자연어 오브젝트 타게팅
일반 언어로 편집할 오브젝트를 설명하세요: "왼쪽 테이블 위의 커피 컵" 또는 "울타리 뒤의 빨간 자동차." Nano Banana Pro는 Gemini 3 Pro의 언어 이해 능력을 활용해 정확한 오브젝트를 찾아냅니다 — 좌표 입력도, 바운딩 박스도, 마스크도 필요 없습니다.

정밀 오브젝트 편집은 자연어 지시를 사용해 이미지 내 특정 요소를 수정하는 기능입니다 — "빨간 자동차를 파란 트럭으로 바꿔줘" 또는 "배경에 있는 사람을 제거해줘" — 선택 마스크나 레이어 경계를 수동으로 그릴 필요가 없습니다. 모델이 내부적으로 대상 영역을 식별하고 주변 맥락(조명, 원근감, 그림자)을 고려해 편집이 어떻게 보여야 할지 추론한 뒤 자연스럽게 합성합니다. 이는 마스크 기반 편집(Photoshop 생성형 채우기)처럼 먼저 대상 영역을 직접 지정해야 하는 방식이나, 이미지 전체를 새로 생성하는 전체 재생성 방식과 차별화됩니다.
일반 언어로 편집할 오브젝트를 설명하세요: "왼쪽 테이블 위의 커피 컵" 또는 "울타리 뒤의 빨간 자동차." Nano Banana Pro는 Gemini 3 Pro의 언어 이해 능력을 활용해 정확한 오브젝트를 찾아냅니다 — 좌표 입력도, 바운딩 박스도, 마스크도 필요 없습니다.
모델은 편집 전 사고 연쇄(chain-of-thought) 추론 단계를 거칩니다: 대상 오브젝트를 식별하고, 주변 맥락(조명 각도, 원근감, 그림자 방향)을 분석한 뒤, 맥락에 맞는 편집 계획을 수립합니다. 이 추론 단계 덕분에 그림자 불일치나 원근감 왜곡 같은 물리적으로 불가능한 편집이 줄어듭니다.
세 가지 편집 유형을 지원합니다: 오브젝트를 다른 것으로 교체("램프를 양초로 바꿔줘"), 오브젝트를 완전히 제거("워터마크를 없애줘"), 또는 속성 수정("자동차를 빨간색에서 파란색으로 바꿔줘"). 각 작업은 수정되지 않은 이미지 영역을 픽셀 단위로 완벽하게 보존합니다.
인물이 포함된 이미지를 편집할 때 Nano Banana Pro는 장면 내 최대 5명의 캐릭터와 14개의 개별 오브젝트에 대해 정체성 일관성을 유지합니다. 한 캐릭터의 의상을 편집해도 다른 캐릭터의 외모는 영향받지 않습니다.
편집 결과는 이미지의 기존 조명, 원근감, 재질 속성을 반영합니다. 나무 테이블을 유리 테이블로 교체하면 반사, 그림자, 주변 오브젝트가 새 재질에 맞게 물리적으로 업데이트됩니다.
PonPon Image로 이동해 모델 드롭다운에서 Nano Banana Pro를 선택하세요. 편집 모드로 전환합니다.
수정하려는 이미지를 업로드하세요. 지원 형식: PNG, JPG, WebP. 해상도가 높을수록 모델이 정밀한 편집을 위한 맥락을 더 잘 파악합니다.
자연어로 편집 내용을 설명하세요. 대상과 원하는 변경 사항을 구체적으로 기술하세요: *"의자 위의 빨간 배낭을 갈색 가죽 메신저백으로 교체해줘. 나머지는 그대로 유지해줘."*
Generate를 클릭하고 결과물과 원본을 비교하세요. 편집된 영역을 확대해 가장자리 블렌딩, 그림자 일관성, 원근감 정확도를 확인하세요.
필요하다면 결과물에 추가 편집을 적용하세요 — 다른 오브젝트 변경, 색상 조정, 또는 첫 번째 편집 세부 수정. 각 편집은 이전 결과물을 기반으로 누적됩니다.
솔로 크리에이터든, 에이전시든, 브랜드든 — 모든 모델이 당신의 작업 방식에 맞춥니다.
흰색 스니커즈를 무광 블랙 동일 모델로 교체해줘. 끈은 흰색으로 유지해줘. 동일한 조명, 각도, 표면 질감을 유지해줘. 이미지의 나머지는 그대로 유지해줘.
Model: Nano Banana Pro · Mode: Edit · Reasoning: Thinking
책상 위의 물병을 제거해줘. 나뭇결 방향과 조명이 일치하는 동일한 나무 책상 표면으로 채워줘. 이미지의 다른 부분은 변경하지 마.
