설명}, wearing {의상 설명}.
Lifestyle photography style, candid natural pose.

IDENTITY LOCK:
- This is the SAME person as in the reference image
- Preserve all facial features: eye shape, nose bridge width,
  lip shape, jawline, cheekbone height
- Do not alter face geometry in any way
- Natural skin tone and texture, no over-smoothing

ENVIRONMENT: {장면 상세}, natural daylight, golden hour lighting
POSE: {포즈 설명}, natural relaxed posture

QUALITY: editorial fashion photography, shot on full-frame camera,
natural color grading.

NEGATIVE: overweight appearance, fat face, double chin,
plastic surgery look, uncanny valley, distorted anatomy.

Resolution: 4K, aspect ratio: 4:5

템플릿 C: 다단계 정밀 수정 (이미지 투 이미지)

[Input: previous generation result that needs face refinement]

Refine and improve the face in this image ONLY.
Do not change: background, clothing, body position, lighting.

FACE IMPROVEMENTS NEEDED:
1. Slim the face shape slightly, reduce cheek width by 10-15%
2. Sharpen the jawline definition
3. Add more realistic skin texture (visible pores, subtle imperfections)
4. Improve eye clarity — add natural catch lights, deepen iris color
5. Soften any plastic or over-retouched appearance

Keep all other elements 100% identical to the input image.
This is a targeted face-only refinement pass.

Resolution: 4K, same aspect ratio as input.

참고 이미지 품질 자가 점검 리스트

참고 이미지를 업로드하기 전에, 이 리스트를 통해 이미지가 요구 사항에 부합하는지 평가해 보세요.

평가 기준:

• 8개 항목 모두 통과 → 참고 이미지 품질 우수, 얼굴 일관성 극대화 가능
• 5~7개 항목 통과 → 사용 가능하지만, 결과물에 약간의 변형이 생길 수 있음
• 5개 미만 통과 → 참고 이미지 교체 권장. 아무리 좋은 프롬프트를 써도 효과가 제한적임

💡 실전 팁: 본격적인 대량 생성 전에, 단일 참고 이미지로 35장의 테스트 이미지를 먼저 생성해 보세요. 일관성이 비즈니스 요구 사항을 충족하는지 직접 평가한 후 대규모 생산에 들어가는 것이 좋습니다. APIYI(apiyi.com)를 통한 테스트 단계의 총비용은 약 $0.150.25로, 리스크가 매우 낮습니다.

AI 도구별 얼굴 일관성 비교 분석

💡 선택 가이드: 비즈니스 시나리오에서 5~15% 정도의 얼굴 변형이 허용된다면(예: 쇼핑몰 모델 의상 교체), Nano Banana Pro와 본문의 팁을 조합하는 것이 가성비가 가장 좋습니다. 만약 극도로 높은 일관성(100장의 이미지에서 동일 인물이 완벽하게 일치해야 함)이 필요하다면 Stable Diffusion + LoRA 또는 InstantID 같은 전용 도구를 추천합니다. APIYI(apiyi.com)의 멀티 모델 인터페이스를 활용하면 간편하게 모델을 전환하며 테스트해 볼 수 있습니다.

이커머스 모델 장면 전체 워크플로우

이커머스 환경은 조금 특별합니다. 동일한 모델이 여러 벌의 의상 × 다양한 배경에서 일관성을 유지해야 하며, 동시에 대량의 이미지를 빠르게 뽑아내야 하죠.

