그리고 약 4개월 뒤, 또 다른 이미지 하나가 주목을 받습니다. 이번 주인공은 피규어였습니다. 각종 커뮤니티에는 사람들이 인형 박스 속에 들어간 듯한 피규어 이미지가 하나둘 등장하기 시작했고, 언론은 이를 두고 제2의 지브리 열풍을 예고하기도 했습니다. 그리고 그 중심에는 다소 장난스러운 이름, '나노 바나나(Nano Banana)'가 있었습니다.

이 모델이 주목받은 이유는 단순히 이미지를 생성하는 데 그치지 않고, 사람·동물·캐릭터의 정체성을 유지한 채 편집·합성하는 능력이 탁월했기 때문입니다. 예컨대 두 장의 사진을 합쳐 자신과 유명인물이 함께 찍힌 듯한 장면을 만들거나, 포즈를 바꿔도 여전히 ‘나 같은 느낌’을 잃지 않는 것이 특징인데요. 더 나아가 한 번 만든 이미지를 연속적으로 편집하더라도 어색함이 거의 없었습니다.

이러한 능력은 기존 AI 이미지 생성 모델이 자주 실패하던 영역에서 뚜렷한 개선을 보여준 것이었고, 실제로 LMArena 벤치마크에서 세계 최고 성능을 기록하며 기술적 우위를 입증했습니다. 결과적으로 나노바나나는 단순한 재미를 넘어, 고급 편집 기능과 실무 활용 가능성까지 보여주며 ChatGPT보다 한 단계 앞서 있다는 평가를 받았습니다.

나노 바나나는 약 일주일 뒤 제미나이에 통합되었지만, 이미 초기 확산의 골든타임을 놓친 상태였습니다. 결국 대중적 확산의 불씨를 살리지 못한 채, 관심은 이 기술력의 잠재력을 활용할 수 있는 일부 기술 커뮤니티에 한정되어 버렸습니다.

이 차이는 ChatGPT 지브리풍 열풍과 비교하면 더욱 뚜렷합니다. ChatGPT는 이미 수백만 사용자가 쓰던 웹과 앱 환경에서 바로 이미지 기능을 추가했기 때문에 별도의 진입장벽 없이 바로 체험할 수 있었습니다. 반면 나노 바나나는 호기심은 분명 자극했지만, 실행까지 이어지지 못한 전형적 사례가 되었습니다.

여기에 더해, 높은 사실성은 딥페이크 우려와 직결됐습니다. 구글은 가시·비가시 워터마크(SynthID)를 도입하며 안전장치를 마련했지만, 사용자 입장에서 체감되는 신뢰는 여전히 제한적이었는데요. 결국 나노바나나는 “놀라운 기술”이라는 평가는 얻었으나, 가볍게 즐기고 모두가 공유하는 놀이 문화로 발전하기에는 여러모로 제약이 많았던 것입니다.