# GPT Image 2.5 노이즈·격자무늬: 어디서 거칠어졌는지 찾는 법

> GPT Image 2.5의 거친 입자를 없애는 공식 설정은 없습니다. 같은 부분을 100%로 비교해 거칠어진 단계를 찾고, 괜찮았던 파일에서 조건을 하나씩 바꿔 다시 시작하는 편이 안전합니다.

- URL: https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gpt-image-2-5-noise-grainy
- Published: 2026-09-21
- Updated: 2026-11-05
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ko/about)
- Topic: AI 이미지 생성
- Tags: GPT Image 2.5, ChatGPT Images 2.5, 이미지 노이즈, 입자감, 격자무늬, 이미지 편집, 투명 배경, GPT Image 2.6

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ChatGPT Images 2.5나 API의 GPT Image 2.5로 만든 이미지에서 모래알 같은 입자, 지나치게 날카로운 윤곽, 규칙적인 격자무늬가 보인다면 가장 먼저 할 일은 그 증상이 **어느 파일에서 처음 나타났는지** 가리는 것입니다. 2026년 9월 25일 기준 OpenAI 공식 문서에는 노이즈를 끄는 파라미터도, 효과가 보장된 프롬프트도 없고 원인도 공개되어 있지 않습니다. 그래서 무작정 다시 생성하거나 같은 이미지를 계속 고치기보다, 처음 생성된 파일과 수정본, 내보낸 파일을 나란히 놓고 거칠어진 단계를 찾아야 무엇을 바꿀지가 정해집니다.

단계가 정해지면 다음 행동은 비교적 분명합니다. 첫 생성부터 거칠었다면 생성 조건을 바꿔 새로 만들고, 수정 중에 거칠어졌다면 마지막으로 괜찮았던 파일로 돌아가 거기서 다시 갈라지고, 저장·업로드 뒤에만 보인다면 모델이 아니라 압축과 변환 설정을 봅니다.

## 거칠어진 단계부터 찾기

비교의 기준은 처음 내려받은 생성 이미지입니다. 이 파일은 손대지 않은 채 따로 보관하고, 수정할 때마다 새 파일로 저장해 두어야 나중에 어느 단계에서 달라졌는지 되짚을 수 있습니다.

비교할 때는 두 가지 조건을 지킵니다.

- **같은 부분, 같은 배율**: 회색 스튜디오 배경, 하늘, 피부처럼 원래 매끈해야 할 면을 골라 모든 버전에서 같은 위치를 100%로 확대합니다.
- **실제 게시 크기에서도 확인**: 100%에서 보이는 입자가 상세페이지나 SNS에 올라가는 크기에서도 보이는지 따로 봅니다. 확대했을 때만 보이는 차이와 실제로 문제가 되는 차이는 다릅니다.

![처음 내려받은 이미지, 수정본, 내보낸 파일의 같은 모서리를 100%로 확대해 자연스러운 질감, 거친 그레인, 블록 형태의 압축 흔적을 비교한 설명도](https://blog.laozhang.ai/posts/ko/gpt-image-2-5-noise-grainy/img/version-comparison.webp)

위 그림은 비교 방법을 보여 주는 예시입니다. 왼쪽의 '원본'은 카메라로 찍은 사진이 아니라 처음 생성되어 내려받은 이미지로 읽으면 됩니다. 증상이 처음 보인 파일에 따라 해석과 다음 행동이 갈립니다.

| 증상이 처음 보인 파일 | 이 단계에서 일어난 일 | 다음 행동 |
| --- | --- | --- |
| 처음 내려받은 생성 이미지 | 생성 단계에서 이미 들어간 질감 | 수정으로 덮으려 하지 말고 새로 생성합니다. ChatGPT에서는 요청 문구를, API에서는 `quality`나 모델을 한 번에 하나씩 바꿔 비교합니다 |
| 특정 수정본 | 그 수정에서 새로 생긴 변화 | 바로 앞 파일로 돌아가 그 파일을 기준으로 다시 수정합니다 |
| 내보낸 파일이나 업로드한 뒤의 이미지 | 재압축·리사이즈에서 생긴 손상 | 생성·수정은 그대로 두고 저장 형식, 압축률, 업로드 서비스의 변환을 점검합니다 |

