1. 영상 프레임 이미지 생성 프롬프트: Nano Banana와 GPT로 일관된 컷 만들기

동영상에 쓸 프레임 이미지를 Nano Banana와 GPT 이미지 모델로 만들어 봅시다.

한 장씩 따로 그리는 것이 아니라, 같은 인물·같은 분위기로 이어지는 여러 컷을 만드는 것이 목표입니다.

끝까지 따라 하면 프롬프트 기본 문법, 영상용 화면비·구도, 스타일 통일, 프레임 간 일관성까지 손에 익고, 같은 캐릭터가 등장하는 3컷 스토리보드를 완성할 수 있습니다.

1 - 시작하기 전에: 왜 프레임 이미지를 따로 만드나

도구를 켜기 전에 "프레임 이미지"가 영상 제작에서 어떤 자리인지 먼저 잡아 봅시다.

이 자리를 알아야 프롬프트에 무엇을 넣을지 감이 잡힙니다.

1.1 - 영상 제작과 프레임 이미지의 관계

영상은 이미지가 시간 순으로 이어진 것입니다.

그래서 잘 만든 정지 이미지 한 장이 좋은 영상의 출발점이 됩니다.

1. 프레임 이미지의 쓰임 - AI 영상 도구(Veo·Flow 등)는 정지 이미지 한 장을 "첫 프레임"으로 받아 그 장면을 움직이게 만듭니다. 그래서 인물·배경·분위기를 이미지에서 먼저 확정하면 영상이 흔들리지 않습니다.
2. 왜 이미지부터 만드나 - 영상은 한 번 만들 때마다 시간과 비용(크레딧)이 많이 듭니다. 이미지로 먼저 구도와 인물을 정해 두면, 영상 단계에서 헤매지 않고 크레딧을 아낍니다.
3. 일관성이 핵심인 이유 - 한 영상에는 같은 인물이 여러 컷에 나옵니다. 컷마다 얼굴이 바뀌면 한 영상으로 보이지 않습니다. 그래서 "프레임 간 일관성"이 이 교안의 가장 중요한 목표입니다(5장에서 집중해서 다룹니다).

1.2 - 두 도구 한눈에 비교

같은 일을 하는 두 도구지만 강점이 다릅니다.

무엇을 어느 도구로 할지 정하려면 차이를 먼저 알아 둡니다.

1. Nano Banana(Google) - Google의 Gemini 계열 이미지 생성·편집 모델의 별명입니다. 상위 버전으로 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image), 속도를 더한 Nano Banana 2 등이 이어졌습니다. 참조 이미지를 여러 장(공식적으로 최대 20장, 정확도를 위해 6장 이하 권장) 넣어 같은 인물·사물을 유지하는 데 강합니다. 화면비를 1:1부터 21:9까지 폭넓게 지원하고, 해상도는 약 512px에서 4K까지 다룹니다. 한 작업에서 인물은 최대 5명, 사물은 최대 14개까지 일관되게 유지한다고 안내됩니다.
2. GPT 이미지 모델(OpenAI) - ChatGPT 안의 이미지 생성 기능이자 API 모델입니다. GPT-4o의 이미지 생성에서 출발해 gpt-image-1을 거쳐, 2026년 4월 21일 GPT Image 2(gpt-image-2)가 공개됐습니다. 화면비는 3:1(초광각)부터 1:3(세로)까지 지원하고 16:9·9:16·정방형을 포함하며, 최대 4096×4096까지(4K는 API 베타) 만듭니다. 한 번의 프롬프트로 인물·사물이 이어지는 이미지를 여러 장(최대 8장) 만드는 기능과 추론(reasoning) 능력이 특징입니다.
3. 고르는 기준 - 참조 이미지를 여러 장 넣어 캐릭터를 단단히 고정하고 싶으면 Nano Banana 쪽이 편하고, 대화로 장면을 다듬고 한 번에 연속 컷을 받고 싶으면 GPT 쪽이 편합니다. 이 교안은 둘을 한 워크플로우 안에서 번갈아 씁니다.

2 - 프롬프트 기본 문법: 창작 브리프 5요소

이미지 프롬프트는 검색어가 아니라 디자이너에게 건네는 "작업 의뢰서(브리프)"입니다.

다섯 요소를 순서대로 적는 습관을 들이면 두 도구 모두에서 결과가 또렷해집니다.

2.1 - 다섯 요소와 순서

좋은 프롬프트는 적는 순서가 정해져 있습니다.

앞쪽에 적은 단어가 결과에 더 큰 영향을 주므로, 핵심부터 적습니다.