추천 워크플로우

1단계: 참고 이미지 라이브러리 구축 (일회성 작업)

1. 고화질 모델 참고 이미지 3~5장 촬영 또는 준비
   - 정면의 무표정, 1024×1024 이상
   - 측면 45° (좌우 각 1장)
   - 3/4 측면 (의상 전시에 가장 많이 사용됨)
2. 이름 규칙을 통일하여 고정 폴더에 저장
3. API 호출 시마다 동일한 참고 이미지 세트 고정 사용

2단계: 템플릿 생성 (최종본 확정)

1. 참고 이미지 2장 업로드 (정면 + 3/4 측면)
2. 전체 유지 프롬프트 + 대상 의상 묘사 사용
3. 5~10개의 변형 생성
4. 표준에 가장 가까운 1~2장을 수동으로 선별
5. 통과된 이미지를 후속 라운드를 위한 "확정 참고용"으로 사용

3단계: 대량 의상 교체 (스케일업)

# 확정 참고 이미지를 기반으로 대량 생성, APIYI 장당 $0.05
outfits = ["빨간색 치파오", "흰색 정장", "캐주얼 데님", "이브닝 드레스"]
for outfit in outfits:
    generate_with_face_ref(
        reference_image_path="approved_ref.png",  # 확정 참고 이미지
        outfit=outfit,
        ...
    )

4단계: 품질 검사 및 선별

매 배치가 출력된 후 다음 항목을 체크합니다:
□ 얼굴형이 참고 이미지와 유사한가 (광대뼈, 턱선 중점 확인)
□ 눈빛이 생생하고 하이라이트가 자연스러운가
□ 피부 질감이 사실적인가 (밀랍 인형 같은 느낌 지양)
□ 손 모양이 정상인가 (손가락 5개, 자연스러운 포즈)
□ 통과하지 못한 이미지는 별도로 2차 이미지 투 이미지(Img2Img) 정밀 수정 진행

🎯 비용 산출: 이커머스 모델 이미지 100장 생성 시 (20% 재작업 포함), APIYI(apiyi.com)를 통한 총비용은 약 $6입니다. 공식 홈페이지의 $28.8 대비 약 79%를 절감할 수 있습니다.

배치 반복 작업을 위한 API 비용 관리

모델 이미지 생성 과정에서 반복적인 수정 작업은 필수적이에요. 다음은 작업 규모에 따른 예상 비용 비교입니다.

비용 관리 팁:

1. 먼저 2K 해상도로 테스트하기: 얼굴 비율이 만족스러운지 확인한 후 4K로 전환하세요. 반복 비용을 아낄 수 있습니다. (APIYI는 1K/2K/4K 모두 회당 $0.05로 동일하지만, 테스트 단계에서는 빠른 확인이 중요하니까요.)
2. 배치 병렬 호출: asyncio를 사용해 5~10개의 요청을 동시에 처리하면 전체 생성 시간을 대폭 단축할 수 있어요.
3. 참조 이미지 처리 결과 로컬 캐싱: 매번 참조 이미지를 다시 읽고 인코딩할 필요 없이, 처리된 데이터를 재사용하세요.

import asyncio
import google.generativeai as genai
import base64

genai.configure(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}  # APIYI, $0.05/회
)
model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")

# 참조 이미지 사전 인코딩 (반복적인 I/O 방지)
with open("model_ref/front_neutral.jpg", "rb") as f:
    REF_IMAGE_DATA = base64.b64encode(f.read()).decode()

async def generate_one(prompt: str, output_path: str) -> bool:
    """단일 비동기 생성"""
    try:
        loop = asyncio.get_event_loop()
        response = await loop.run_in_executor(
            None,
            lambda: model.generate_content(
                [
                    {"inline_data": {"mime_type": "image/jpeg", "data": REF_IMAGE_DATA}},
                    prompt
                ],
                generation_config=genai.GenerationConfig(
                    response_modalities=["IMAGE"],
                    resolution="4K",
                    aspect_ratio="2:3"
                )
            )
        )
        for part in response.candidates[0].content.parts:
            if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
                with open(output_path, "wb") as f:
                    f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
                return True
    except Exception as e:
        print(f"  Error: {e}")
    return False

async def batch_generate(tasks: list) -> None:
    """병렬 배치 생성, 동시 실행 수를 5로 제한"""
    sem = asyncio.Semaphore(5)
    async def with_sem(t):
        async with sem:
            ok = await generate_one(t["prompt"], t["output"])
            print(f"{'✓' if ok else '✗'} {t['output']}")
    await asyncio.gather(*[with_sem(t) for t in tasks])