어떤 부분을 봐야 할지 감이 오지 않는다면 TechRadar의 Eric Hal Schwartz가 2026년 9월 10일에 공개한 테스트가 참고가 됩니다. ChatGPT Images 2.5로 이미지 4장을 만들면서 프롬프트에 매끈한 그라데이션과 노이즈 없는 화면을 명시했는데도, 회색 스튜디오 배경에 입자 질감이 남았고, 푸른 하늘과 해 질 녘 하늘, 머리카락과 피부에 미세한 그레인이 보였으며, 판타지 풍경의 산과 나무는 과하게 샤프닝된 듯 딱딱했다고 합니다. Reddit에도 알록달록한 포장의 제품을 위에서 내려다본 플랫레이 이미지에서 디지털 노이즈가 보인다는 글이 올라왔습니다. 하늘, 단색 배경, 어두운 부분, 피부처럼 넓고 매끈한 면을 먼저 확인하면 됩니다.

한 가지는 구분해 둡니다. 요청 문구에 '필름 질감', '빈티지 사진' 같은 표현이 있었다면 입자는 의도한 결과일 수 있습니다. 문제가 되는 것은 요청하지 않았는데 생긴 그레인입니다.

## '격자무늬'는 세 가지 중 어느 것인가

회백색 체커보드나 반복되는 격자가 보일 때는 노이즈 문제인지, 투명 배경 문제인지부터 나눠야 합니다. 겉보기는 비슷해도 원인과 대처가 전혀 다릅니다.

1. **뷰어가 투명 영역을 표시하는 격자**: 파일에 실제 투명(알파) 영역이 있고, 이미지 뷰어나 편집 프로그램이 그 부분을 회백색 체커보드로 보여 주는 경우입니다. 이미지에는 문제가 없습니다.
2. **그림으로 그려진 격자**: 투명 배경을 요청했는데 모델이 체커보드 모양을 픽셀로 그려 넣은 경우입니다. 보기에는 투명 배경 같지만 실제로는 불투명한 이미지입니다. OpenAI 이미지 프롬프트 가이드도 그려진 체커보드를 투명 배경으로 받아들이지 말라고 경고합니다.
3. **불투명한 면에 생긴 반복 무늬**: 상자 표면이나 물체 위에 비늘이나 그물 같은 미세한 규칙 패턴이 생긴 경우입니다. 투명과는 관계없는 질감 문제이므로 앞 절의 단계 비교로 돌아갑니다.

1번과 2번은 배경색을 바꿔 보면 바로 구분됩니다. 편집 프로그램에서 이미지 아래에 빨강이나 진한 파랑 같은 단색 레이어를 깔았을 때 격자가 사라지고 그 색이 보이면 투명 영역이고, 격자가 그대로 남으면 픽셀로 그려진 것입니다.

![배경색을 바꿨을 때 사라지는 투명 영역의 격자와 그대로 남는 실제 격자 픽셀을 주전자 예시로 비교하고 알파 채널 확인을 안내한 개념도](https://blog.laozhang.ai/posts/ko/gpt-image-2-5-noise-grainy/img/transparency-check.webp)

투명 영역으로 확인되었다면 알파 채널의 가장자리도 봅니다. 공식 가이드는 머리카락, 유리, 그림자, 물체 윤곽에서 알파가 제대로 처리되었는지 확인하라고 안내합니다. 2번으로 판명되었다면 편집으로 격자를 지우기보다 투명 배경을 제대로 요청해 새로 만드는 편이 빠릅니다. API에서는 `background="transparent"`에 PNG나 WebP 출력을 지정하고, ChatGPT에는 이 설정에 해당하는 공식 스위치가 문서화되어 있지 않으므로 문장으로 요청한 뒤 내려받은 파일을 같은 방법으로 확인합니다. 배경 제거와 투명 PNG 저장 과정 전체는 [이미지 배경 투명하게 만들기: 방법 고르기와 투명 PNG 확인](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/transparent-image-maker)에서 따로 다룹니다.

