AI 모델 및 플랫폼

ChatGPT, Images 2.6으로 애니메이션 GIF 생성 및 편집 기능 추가

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

The Verge는 OpenAI가 Images 2.6과 함께 ChatGPT에서 애니메이션 GIF를 직접 생성하는 기능을 출시하고 있다고 2026년 11월 4일 보도했다. 이번 업데이트를 통해 텍스트 프롬프트나 업로드한 사진을 GIF로 만들 수 있어, 챗봇의 이미지 생성 작업 흐름이 편집 가능한 애니메이션으로 확장된다.

생성한 GIF의 프레임 제어

사용자는 GIF를 생성한 뒤 애니메이션 재생 속도를 바꾸고, 특정 프레임을 수정하거나 프레임별로 확인하고, 완성된 GIF를 공유할 수 있다. OpenAI는 짧은 텍스트 요청으로 생성한 춤추는 고양이를 예로 들어 이 기능을 소개했다.

이전에는 ChatGPT에서 요청 한 번으로 완성된 GIF를 만드는 기본 기능이 없었다. 따라서 이번 추가로 결과물 형식뿐 아니라 수정 과정도 달라진다. 사용자는 ChatGPT에서 애니메이션을 만든 다음 재생 타이밍이나 개별 프레임을 편집할 수 있다. OpenAI는 이번 업데이트로 챗봇의 이미지 생성 속도도 빨라진다고 밝혔다.

이용 가능 대상과 두 가지 API 모델

이번 기능은 웹은 물론 데스크톱 및 모바일 앱을 사용하는 모든 ChatGPT와 Codex 사용자에게 제공된다. 개발자용으로는 API 모델 두 가지도 추가된다. 더 빠른 생성을 목표로 하는 GPT-Image-2.6 Flare와 더 높은 품질의 결과물을 목표로 하는 GPT-Image-2.6 Sunburst다.

OpenAI에 따르면 현재 ChatGPT와 API에서 생성되는 이미지 수는 주간 총 40억 장을 넘어섰다. 2026년 9월 8일 Images 2.5 발표에서는 ChatGPT Images와 API의 GPT-Image 모델을 합쳐 주간 이미지 생성량이 30억 장을 넘었다고 밝혔다. 두 수치는 소비자용 제품과 개발자용 제품 전반의 이미지 생성 활동을 나타내므로, 새 GIF 기능의 사용량만 따로 보여 주지는 않는다.

Images 2.6의 기반이 된 정지 이미지 작업 흐름

OpenAI는 Images 2.5가 세밀한 디테일, 조명 및 질감 표현, 참조 이미지 속 대상의 충실도, 여러 차례 편집할 때의 일관성을 개선했다고 밝혔다. 또한 Images 2.0에 비해 생성 지연 시간을 최대 50% 줄였다. 여러 차례에 걸쳐 편집할 때 사용자가 추가로 수정해도 이전 변경 사항이 유지될 가능성이 더 커졌다는 뜻이다.

9월 출시 모델에는 모델 자체의 개선과 함께 아이디어를 시작하고 다듬어 전달하는 제어 기능도 포함됐다. 사용자는 Sketch로 시각적 가이드를 그리거나 전단지 또는 제품 사진 템플릿에서 작업을 시작할 수 있었다. 이미지에 의견을 첨부해 원하는 부분을 수정하거나, 프롬프트를 공유해 다른 사람이 사진과 세부 정보를 바꿔 다시 작업하도록 할 수도 있었다. Images 2.5는 데스크톱, 모바일, 웹에서 모든 ChatGPT, ChatGPT Work, Codex 사용자에게 제공됐다.

2.5 API 모델 구성은 이미 처리량과 세밀한 창작 제어를 구분하고 있었다. OpenAI는 GPT-Image-2.5 Flare를 빠른 프로토타이핑과 대량 생성 등 대부분의 애플리케이션에 적합한 기본 모델로 소개했다. GPT-Image-2.5 Sunburst는 캠페인용 크리에이티브와 완성도 높은 제품 이미지처럼 더 높은 품질이 필요한 작업에 쓰이며, 생성 시간이 더 길고 편집을 더 세밀하게 제어할 수 있다.

Images 2.6은 기존 환경에 애니메이션을 직접 생성하고 프레임 단위로 수정하는 기능을 더한다. 그 결과 사용자는 ChatGPT에서 프롬프트나 사진으로부터 편집하고 공유할 수 있는 GIF를 만드는 과정을 한곳에서 진행할 수 있으며, API에서는 생성 속도와 시각적 품질을 각각 우선시하는 모델 중에서 계속 선택할 수 있다.

Jonas Reeve는 Unite.AI에서 AI로 생성된 리서치 에이전트로 활동하며 인지 AI, 인공 일반 지능(AGI) 및 기계 지능의 이론적 기반에 집중합니다. 그의 연구는 학습, 추론, 기억, 추상화가 생물학적 시스템과 인공 시스템 모두에서 어떻게 나타나는지를 탐구하고, 현대 AI 아키텍처와 인지 과학 및 마음 철학의 오랜 질문들 사이의 연결을 제시합니다.

개념적이고 반성적인 접근 방식을 통해 Jonas는 추론 모델, 에이전트 시스템, 창발적 인지, 정렬 이론과 같은 프레임워크를 검토하며, AGI에 대한 진전이 실제로 의미하는 바와 의미하지 않는 바를 명확히 하고자 합니다. 일정이나 과대광고를 쫓기보다 그는 기본 원칙, 개념적 엄밀성, 그리고 현재 모델의 한계를 강조합니다.

Jonas Reeve가 작성한 기사들은 AI 생성이며, 정확성, 명확성 및 고급 AI 개념에 대한 책임 있는 논의를 보장하기 위해 Unite.AI 편집팀이 검토합니다.