Model: Nano Banana Pro · Mode: Edit · Reasoning: Thinking
창문 선반 위의 화분에 심긴 다육식물을 작은 분재로 교체해줘. 화분 스타일은 어두운 세라믹으로 맞춰줘. 분재는 창문 빛 방향에 맞는 그림자를 드리워야 해.
Model: Nano Banana Pro · Mode: Edit · Reasoning: Thinking
여성의 머리 색깔을 금발에서 짙은 적갈색으로 바꿔줘. 헤어스타일, 길이, 질감은 완전히 동일하게 유지해줘. 얼굴, 의상, 이미지의 다른 부분은 변경하지 마.
Model: Nano Banana Pro · Mode: Edit · Reasoning: Thinking
단 한 번의 촬영으로 제품 색상 변형 이미지를 생성하세요. "소파 천을 회색에서 네이비 블루로 바꿔줘" 또는 "나무 다리를 크롬으로 교체해줘." 재촬영도, 3D 렌더링도 필요 없습니다 — 변형 사항을 설명하기만 하면 됩니다.
재스테이징 없이 스테이징된 사진을 수정하세요: 가구 교체, 벽 페인트 색상 변경, 개인 소품 제거. 각 편집은 공간의 조명과 원근감을 보존해 합성이 아닌 실제 촬영처럼 보이게 합니다.
다양한 시장을 위한 마케팅 이미지를 조정하세요: "영문 간판을 일본어 텍스트로 교체해줘" 또는 "현지 통화 기호로 바꿔줘." 전체 장면을 재생성하지 않고 특정 텍스트와 간판만 편집합니다.
디자이너들은 빠르게 변형을 탐색할 수 있습니다: 인테리어에 다른 가구 배치 시도, 제품에 색상 조합 테스트, 패션 촬영에서 의상 옵션 실험 — 모두 단 하나의 원본 이미지에서 가능합니다.
| Nano Banana Pro (자연어 편집) | 기타 편집 툴 | |
|---|---|---|
| 대상 선택 | 자연어 — 편집할 오브젝트를 설명하면 마스크 없이 처리 | GPT Image 2: 역시 자연어 기반. Photoshop 생성형 채우기: 수동 마스크 그리기 필요 |
| 편집 전 추론 | Gemini 3 Pro "Thinking" 모드 — 사고 연쇄로 맥락 인식 편집 계획 수립 | GPT Image 2: 암묵적 추론. Photoshop: 추론 없음 — 마스크 영역을 독립적으로 채움 |
| 캐릭터 일관성 | 최대 5명의 캐릭터와 14개의 오브젝트 유지 — 하나를 편집해도 나머지에 영향 없음 | GPT Image 2: 멀티턴 편집 강점. Photoshop: 캐릭터 인식 없음 |
| 교체를 위한 세계 지식 | Google Search 그라운딩 — 특정 제품, 브랜드, 오브젝트의 실제 모습 인식 | GPT Image 2: 강력한 일반 지식. Photoshop: 학습 데이터로 제한 |
| 최적 활용 사례 | 물리적 정확도(그림자, 반사, 원근감)가 요구되는 단일 오브젝트 정밀 편집 | GPT Image 2: 멀티턴 반복 편집 세션. Photoshop: 픽셀 단위 수동 제어 |
여러 컵이 있다면 "컵"은 모호합니다. 구분되는 세부 사항을 사용하세요: "테이블 왼쪽에 있는 파란 머그컵" 또는 "빨간 재킷을 입은 사람." 모호한 대상은 모델이 잘못된 오브젝트를 편집할 수 있습니다.
중요한 요소를 명시적으로 보호하세요: "배경은 변경하지 마" 또는 "사람의 얼굴과 헤어스타일은 그대로 유지해줘." 제약 조건 없이는 특히 복잡한 장면에서 의도보다 더 넓은 변경이 발생할 수 있습니다.
3개 이상의 오브젝트를 변경해야 한다면 하나씩 편집하세요. 각 편집은 이전 결과물을 기반으로 하므로 진행하기 전에 확인 체크포인트를 만들 수 있습니다. 하나의 지시에 너무 많은 변경 사항을 담으면 정밀도가 떨어집니다.
오브젝트가 완전히 가려져 있다면(다른 것 뒤에 숨어 있다면), 모델은 이 각도에서 어떻게 보이는지 파악할 맥락이 없습니다. 편집은 모델이 기존 픽셀에서 형태, 조명, 맥락을 분석할 수 있는 가시적인 오브젝트에서 가장 잘 작동합니다.
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