## 수정하다 거칠어졌다면 괜찮았던 파일에서 다시 시작

OpenAI는 출시 발표에서 Images 2.5가 여러 번 이어서 편집해도 이미지 품질이 시간이 지나며 떨어지지 않는다고 소개했습니다. 하지만 같은 회사의 이미지 프롬프트 가이드는 반복 편집이 유지하려던 세부를 여전히 바꿀 수 있다고 경고하고, 결과를 매번 확인하라고 안내합니다. 발표 문구는 제품 소개로 보고, 실제 작업은 가이드 쪽 경고를 기준으로 삼는 편이 안전합니다.

VC.ru의 테스트가 이 경고를 잘 보여 줍니다. 2026년 9월 9일 공개된 글에서 작성자는 블리스터 포장 속 장난감 비행기 이미지 하나를 Sunburst로 네 번 연속 수정했습니다(작성자 설명 기준).

- 1회차 배경 교체: 포장의 글자는 남았지만 구멍 모양과 사용감 같은 세부가 다시 그려졌습니다.
- 2회차 그림자 추가: 그림자는 괜찮았지만 비행기 표면에 전에 없던 비늘 같은 미세한 격자가 생겼습니다.
- 3회차 스티커 추가: 포장에 닿지 말라고 했는데도 스티커가 포장 모서리와 겹쳤습니다.
- 4회차 16:9 확장: 비늘 격자는 사라졌지만 포장이 새로 그려지고 스티커 위치와 날개의 별 모양이 바뀌었습니다.

거친 무늬가 다음 수정에서 사라질 수도 있지만, 그 대가로 다른 부분이 바뀔 수 있다는 뜻입니다. 작성자는 수정할 때마다 이미지 전체가 다시 만들어진다고 보고, 수정은 2~3회 안에서 끝내라는 경험칙을 제시했습니다. 한 사람이 이미지 한 장으로 해 본 결과이므로 보편적인 횟수 제한이라기보다 '매 버전을 비교하라'는 근거로 보는 것이 맞습니다. 일본의 한 사용자 후기에서도 편집하면 노이즈가 끼는 문제는 해결되지 않았다는 이야기가 나왔습니다.

거칠어진 이미지를 계속 고치는 대신 다음 순서로 진행합니다.

1. 단계 비교에서 **마지막으로 괜찮았던 파일**을 정합니다.
2. 그 파일을 수정 기준으로 삼습니다. ChatGPT에서는 그 이미지를 다시 업로드하거나 대화에서 선택하고, API에서는 그 파일을 편집 입력으로 넣습니다.
3. "X만 바꾸고 나머지는 유지"라고 쓰고, 유지할 항목(인물, 형태, 배치, 조명, 라벨 글자)을 구체적으로 나열합니다. 공식 가이드가 권하는 방식이며, 수정할 때마다 이 조건을 다시 적어야 합니다.
4. ChatGPT에서는 이미지 위에 직접 코멘트를 남겨 고칠 위치를 짚을 수 있습니다. 다만 도움말에 따르면 선택한 영역을 수정해도 주변이 함께 바뀔 수 있습니다.
5. 결과를 바로 앞 파일과 같은 부분, 같은 배율로 비교합니다. 새로 거칠어진 곳이 있으면 이 결과는 버리고 2번으로 돌아갑니다.

글자, 로고, 제품 라벨처럼 픽셀 단위로 그대로 남아야 하는 부분이 있다면 프롬프트만으로 지키려 하지 않는 편이 좋습니다. OpenAI 가이드도 특정 영역이 원본과 똑같아야 한다면 승인한 수정 결과를 원본 이미지에 합성하라고 권합니다. 포토샵이나 GIMP 같은 편집 프로그램에서 원본을 아래 레이어에, 수정본을 위 레이어에 놓고 제대로 고쳐진 부분만 마스크로 남기면, 나머지 영역은 처음 파일의 픽셀이 그대로 유지됩니다.

'새 대화에서 다시 시작하면 나아진다'는 요령은 GPT Image 2 시절 커뮤니티에서 돌던 방법이며, 2.5에서 효과가 검증된 적은 없습니다. 시도한다면 괜찮았던 파일을 새 대화에 업로드해 기준으로 삼는 방식으로, 다른 조건은 바꾸지 않고 해 봅니다.

