ProductAI가 제품 사진 495장을 확인하니 오류 35%는 글자였다

9월 말부터 ProductAI는 스튜디오에서 생성한 제품 사진을 원본과 대조하고 있다. 첫 18일 동안 확인한 렌더 495장 가운데 111장에 문제가 있다는 표시가 붙었으며, 그중 35%는 제품 라벨의 글자와 숫자 오류였다. 이 자료는 생성형 제품 사진에서 어떤 부분이 달라지는지, 생성 전에 무엇을 확인하면 좋을지 보여준다.

가장 많은 문제는 글자였다. 오류는 크게 세 종류로 나타났다. 숫자가 조용히 바뀌는 경우가 있었다. 50 ML 향수병이 30 ML로, 118 mL 튜브가 110 mL 또는 116 mL로 바뀌었다. 유효 성분이 9.6%라고 적힌 스프레이는 5.6%로 표시됐다. 단어가 비슷하지만 틀리게 바뀌기도 했다. “MADE WITHOUT PARABENS”는 “MADE WITNONT PARABENS”가 됐고, “Silicone-based”에서는 글자 하나가 사라졌다. 제품 라벨의 글자가 통째로 사라진 사례도 있었다. 복용량 안내가 인쇄된 약병의 라벨이 세 가지 모델에서 모두 흰색으로 바뀌었다.

ProductAI는 이 가운데 숫자 오류가 특히 위험하다고 설명한다. 잘못된 단어는 얼핏 봐도 이상해 보이지만, “110 mL”는 그럴듯하게 보여 판매 목록에 제품 정보를 잘못 적을 수 있다. 라벨을 읽을 수 있어야 한다면 제품이 화면에서 크게 보이도록 가까이 촬영하는 것이 도움이 된다. 손에 든 제품이나 넓은 생활 장면에서는 라벨이 수십 픽셀 크기로 작아지는 경우가 많았다.

색상과 마감도 달라졌다. 같은 제품의 네이비색이 서로 다른 두 모델에서 보라색으로 표현됐고, 은색 장신구는 한 번은 금색으로, 다른 한 번은 로즈 골드로 나왔다. 버건디색 가방이 검은색으로, 흰 병이 투명하게 바뀐 사례도 있었다. ProductAI는 프롬프트에 색상과 마감을 구체적으로 적으라고 권한다. 예를 들어 “네이비 블루, 무광”이나 “광택 있는 은색”처럼 표현할 수 있다.

원본 사진에서 보이지 않는 부품은 결과물에서도 빠지는 경향이 있었다. 목걸이 체인, 전동 공구의 배터리 팩, 뚜껑, 열쇠고리 장식이 누락됐다. 독특한 윤곽이 익숙한 형태로 바뀐 사례도 있었다. 물방울 모양 콤팩트가 둥글게, 크롭 스웨트셔츠가 바디수트처럼 표현됐다. 제품 전체와 모든 부품이 붙어 있는 모습이 원본 사진에 담겨야 한다. 체인이 사진 밖에 있으면 렌더에서도 빠질 수 있다.

표시된 문제 11건은 아예 다른 제품이 나온 경우였다. 그중 절반가량은 제품 대신 빈 받침대나 제품 포장 상자만 나타났다. 나머지 네 건은 한 이미지의 참고 자료로 여러 제품을 올린 경우였다. 모델이 같은 브랜드의 다른 제품을 골라내거나 요청하지 않은 제품을 추가했다. 한 번에 하나의 제품만 생성하는 편이 좋다고 ProductAI는 안내한다.

오탐과 검사기의 한계

표시 건수의 약 7분의 1은 오탐이었다. 제품이 사용 중이라 뚜껑이 열린 모습, 모델의 손에 들린 모습, 참고 사진의 물방울이 사라진 사례가 오류로 표시됐다. 분위기 참고 자료로 올린 거리 사진에서 주차된 자동차가 빠진 경우도 지적됐다.

가장 눈에 띄는 사례는 약병의 라벨이 다른 약품으로 바뀌었다는 경고였다. 하지만 프롬프트를 확인해 보니 판매자가 바로 그 라벨 변경을 요청한 상황이었다. 스튜디오가 프롬프트를 저장하는 방식 때문에 검사기는 요청 내용을 보지 못했다. ProductAI는 요청을 모르는 검사기가 실수와 의도된 변경을 구분할 수 없다고 설명한다.

ProductAI는 수정된 검사기를 시험하고 있다. 제품이 열려 있거나, 손에 들려 있거나, 기울어져 있거나, 스타일링된 모습은 무시하고 프롬프트를 읽도록 했다. 또 막연한 경고 대신 어떤 종류의 변화가 발견됐는지 표시하도록 바꾸고 있다.

모델별 결과와 주의점

이 표본에서는 GPT Image 2가 다른 모델보다 표시되는 비율이 약 절반으로 낮았다. ProductAI는 두 고객 카탈로그 비교에서도 이 모델이 라벨 글자를 잘 유지했다고 설명했다. 다만 자료는 계정 13곳에서 모았고, 판매자마다 제품에 따라 서로 다른 모델을 사용했다. ProductAI는 이 결과를 순위가 아니라 경향으로 봐야 한다고 밝혔다.

ProductAI는 가장 흔한 세 가지 실수를 줄이도록 스튜디오 프롬프트 입력란 위에 한 줄 팁을 추가했다. 프롬프트에 라벨·로고·글자가 나오면 제품을 크게 보여 달라고 안내하고, 체인·뚜껑·배터리를 언급하면 원본 사진에서 빠진 부품이 결과물에서도 사라질 수 있다고 알린다. 색상이나 마감을 언급하면 정확한 표현을 쓰도록 안내한다. 팁은 한 번에 하나씩 표시되며, 각각 다시 보지 않도록 설정할 수 있다.

생성 전에는 라벨을 읽을 수 있도록 제품을 크게 촬영하고, 용량·무게·강도·수량 같은 숫자를 확인하는 것이 좋다. 프롬프트에는 색상과 마감을 구체적으로 적고, 업로드하는 사진에 모든 부품이 보이도록 한다. 한 번 생성할 때 제품은 하나만 넣는다.

측정 방법과 한계

표본은 2026년 9월 23일부터 10월 11일까지 13개 계정에서 이뤄진 검사 495건이다. 유료 구독자 10명과 ProductAI 팀원 3명이 참여했으며, 팀원은 19건을 만들었다. 검사량은 일부 판매자에게 집중됐고 개인용품과 장신구가 표본에서 큰 비중을 차지했다.

검사에는 확신이 없으면 “ok”라고 답하도록 보수적으로 지시한 비전 모델을 사용했다. 이 모델은 문제를 놓칠 수 있고, 오탐도 냈다. ProductAI가 표시된 111건을 모두 읽고 주된 문제에 따라 분류했다. 이미지가 지나치게 커 검사가 실패한 세 건은 모델별 표에서 제외했다. 오탐 비율 약 14%는 자동 검사가 아닌 이미지 검토를 바탕으로 한 ProductAI의 판단이다.