44. OpenAI Duct Tape vs Google

이 쇼츠는 한국어가 빽빽하게 들어간 이미지를 확대해서 볼 때 OpenAI 덕테입과 구글 나노바나가 얼마나 다르게 보이는지를 아주 직접적으로 보여 줍니다. 코드팩토리의 판단은 분명합니다. 복잡하고 작은 한글일수록 덕테입은 실제 책을 찍은 것처럼 자연스럽고, 나노바나는 AI가 만든 티가 훨씬 강하게 남습니다.

flowchart LR
A[작고 복잡한 한국어 이미지] --> B[확대해서 글자 완성도 확인]
B --> C[덕테입과 나노바나 비교]
C --> D[한국어 밀집 텍스트에서는 차이 확대]

핵심 요약

• 비교의 핵심은 한국어가 작고 빽빽하게 들어간 이미지를 확대했을 때 글자가 얼마나 자연스럽게 보이느냐이다
• 코드팩토리는 덕테입 쪽 글자가 정말 잘 작성돼 있고, 실제 책을 찍은 것 같을 정도로 완성도가 높다고 평가한다
• 특히 나노바나가 원래 어려워하던 워, 렛, 만, 히가 들어가는 복잡한 글자 조합에서 차이가 난다고 짚는다
• 나노바나는 히 같은 글자를 여전히 잘 그리지 못하고, 어떤 글자는 아예 모르는 것처럼 보인다고 말한다
• 결론은 단순하다. 글자가 섬세하고 촘촘하고 작아질수록 나노바나는 AI 티가 강해지고, 덕테입은 그 부분을 거의 100% 개선한 쪽으로 평가된다

왜 지금 중요한가

한국어 이미지 생성은 큰 제목 한 줄보다 작은 본문과 복잡한 글자 조합에서 품질 차이가 더 크게 드러납니다. 이 쇼츠는 바로 그 약한 지점을 확대해서 보여 주기 때문에, 한글 포스터나 문서형 이미지를 만드는 사람에게는 꽤 실전적인 비교가 됩니다.

주요 내용

비교 포인트는 예쁜 그림이 아니라 확대했을 때의 한글이다

코드팩토리는 이미지를 확대해서 글자를 직접 보여 줍니다. 여기서 가장 먼저 하는 말이 글자가 정말 잘 작성돼 있어요입니다. 즉, 첫인상용 썸네일보다 확대 상태에서의 문자 품질이 이 비교의 핵심이라는 뜻입니다.

특히 덕테입 쪽은 이 정도면 진짜 책을 찍은 게 아닐까라는 생각이 들 정도라고 말합니다. 이 평가는 단순히 읽을 수 있다는 수준이 아니라, 실제 인쇄물을 촬영한 것처럼 보인다는 데 가까운 표현입니다.

복잡한 한글 조합에서 차이가 더 크게 벌어진다

자막에서 코드팩토리는 나노바나가 원래 어려워하던 글자 예시를 구체적으로 짚습니다. 워, 렛, 만, 히가 들어가는 글자를 원래 잘 못 만들었다고 말하죠.

이건 꽤 중요한 포인트입니다. 단순히 한글을 지원하느냐가 아니라, 복잡한 자모 조합이 들어간 작은 텍스트를 얼마나 자연스럽게 이어 붙일 수 있느냐를 보고 있기 때문입니다. 영상도 바로 그 지점을 확대해서 비교합니다.

나노바나는 작은 글자에서 AI 티가 강하게 남는다

나노바나 쪽으로 넘어가면 평가가 확실히 달라집니다. 히를 잘 안 그린다고 말하고, 전처럼 보이는 글자도 뭔가 그 글자를 잘 모르는 것 같은 느낌이라고 설명합니다.

이어서 작은 글자일수록 사람이 타이핑한 텍스트처럼 보이지 않고, 읽기 어려운 글자가 많이 나온다고 말합니다. 자막 표현 그대로 보면 어떻게 읽어야 될지도 모르겠는 이런 글자들이 많이 나온다는 겁니다.

최종 평가는 한국어 밀집 텍스트에서의 완성도 차이다

마지막 정리는 아주 직설적입니다. 글자가 섬세하고 댄스하고 작을수록 AI 티가 확실하게 나는 결과물이 나올 수밖에 없다고 말합니다. 그리고 그 기준에서 나노바나는 아직 잘못된 글자가 많고, 덕테입은 그 부분을 거의 100% 개선해서 나왔다고 평가합니다.

짧은 쇼츠지만, 어떤 모델이 한국어 본문 이미지에 더 적합한지 판단하는 기준은 꽤 또렷하게 남습니다.

원문 발화 하이라이트

• [00:00] “확대를 해 보면요. 자, 글자가 정말 잘 작성돼 있어요.”
• [00:18] “이 정도면 진짜 책을 찍은게 아닐까라는 생각이 들 정도로 정말 완성도가 높고요.”
• [00:33] “제가 말씀을 드렸던 것처럼 히이 잘 안 그려지죠.”
• [00:43] “절대로 타이핑했다고 생각을 할 수가 없는 요소로 만들어 주기 때문에”
• [01:02] “어떻게 읽어야 될지도 모르겠는 이런 글자들이 굉장히 많이 나오고 있고요.”
• [01:09] “지금 덕테입은 그 부분을 거의 100% 개선해서 나왔다.”

바로 실행해 보기

• 한글 이미지 생성 모델을 비교할 때 큰 제목만 보지 말고, 영상처럼 작은 본문이 빽빽한 이미지를 만든 뒤 200% 이상 확대해서 보세요. 실제 차이는 확대했을 때 훨씬 선명하게 드러납니다
• 프롬프트 테스트 문장에 워, 렛, 만, 히처럼 복잡한 조합이 들어가는 단어를 일부러 넣어 보세요. 이 쇼츠도 바로 그런 글자들에서 나노바나가 약했다고 짚었습니다
• 결과물을 볼 때 읽을 수 있느냐만 체크하지 말고 사람이 직접 타이핑한 인쇄물처럼 보이느냐까지 같이 보세요. 코드팩토리의 기준도 단순 판독이 아니라 실제 책 사진처럼 자연스러운가였습니다

참고

• 영상: https://www.youtube.com/shorts/-a_0ItJ4b1g

영상 메타

• 채널: 코드팩토리 Code Factory
• 제목: OpenAI Duct Tape vs Google Nano Banana 한국어 완성도
• 게시 시각(원문): 20260425
• 영상: https://www.youtube.com/shorts/-a_0ItJ4b1g
• 썸네일: https://i.ytimg.com/vi/-a_0ItJ4b1g/maxresdefault.jpg

수집 품질

• 자막 세그먼트: 34개
• 자막 문자수: 596자
• 챕터 추출: 0개
• 콘텐츠 생성: Subagent 기반

AI 생성 도구를 활용해 초안을 구성했고, 원영상 발화와 공개 자료를 교차 확인해 정리했습니다.