## ChatGPT와 API에서 바꿀 수 있는 조건

ChatGPT 사용자와 API 사용자가 손댈 수 있는 범위는 다릅니다. `quality`, 출력 형식, 모델 지정은 API에서만 가능하고, ChatGPT에서는 요청 문구와 수정 기준 이미지를 다루는 방식이 거의 전부입니다.

| 조건 | ChatGPT | API |
| --- | --- | --- |
| 요청 문구 | 가능 | 가능 |
| 수정 기준 이미지 | 업로드하거나 대화에서 선택 | 편집 요청의 입력 이미지로 지정 |
| 이미지에 직접 코멘트 | 가능 | 해당 없음 |
| 같은 대화에서 이어 갈지 | 사용자가 결정 | 해당 없음(요청마다 입력을 직접 지정) |
| 모델(Flare/Sunburst) | 고를 수 없고, 어느 모델이 쓰였는지도 알 수 없음 | `model`로 지정 |
| `quality` | 없음 | `auto`(기본), `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` |
| 출력 형식·압축 | 없음 | PNG, JPEG, WebP. `output_compression`은 JPEG·WebP에만 적용 |
| 투명 배경 | 문장으로 요청 | `background="transparent"` |

ChatGPT에서 만든 이미지가 Flare로 생성되었는지 Sunburst로 생성되었는지는 공개된 방법으로 판별할 수 없습니다. 이미지 모양, 생성 속도, 요금제, 모델 스스로의 답변 모두 근거가 되지 못합니다. ChatGPT에서 이미지를 만들고 수정하는 기본 흐름과 API에서 모델을 지정하는 방법은 [ChatGPT Images 2.5 사용법: Sunburst와 Flare는 어디서 고르나요?](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/chatgpt-images-2-5)를 참고하면 됩니다.

'노이즈 제거', '강한 그레인 제거' 같은 문구를 넣는 방법은 SNS에서 자주 공유되지만 효과가 검증된 해결책은 아닙니다. 앞의 TechRadar 테스트는 처음부터 노이즈 없는 화면을 요청했는데도 그레인이 남았고, 일본의 Studio Masakaki 공개 테스트에서도 노이즈 제거 지시를 더 강하게 써도 눈에 띄게 나아지지 않았다고 합니다. 문구를 바꿔 보는 것은 괜찮지만, 한 번에 하나만 바꾸고 결과를 같은 방식으로 비교해야 무엇이 효과가 있었는지 알 수 있습니다.

## API로 생성한다면 점검할 설정

API에는 노이즈 제거용 파라미터가 없습니다. 2026년 9월 25일 기준 GPT Image 2.5 문서에는 `denoise`, 스텝 수, `negative_prompt`, `seed` 같은 제어 항목이 없으므로, 손댈 수 있는 것은 `quality`, 모델, 출력 형식 정도입니다.

**quality를 올리면 해결된다고 기대하지 않습니다.** 공식 가이드는 `xhigh`나 `max`를 충족되지 않은 품질 요구를 실제로 개선하고 지연 시간 예산 안에 들어올 때만 쓰라고 하며, 설정을 높인다고 모든 프롬프트에서 더 나은 결과가 나오는 것은 아니라고 명시합니다. 올려 보되, 같은 프롬프트와 같은 크기로 비교해 입자가 실제로 줄었는지 확인한 뒤에 유지합니다.

**GPT Image 2에서 옮겨 왔다면 quality 값을 다시 봅니다.** 같은 이름의 quality라도 모델마다 출력 예산이 다릅니다. OpenAI 비용 계산기 기준으로 1024×1024 이미지의 출력 토큰은 GPT Image 2의 `medium`이 1,756개, GPT Image 2.5의 `medium`이 439개이고, GPT Image 2.5의 `high`가 1,756개입니다. 기존 파이프라인에서 `quality: "medium"`을 그대로 둔 채 모델만 바꿨다면 출력 예산이 약 4분의 1(439 ÷ 1,756)로 줄어든 상태입니다. 이것이 입자의 원인이라는 근거는 없지만, 두 모델을 비교할 때는 GPT Image 2의 `medium`과 GPT Image 2.5의 `high`처럼 출력 예산을 맞춰야 공정합니다. 두 모델 사이의 전환 판단은 [GPT Image 2.5 vs GPT Image 2: 옮길지 판단 기준](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gpt-image-2-5-vs-gpt-image-2)에 정리되어 있습니다.