1. 다섯 요소 - 아래 순서로 적습니다. 두 도구 모두 앞쪽 단어(특히 처음 50단어 안팎)를 더 비중 있게 읽습니다.
   1. 장면(Scene) - 어디서, 어떤 상황인지. 예: a quiet cafe by a window at golden hour.
   2. 주체(Subject) - 누가/무엇이 중심인지. 예: a young Korean man reading a book.
   3. 핵심 디테일(Details) - 외형·표정·동작·소품. 예: short black hair, navy sweater, gentle smile.
   4. 스타일·조명(Style & Light) - 화풍·색감·빛. 예: cinematic, warm soft light, shallow depth of field.
   5. 제약(Constraints) - 화면비와 "넣지 말 것". 예: 16:9, no text, no extra people.
2. 한 문장 예시 - 위 요소를 이으면 다음과 같습니다.

   A quiet cafe by a window at golden hour, a young Korean man in his 20s reading a book at a wooden table, short black hair, navy sweater, a gentle relaxed smile, cinematic photorealistic style, warm soft window light, shallow depth of field, 16:9 aspect ratio. No text, no watermark, no extra people.
   

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3. 용도 밝히기 - 프롬프트 안에 "쓸 곳"을 적으면 결과의 완성도와 톤이 맞춰집니다. 예: for a short film opening frame, for a YouTube thumbnail.

2.2 - 좋은 프롬프트 vs 나쁜 프롬프트

같은 장면이라도 적는 방식에 따라 결과가 크게 달라집니다.

"단어 나열"과 "문장 설명"의 차이를 눈으로 확인합니다.

1. 나쁜 예(태그 나열) - 단어만 쉼표로 늘어놓으면 도구가 관계를 짐작하지 못해 결과가 들쭉날쭉합니다.

   man, cafe, book, coffee, window, light, cinematic, 4k, masterpiece, best quality
   

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2. 좋은 예(문장 설명) - 누가·어디서·무엇을·어떤 빛으로를 문장으로 적으면 의도가 정확히 전달됩니다.

   A man in his 20s sitting alone by a large window in a quiet cafe, reading a book with a cup of coffee on the table, soft warm afternoon light coming from the left, calm and cozy mood, cinematic photorealistic style, 16:9.
   

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3. 차이의 이유 - 두 도구 모두 단어의 개수가 아니라 "의미와 의도"를 읽습니다. masterpiece, best quality 같은 옛 키워드 나열은 효과가 거의 없습니다.

2.3 - 첫 프레임 만들기 실습

이제 같은 장면을 두 도구에 각각 넣어 봅시다.

같은 문장이 도구마다 어떻게 나오는지 비교하는 것이 목적입니다.

1. Nano Banana에서 - Gemini 앱(또는 Nano Banana를 제공하는 화면)에 접속해 위 2.2의 "좋은 예" 문장을 입력하고 생성합니다. 화면비 옵션이 있으면 16:9를 고릅니다.
2. GPT에서 - ChatGPT의 이미지 생성에 같은 문장을 입력합니다. 가로형이 필요하면 문장 끝에 16:9 aspect ratio, wide horizontal frame을 명시합니다.
3. 비교 - 두 결과의 분위기·인물 느낌·빛의 차이를 살펴봅니다. 마음에 드는 쪽을 다음 단계의 기준 이미지로 정합니다.

3 - 화면비와 구도 잡기

영상에 쓸 이미지는 "영상 화면에 맞는 비율과 구도"로 만들어야 합니다.

비율이 맞지 않으면 영상 단계에서 잘리거나 여백이 생깁니다.

3.1 - 영상용 화면비 설정

영상은 보통 가로(16:9)나 세로(9:16)를 씁니다.

이미지도 처음부터 같은 비율로 만들어야 합니다.

1. 가로 영상(유튜브·일반) - 16:9로 만듭니다. 두 도구 모두 16:9를 지원합니다.
2. 세로 영상(숏폼·릴스) - 9:16으로 만듭니다.
3. 도구별 지정 방법 - Nano Banana는 화면비 선택 버튼이나 프롬프트의 비율 문구로 지정합니다(1:121:9 지원). GPT는 프롬프트에 16:9 또는 9:16을 문장으로 적거나, 제공되는 비율 옵션을 고릅니다(3:11:3 범위 지원).

3.2 - 구도 용어와 영상용 여백

같은 인물이라도 어떻게 잡느냐(구도)에 따라 장면의 느낌이 달라집니다.

영상 편집을 고려해 여백도 미리 확보합니다.