# 사용 예시
tasks = [
    {"prompt": "Model in red dress, white background... [프롬프트 전문 유지]", "output": f"out_{i:03d}.png"}
    for i in range(20)
]
asyncio.run(batch_generate(tasks))
# 20장 이미지 병렬 생성, APIYI 총 비용 $1.00

💰 비용 요약: APIYI(apiyi.com)를 통해 접속하면, 수많은 반복 수정을 거치더라도 모델 이미지 한 세트당 비용을 $1 이내로 억제할 수 있어요. 이는 전문 사진작가를 섭외하거나 고가의 AI 도구 구독료를 내는 것보다 훨씬 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

프롬프트 끝부분에 추가 (피해야 할 효과 묘사):
Avoid generating: fat face, round puffy cheeks, bloated facial features,
chubby chin, double chin, wide jaw, swollen face appearance.
Maintain: slim face shape, defined angular jawline, high cheekbones,
natural facial bone structure matching reference image.

요약

Nano Banana Pro 얼굴 일관성 문제의 핵심 포인트는 다음과 같습니다.

1. 한계 인식하기: Nano Banana Pro는 구조적 한계로 인해 생성 시 얼굴 일관성을 100% 유지하기 어렵습니다. 이는 프롬프트의 문제가 아니라 모델 아키텍처의 특성입니다.
2. 참조 이미지 우선: 고화질 참조 이미지(1024px 이상, 균일한 조명, 다양한 각도)를 사용하는 것이 프롬프트보다 훨씬 효과적인 개선 수단입니다.
3. 프롬프트 보강: 얼굴 구조 유지 명령(Preserve facial structure)과 부정적인 묘사(Avoid fat face, plastic skin)를 명시적으로 추가하세요.
4. 다회차 반복 개선: 전체에서 부분으로 접근하며, 이전 회차의 가장 좋은 결과물을 다음 회차의 참조 이미지로 사용하여 점진적으로 일관성을 확보합니다.

현재 완벽한 해결책은 없지만, 참조 이미지 + 프롬프트 + 다회차 반복 조합을 통해 일관성을 '수용 불가능' 수준에서 '상업적 이용 가능' 수준까지 끌어올릴 수 있습니다. **APIYI(apiyi.com)**를 통해 회당 $0.05의 저렴한 비용으로 연동하면, 최적의 프롬프트 조합을 찾기 위한 저비용 고빈도 반복 작업이 가능해집니다.

참고 자료

1. Nano Banana Pro 캐릭터 일관성 완전 가이드

   • 링크: wavespeed.ai/blog/posts/google-nano-banana-pro-complete-guide-2026
   • 설명: 참조 이미지 수 제한 및 Face Lock 기능에 대한 상세 설명 포함

2. Nano Banana Pro 얼굴 뭉개짐/변형 문제 해결 방법

   • 링크: skywork.ai/blog/how-to-fix-nano-banana-faces-softness-hands-eyes-guide-2025
   • 설명: 부정 프롬프트 라이브러리 및 다회차 복구 실습

3. Nano Banana Pro를 활용한 이커머스 패션 이미지 생성

   • 링크: glbgpt.com/hub/how-to-create-ai-generated-fashion-images-for-ecommerce-using-nano-banana-pro
   • 설명: 이커머스 모델 이미지 대량 생성을 위한 전체 워크플로우

4. APIYI 플랫폼 연동 문서

   • 링크: docs.apiyi.com
   • 설명: Gemini 네이티브 포맷 연동 방식 및 이미지 생성(Image-to-Image) API 사용법

작성자: 기술 팀
기술 교류: 댓글을 통해 여러분의 얼굴 일관성 튜닝 경험을 공유해 주세요. 더 많은 AI 이미지 생성 팁은 APIYI(apiyi.com) 기술 커뮤니티에서 확인하실 수 있습니다.