**모델을 바꿀 때 기대치를 조정합니다.** 이미지 프롬프트 가이드는 Flare를 GPT Image 2와 '비슷한 수준'의 화질, Sunburst를 GPT Image 2보다 '높은' 화질로 설명합니다. 출시 발표는 Flare가 GPT Image 2보다 품질이 높다고 소개하지만, 더 보수적인 기술 문서 쪽을 기준으로 보면 Flare가 GPT Image 2보다 깨끗하다고 기대할 근거는 약합니다. Sunburst의 '높은 화질'도 입자가 줄어든다는 뜻인지는 문서에 나와 있지 않습니다. 클리앙의 한 사용자는 2026년 9월 13일 API로 직접 테스트한 뒤 특유의 노이즈는 많이 사라졌지만 '2000년대 초 똑딱이 느낌'은 그대로이고, Sunburst가 약간 낫지만 큰 차이는 없다고 적었습니다. Sunburst로 바꿔 볼 가치는 있지만, 다른 조건은 고정한 채 바꿔야 차이를 판단할 수 있습니다. 두 모델의 속도와 편집 품질 차이는 [GPT Image 2.5 Sunburst vs Flare: 실측 차이](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gpt-image-2-5-sunburst-vs-flare)에서 다룹니다.

**생성과 저장을 나눠서 봅니다.** `quality`는 이미지를 만드는 단계에, `output_compression`은 파일로 인코딩하는 단계에 작용합니다. API는 이미지를 base64(`b64_json`)로 돌려주므로, 디코딩한 파일을 리사이즈나 재압축 없이 그대로 저장한 것을 비교 기준으로 삼습니다. 그 파일에 이미 입자가 있다면 PNG로 다시 저장해도 사라지지 않습니다. 반대로 원본에는 없고 JPEG·WebP 파일에만 블록이 보인다면 압축률을 낮추거나 PNG로 받는 것으로 해결됩니다.

한 번의 시도에서는 조건을 하나만 바꿉니다. 문구, `quality`, 모델 중 하나를 바꾸고 크기와 참조 이미지는 그대로 둡니다. 두 가지를 동시에 바꾸면 결과가 좋아져도 무엇 때문인지 알 수 없고, 다음 이미지에서 재현할 수 없습니다. 높은 `quality`로 여러 번 다시 생성할 때의 비용은 [GPT Image 2.5 Sunburst 가격: 호출당 $0.03과 공식 토큰 요금 비교](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gpt-image-2-5-api-pricing)에서 계산할 수 있습니다.

## 언제 멈추고 무엇으로 넘어갈지

원인이 공개되지 않았고 모든 이미지에 통하는 해결책도 없으므로, 어디서 멈출지를 미리 정해 두는 것이 시간을 가장 아낍니다.

- **게시 크기에서 보이지 않으면 멈춥니다.** 100% 확대에서만 보이고 실제 상세페이지나 SNS 크기에서는 보이지 않는다면 더 손댈 이유가 적습니다. 단, 쇼핑몰의 확대 보기처럼 이미지를 원본 크기로 보여 주는 곳에 쓴다면 100% 배율이 기준입니다.
- **조건을 하나씩 바꿔도 같은 자리에 남으면 전체 재생성을 멈춥니다.** 문구 변경, (API라면) `quality` 한 단계 상향, 모델 교체를 각각 한 번씩 해 봤는데도 같은 면에 같은 질감이 남는다면, 이미지 전체를 계속 다시 만드는 대신 괜찮은 결과가 나온 부분만 골라 합성하거나 그 상태를 받아들일지 결정합니다.
- **수정 체인이 길어지면 끊습니다.** VC.ru 작성자의 경험칙처럼 2~3회 수정 안에서 원하는 결과가 나오지 않으면, 마지막으로 괜찮았던 파일로 돌아가 새로 갈라집니다.
- **글자·로고가 거칠어졌다면 편집 프로그램으로 넘어갑니다.** 작은 글자나 라벨은 모델에게 다시 맡기기보다 원본의 해당 영역을 합성하거나 직접 손보는 편이 확실합니다.