1. 거리(샷 크기) - Wide shot(전신·배경), Medium shot(상반신), Close-up(얼굴). 같은 인물로 와이드→미디엄→클로즈업 컷을 만들면 영상에 리듬이 생깁니다.
2. 각도 - Eye-level(평범·안정), Low angle(올려다봄·위압감), High angle(내려다봄·작아 보임).
3. 여백 확보 - 자막이나 로고가 들어갈 자리를 비워 둡니다. 예: leave empty space on the upper third for a title(상단 1/3 비우기).

3.3 - 구도 바꿔 보기 실습

2.3에서 정한 기준 인물로 구도만 바꿔 봅시다.

인물·스타일은 그대로 두고 샷 크기만 바꾸는 연습입니다.

1. 미디엄샷 - 기준 프롬프트의 구도 부분을 medium shot, from the waist up으로 바꿔 생성합니다.
2. 클로즈업 - close-up of the face, slight space above the head로 바꿔 생성합니다.
3. 비교 - 같은 인물·같은 분위기인데 거리만 달라졌는지 확인합니다. 거리만 바꾸면 한 영상의 다른 컷으로 쓸 수 있습니다.

4 - 스타일 통일하기

한 영상의 모든 컷은 같은 화풍·색감·빛이어야 한 작품으로 보입니다.

스타일을 "한 묶음"으로 정해 모든 프롬프트에 똑같이 붙이는 방법을 익힙니다.

4.1 - 스타일 블록 만들기

스타일을 매번 새로 적으면 컷마다 분위기가 달라집니다.

한 번 정한 스타일 문장을 "블록"으로 만들어 재사용합니다.

1. 스타일 블록 구성 - 화풍·색감·조명·렌즈 느낌을 한 묶음으로 적습니다.

   cinematic photorealistic style, warm muted color palette, soft natural light, 85mm lens look, shallow depth of field, film grain
   

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2. 고정 원칙 - 이 블록은 모든 컷에 글자 그대로 똑같이 붙입니다. 단어를 바꾸면(예: warm → cool) 분위기가 달라지므로 바꾸지 않습니다.
3. 금지 블록도 함께 - 자주 생기는 사고를 막는 금지 문구도 한 묶음으로 둡니다.

   Avoid: text, watermark, extra fingers, distorted face, extra people, different outfit
   

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4.2 - 스타일을 영상 톤에 맞추기

영상의 분위기에 따라 스타일 블록을 한 번만 정합니다.

정한 뒤에는 끝까지 같은 블록을 씁니다.

1. 톤 예시 - 따뜻한 브이로그(warm, cozy, natural light), 차가운 도시 느낌(cool blue tone, neon, night), 잔잔한 다큐(muted colors, soft overcast light).
2. 색온도 단어 - warm 4800K, neutral 5200K처럼 색온도를 적으면 컷마다 색이 흔들리지 않습니다.
3. 한 번 정하면 끝까지 - 영상 한 편 안에서는 스타일 블록을 바꾸지 않습니다. 바꾸고 싶으면 새 영상으로 분리합니다.

5 - 프레임 간 일관성 유지 (가장 중요)

같은 인물이 여러 컷에 똑같은 얼굴로 나와야 한 영상이 됩니다.

이 장이 이 교안의 핵심입니다. 두 도구의 일관성 기능을 함께 씁니다.

5.1 - 참조 이미지와 캐릭터 시트

글로만 외모를 묘사하면 컷마다 얼굴이 바뀝니다.

가장 확실한 방법은 "이미지를 참조로 보여 주는 것"입니다.

1. 기준 이미지 정하기 - 2~3장의 후보 중 마음에 드는 인물 이미지 한 장을 "기준"으로 정합니다.
2. 캐릭터 시트 만들기 - 한 장에 정면·45도·옆모습을 함께 그린 "360도 캐릭터 시트"를 만들면 도구가 인물의 입체 구조를 이해해 일관성이 올라갑니다.

   A character reference sheet of the same Korean man in his 20s, three views in one image: front view, 45-degree view, and full side profile, neutral expression, plain gray background, consistent lighting, photorealistic.
   

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3. 참조로 넣기 - 다음 컷부터는 이 기준 이미지(또는 시트)를 참조 이미지로 첨부하고 새 장면을 적습니다. Nano Banana는 참조 이미지 첨부에 강하고(6장 이하 권장), GPT도 이미지를 첨부해 "같은 인물"을 이어 갈 수 있습니다.

5.2 - 특징 단어 고정(trait locking)

참조 이미지를 못 쓰는 상황에서는 "단어"로 외모를 고정합니다.

