GPT Image 2의 복잡한 레이아웃 능력, 아직 입증되지 않았다

따라서 “OpenAI가 GPT Image 2의 복잡한 편집 레이아웃 능력을 증명했다”는 식의 표현은 현재 근거를 넘어선 말이다.

현재 확인 가능한 것과 아닌 것

“프롬프트를 잘 따른다”와 “레이아웃이 안정적이다”는 다르다

복잡한 레이아웃은 하나의 능력이 아니다. 인포그래픽은 제목, 축, 범례, 수치 라벨, 비율, 자료 순서가 맞아야 한다. 다컷 만화는 컷 수, 읽는 방향, 인물 일관성, 말풍선 위치가 흔들리면 바로 실패한다. 포스터는 주제목, 부제, 날짜, 장소, CTA(행동 유도 문구), 브랜드 영역, 여백, 정렬이 동시에 맞아야 한다.

OpenAI가 4o 이미지 생성에서 텍스트 렌더링과 세부 지시 준수를 강조한 것은 분명 복잡한 레이아웃 작업과 관련이 있다. 그러나 특정 모델인 GPT Image 2가 이런 작업을 안정적으로 해낸다고 말하려면 더 직접적인 증거가 필요하다. 예를 들면 공식 제품 확인, 인포그래픽·만화·포스터에 대한 공개 테스트, 반복 가능한 평가 설계, 성공률, 실패 유형, 제한 사항 같은 자료다. 현재 제공된 GPT Image 2 관련 출처에는 그 수준의 근거가 없다.

그래서 가장 엄밀한 표현은 이것이다.

GPT Image 2가 복잡한 레이아웃을 못 한다고 단정할 수는 없지만, 현재 공개 자료만으로는 안정적으로 해낸다고도 입증할 수 없다.

실무팀은 어떻게 검증해야 하나

AI 이미지 생성 기능을 콘텐츠 제작, 제품 마케팅, 디자인 워크플로에 넣으려면 “한 장이 예쁘게 나왔는가”와 “반복 납품이 가능한가”를 분리해서 봐야 한다. 다음처럼 과제를 나눠 테스트하는 방식이 현실적이다.

• 인포그래픽 테스트: 고정된 구역, 제목, 범례, 열 이름, 수치 라벨, 자료 순서를 지정한다. 누락된 글자, 읽기 어려운 텍스트, 열 혼동, 숫자 위치 오류, 그래프와 라벨 불일치를 확인한다.
• 다컷 만화 테스트: 정확한 컷 수, 읽는 방향, 각 컷의 사건, 인물 외형, 말풍선 위치를 지정한다. 컷 수가 맞는지, 순서가 뒤섞이지 않는지, 인물이 컷마다 유지되는지 본다.
• 포스터 레이아웃 테스트: 주제목, 부제, 날짜, 장소, CTA, 브랜드 영역, 이미지 비율을 지정한다. 시각적 위계, 정렬, 여백, 텍스트 선명도, 정보 누락 여부를 점검한다.

같은 프롬프트를 여러 번 반복 생성해 보는 것도 중요하다. 결과마다 격자, 순서, 글자 가독성, 요소 위치, 이미지와 텍스트의 비율이 얼마나 흔들리는지 기록해야 한다. OpenAI의 4o 이미지 생성 자료는 테스트 항목을 설계할 때 참고할 수 있다. 이 자료가 문자 렌더링과 프롬프트 준수를 명시적으로 강조하기 때문이다. 다만 GPT Image 2 자체에 대한 공식 검증이 부족한 상태에서는, 실제 도입 여부를 팀 내부 검수와 반복 테스트로 판단해야 한다.

기사나 보고서에 쓸 때 안전한 표현

쓸 수 있는 표현은 다음에 가깝다.

OpenAI 공식 자료는 이미지 생성 API가 프롬프트 기반 이미지 생성과 기존 이미지 수정을 지원한다고 설명한다. 또 4o 이미지 생성 자료는 텍스트 렌더링과 세부 지시 준수를 강조한다. 그러나 현재 제공된 자료만으로는 GPT Image 2가 OpenAI에서 공식 발표됐는지, 또는 인포그래픽·다컷 만화·포스터 레이아웃을 안정적으로 처리하는지 확인할 수 없다.

반대로 다음 표현은 피하는 편이 안전하다.

“OpenAI가 GPT Image 2의 복잡한 레이아웃 이해 능력을 입증했다.”

이 문장은 확인되지 않은 모델명, 이미 공개된 다른 이미지 생성 능력, 그리고 복잡한 레이아웃의 안정성을 한꺼번에 묶어 단정한다. 현재 근거로는 과도한 확장이다.