OpenAI가 이 질감의 원인이나 수정 일정을 밝힌 적은 없고, 얼마나 많은 이미지에서 나타나는지에 대한 공개 통계도 없습니다. 해외 블로그 등에서 '노이즈 제거 과정이 일찍 끝난다', '노이즈가 섞인 데이터로 학습했다' 같은 설명이 돌고 있지만 근거가 제시된 것은 아닙니다. 원인을 추측해 설정을 바꾸기보다, 단계 비교와 한 가지씩 바꾸는 시도로 결과를 확인하는 것이 현재로서는 가장 확실한 방법입니다.

## 자주 묻는 질문

### GPT Image 2.5로 바뀌었는데 노이즈가 아직 보이나요?

보인다는 보고가 계속 나옵니다. TechRadar의 테스트에서는 하늘, 스튜디오 배경, 어두운 부분, 머리카락과 피부에 미세한 입자가 남았고, 클리앙의 한 사용자는 특유의 노이즈는 많이 줄었지만 전체적인 느낌은 여전히 오래된 디지털카메라 같다고 평가했습니다. 얼마나 자주 나타나는지에 대한 공식 수치는 없습니다.

### GPT Image 2.6에서는 노이즈가 해결됐나요?

아직 확인되지 않았습니다. 2026년 11월 4일 ChatGPT는 Images 2.6으로 바뀌었고, API에는 `gpt-image-2.6-flare`와 `gpt-image-2.6-sunburst`가 추가됐습니다. 2.6의 입자감을 따로 검증한 독립 테스트는 아직 없습니다. 출시 첫날 Reddit과 X에는 입자와 노이즈가 여전하고 워터마크 같은 무늬가 보인다는 글이 올라왔지만, 개인 사용 후기일 뿐 측정 결과는 아닙니다.

이 글의 방법은 그대로 쓰면 됩니다. 처음 거칠어진 파일을 찾고, 마지막으로 괜찮았던 파일에서 다시 시작하고, 한 번에 하나만 바꿉니다. API라면 비용도 따져야 합니다. 이 사이트의 1024×1024 측정에서 2.6의 `low`·`medium`은 2.5보다 출력 토큰을 3~4배 썼습니다. `high` 이상은 두 모델 비용이 같으므로, 노이즈를 줄이려고 quality를 올리는 비용은 어느 쪽이든 같습니다. 자세한 비교는 [GPT Image 2.6 vs 2.5 차이: high부터 같은 값, low·medium은 3~4배](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gpt-image-2-6-vs-2-5)에 있습니다.

### PNG로 저장하면 입자가 사라지나요?

생성 단계에서 이미 들어간 입자는 사라지지 않습니다. PNG는 저장할 때 추가 손상을 막을 뿐입니다. 처음 내려받은 파일에는 없고 JPEG·WebP로 내보낸 파일에만 블록이나 뭉개짐이 보이는 경우에만 PNG 저장이나 압축률 조정이 효과가 있습니다.

### ChatGPT에서 Sunburst를 직접 고를 수 있나요?

ChatGPT에는 Flare와 Sunburst를 고르는 공식 설정이 없고, 만들어진 이미지가 어느 모델로 생성되었는지 알 수 있는 공개된 방법도 없습니다. 모델을 지정해서 비교하려면 API에서 `gpt-image-2.5-flare`와 `gpt-image-2.5-sunburst`를 각각 지정해 같은 조건으로 생성해야 합니다.

## 공식 문서

요청 파라미터, 가격, 과금 규칙은 LaoZhang API 개발자 문서를 기준으로 합니다: [GPT Image 2.5 API 문서](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2-5).

*안내: [laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다](https://blog.laozhang.ai/ko/about#laozhang). 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.*