한 번 정한 외모 단어를 모든 컷에서 글자 그대로 반복합니다.

1. 외모 단어 묶음 정하기 - 바꾸면 안 되는 특징을 짧고 구체적으로 적습니다.

   the same man: short black hair, thick eyebrows, small mole under left eye, navy crew-neck sweater
   

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2. 글자 그대로 반복 - 1번 컷에서 thick eyebrows라고 적었으면 2번 컷에서도 thick eyebrows로 똑같이 적습니다. bushy eyebrows처럼 단어를 바꾸면 얼굴이 달라집니다.
3. 짧게 유지 - 외모 묶음은 두세 줄로 짧게. 길어질수록 도구가 헷갈립니다.

5.3 - 무엇을 바꾸지 말지 명시하기

특히 이미지를 "수정(편집)"할 때, 바뀌면 안 되는 것을 분명히 적어야 합니다.

적지 않으면 도구가 전부 새로 그려도 되는 것으로 봅니다.

1. 편집 시 고정 문구 - 옷만 바꾸고 싶을 때 예시입니다.

   Same person, same face, same hairstyle, same background, same lighting. Only change the sweater color to dark green.
   

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2. 두 도구 공통 원칙 - "바꿀 것"과 "유지할 것"을 함께 적습니다. 유지할 것을 비워 두면 얼굴·배경까지 바뀝니다.
3. 연속 컷에도 적용 - 다음 컷을 만들 때 same character, same outfit, same lighting as the previous frame을 적어 연속성을 강제합니다.

5.4 - 도구별 일관성 기능 활용

두 도구는 일관성을 돕는 기능이 조금 다릅니다.

상황에 맞게 골라 씁니다.

1. Nano Banana - 참조 이미지를 여러 장 넣어 같은 인물·사물을 유지하는 데 강합니다. 한 작업에서 인물 최대 5명, 사물 최대 14개까지 일관되게 다룬다고 안내됩니다. 캐릭터 시트 + 참조 첨부 방식이 잘 맞습니다.
2. GPT 이미지 모델 - 한 번의 프롬프트로 인물·사물이 이어지는 컷을 여러 장(최대 8장) 만드는 기능이 있어, 스토리보드 여러 컷을 한 번에 요청하기 좋습니다.
3. 섞어 쓰기 - 기준 인물·캐릭터 시트는 참조에 강한 Nano Banana로 만들고, 그 이미지를 GPT에 첨부해 연속 컷을 받는 식으로 둘을 이어 쓸 수 있습니다.

5.5 - 같은 인물 3컷 스토리보드 실습

지금까지 배운 것을 모아 같은 인물의 3컷을 만들어 봅시다.

스타일·인물은 고정하고 장면·구도만 바꾸는 것이 핵심입니다.

1. 기준 인물 - 5.1의 기준 이미지(또는 캐릭터 시트)를 준비합니다.
2. 1번 컷(와이드) - 참조 이미지를 첨부하고 아래를 적습니다. 스타일·금지 블록은 4장에서 만든 것을 붙입니다.

   The same man from the reference, wide shot walking into a quiet cafe, holding a tote bag, [스타일 블록], 16:9, leave space on the right third. [금지 블록]
   

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3. 2번 컷(미디엄) - 같은 참조·같은 스타일, 구도만 바꿉니다.

   The same man from the reference, medium shot sitting at a window table opening his laptop, same outfit, [스타일 블록], 16:9. [금지 블록]
   

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4. 3번 컷(클로즈업) - 표정 컷으로 마무리합니다.

   The same man from the reference, close-up of his face smiling at the screen, same outfit, slight space above the head, [스타일 블록], 16:9. [금지 블록]
   

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5. 점검 - 세 컷의 얼굴·옷·분위기가 같은 사람·같은 영상으로 보이는지 확인합니다. 어긋나면 참조 이미지를 다시 첨부하거나 외모 단어를 글자 그대로 맞춥니다.

6 - 통합 워크플로우 정리

지금까지의 단계를 영상 제작 흐름 하나로 이어 봅시다.

이미지에서 확정한 것이 영상으로 그대로 넘어갑니다.

1. 분위기·스타일 정하기 - 영상 톤에 맞는 스타일 블록과 금지 블록을 먼저 확정합니다(4장).
2. 기준 인물 만들기 - 인물 이미지를 만들고, 필요하면 360도 캐릭터 시트로 정리합니다(5.1).
3. 컷 나누기 - 영상에 필요한 장면을 와이드·미디엄·클로즈업 등으로 나눕니다(3장).
4. 컷별 이미지 생성 - 참조 이미지 + 짧은 외모 묘사 + 고정 스타일·금지 블록으로 컷마다 이미지를 만듭니다(5장).
5. 영상으로 넘기기 - 완성한 프레임 이미지를 AI 영상 도구의 "첫 프레임"으로 넣어 움직이는 영상으로 만듭니다.

7 - 흔한 오류와 해결

처음에 자주 겪는 문제와 해결법을 모았습니다.

결과가 이상하면 아래부터 점검합니다.

1. 컷마다 얼굴이 바뀐다 - 참조 이미지를 첨부하고, 외모 묘사를 짧게 줄이며, 외모 단어를 글자 그대로 반복합니다(5.1·5.2).
2. 화면이 정방형으로 나온다 - 프롬프트에 16:9(또는 9:16)을 명시했는지 확인합니다(3.1).
3. 자막·글자가 멋대로 박힌다 - 금지 블록에 no text, no watermark를 넣습니다(4.1).
4. 컷마다 색·분위기가 다르다 - 스타일 블록을 글자 그대로 똑같이 붙였는지, 색온도 단어를 넣었는지 확인합니다(4장).
5. 손가락·얼굴이 일그러진다 - 금지 블록에 extra fingers, distorted face를 넣고, 클로즈업 등 다른 구도로 다시 생성합니다.

8 - 살펴보기

• 프롬프트 다섯 요소(장면·주체·디테일·스타일·제약)를 순서대로 적을 수 있는가
• 태그 나열 대신 문장으로 장면을 설명하는가
• 영상용 화면비(16:9·9:16)를 모든 컷에 통일했는가
• 스타일 블록과 금지 블록을 만들어 모든 컷에 똑같이 붙였는가
• 참조 이미지로 인물을 고정하고, 외모 묘사는 짧게 유지하는가
• 편집할 때 "바꿀 것"과 "유지할 것"을 함께 적는가
• 같은 인물 3컷이 한 영상으로 보이는가

실습 코칭 프롬프트

이 교안에서 익힌 "5요소 프롬프트 + 화면비·구도 + 스타일 통일 + 프레임 일관성"으로 내 영상의 프레임 이미지를 만들다 막히면, 아래를 대화형 AI(ChatGPT·Claude·Gemini)에 붙여 넣어 실습 코치로 삼습니다. 답을 한꺼번에 받지 말고 한 컷씩 풀어 갑니다.

너는 영상 프레임 이미지 프롬프트 코치다. 나는 5요소 프롬프트(장면·주체·디테일·스타일·제약), 영상용 화면비·구도, 스타일 블록 고정, 참조 이미지·특징 단어로 프레임 간 일관성을 잡는 법을 배웠고, 같은 인물이 나오는 내 영상의 프레임 이미지 3컷을 직접 완성하려 한다. 답을 통째로 주지 말고 한 컷씩 물어 내가 채우게 한다.

[코칭 방식]
1. 먼저 어떤 영상의 어떤 인물·분위기인지 한 줄로 묻는다.
2. 스타일 블록과 금지 블록을 먼저 함께 정하게 한다(모든 컷 공통).
3. 1번 컷부터 장면→주체→구도→화면비 순으로 하나씩 물어 채우게 한다. 스타일·금지 블록은 고정으로 붙이게 한다.
4. 인물 일관성을 위해 참조 이미지 사용과 "the same person from the reference" 표기를 권한다. 외모를 길게 다시 묘사하면 일관성이 떨어진다고 알려 준다.
5. 한 컷을 완성하면 다음 컷은 구도·장면만 바꾸고 인물·스타일은 고정하도록 안내한다.

[내 상황]
- 만들 영상과 인물: {영상_인물}
- 막힌 부분: {막힌_부분}

준비됐으면 "어떤 영상의 어떤 인물·분위기인지 한 줄로 말해라"라고만 답한다.

1. {영상_인물} - 만들 영상과 등장 인물을 한 줄로, 예: 카페를 소개하는 브이로그, 20대 한국인 남성 한 명.
2. {막힌_부분} - 막힌 지점, 예: 컷마다 얼굴이 달라진다 / 화면비가 자꾸 정방형으로 나온다.

변수를 채운 예시는 아래와 같습니다. [내 상황]만 이렇게 바꿔 붙여 넣으면 됩니다.

[내 상황]
- 만들 영상과 인물: 카페를 소개하는 브이로그, 20대 한국인 남성 한 명
- 막힌 부분: 컷마다 얼굴이 달라진다