프롬프트 가이드
아기 얼굴 예측 프롬프트
ChatGPT, 제미나이, 나노바나나에 어떤 프롬프트를 써야 2세 얼굴이 제대로 나올까요? 재료를 하나씩 풀고, 프롬프트가 아예 필요 없는 길도 알려 드려요.
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짧은 답변
아기 얼굴 예측 프롬프트가 제대로 되려면 네 가지 재료가 들어가야 해요. 첫째, 두 사진이 각각 엄마와 아빠라는 역할 지정. 둘째, 어느 특징을 어느 쪽에서 가져오라는 지시 대신 두 얼굴의 구조를 섞어 새 얼굴을 만들라는 지시. 셋째, 결과의 나이(신생아인지 돌 무렵인지)와 성별. 넷째, 실제 사진 같은 스타일과 정면 구도, 부드러운 빛. 여기에 부모 사진을 그대로 복사하지 말라는 조건을 덧붙이면 반쪽짜리 합성이 줄어요.
문제는 재료를 다 넣어도 결과가 들쭉날쭉하다는 거예요. ChatGPT와 제미나이는 얼굴을 섞는 전용 모델이 아니라서, 어떤 날은 그럴듯하고 어떤 날은 부모 중 한 명을 그냥 어리게 그려요. 나노바나나는 원본을 잘 유지하는 편이라 좋지만, 바로 그 이유로 부모 얼굴이 너무 그대로 남는 경우가 많아요.
FaceCast는 이 과정을 통째로 건너뛰어요. 사진 두 장을 올리면 프롬프트 없이 몇 초 만에 아들 버전과 딸 버전이 나와요. 프롬프트를 다듬는 데 한 시간을 쓸지, 사진 두 장으로 끝낼지는 목적에 따라 고르면 돼요.





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프롬프트로 직접 할 때의 순서
사진 두 장을 먼저 올리기
정면, 고른 빛, 얼굴 하나. 사진을 올리기 전에 프롬프트부터 쓰면 모델이 얼굴 정보를 제대로 반영하지 못해요.
역할, 목표, 나이·성별, 스타일 순서로 쓰기
엄마·아빠 역할, 두 얼굴을 섞은 새 아기 얼굴이라는 목표, 나이와 성별, 실제 사진 같은 스타일 순서로 써요. 한 문장에 다 넣기보다 줄을 나누는 게 잘 먹혀요.
결과를 보고 한 가지씩 고치기
부모 한쪽을 너무 닮았으면 두 사람의 특징을 같은 비중으로 섞으라고 더하고, 만화처럼 나왔으면 실제 사진처럼이라는 조건을 강조해요. 한 번에 여러 개를 바꾸면 뭐가 효과였는지 몰라요.
프롬프트에 들어갈 재료
역할 지정
첫 번째 사진이 엄마, 두 번째가 아빠라고 분명히 정해요. 이게 없으면 모델이 한 사람만 참고하는 일이 잦아요.
섞으라는 지시
눈은 엄마, 코는 아빠처럼 부위를 배정하면 오려 붙인 느낌이 나요. 두 얼굴의 구조를 섞어 새 얼굴을 만들라고 하는 게 자연스러워요.
나이와 성별
신생아, 100일, 돌 무렵 중 하나를 정하고 아들인지 딸인지 써요. 안 쓰면 모델이 마음대로 정해요.
사진 스타일
실제 사진, 정면, 부드러운 자연광, 단순한 배경. 이 네 단어가 만화풍이나 과한 보정을 막아 줘요.
금지 조건
부모 얼굴 그대로 복사 금지, 글자 금지, 액세서리 금지. 짧게라도 넣으면 엉뚱한 결과가 줄어요.
도구별로 다른 점
ChatGPT
사진을 이해하는 건 잘하지만 얼굴을 섞는 결과는 매번 달라요. 같은 프롬프트로 서너 번 돌려 비교하는 게 기본이에요.
제미나이
이미지 생성이 빠르고 스타일 지시를 잘 따라요. 다만 얼굴 비율이 부모 중 한쪽으로 쏠리기 쉬워서 비중을 명시해 줘야 해요.
나노바나나
원본을 잘 유지해서 편집에 가까워요. 새 얼굴을 만드는 일에는 부모 얼굴이 너무 남을 수 있어서, 새로운 얼굴이라는 조건을 강하게 써야 해요.
프롬프트가 필요 없는 방법
FaceCast는 처음부터 아기 얼굴 예측을 위해 만들어진 앱이라 프롬프트를 받지 않아요. 엄마 사진과 아빠 사진을 올리면 얼굴 구조를 읽고 아들 버전과 딸 버전을 몇 초 안에 만들어요. 결과가 마음에 안 들면 프롬프트를 고치는 게 아니라 사진을 바꾸면 돼요.
정확도는 어느 방법이든 같은 한계를 가져요. 실제 아이의 얼굴은 아직 일어나지 않은 유전자 조합이 정하니까요. 차이는 일관성이에요. 프롬프트 방식은 돌릴 때마다 결과가 크게 흔들리고, 전용 앱은 같은 사진이면 비슷한 인상의 얼굴이 나와서 실물과 비교하는 재미가 더 있어요.
자주 묻는 질문
아기 얼굴 예측 프롬프트, 한글로 써도 돼요?+
돼요. 다만 이미지 모델은 영어 지시를 조금 더 안정적으로 따르는 편이라, 결과가 계속 어긋나면 핵심 지시만 영어로 바꿔 보세요. 언어보다 사진을 먼저 올리는 게 더 중요해요.
ChatGPT로 2세 얼굴 예측하면 왜 부모 중 한 명만 닮게 나와요?+
얼굴을 섞는 전용 모델이 아니라서 한 사진에 더 기대는 경우가 많아요. 두 사람의 특징을 같은 비중으로 섞으라는 조건을 넣고, 부모 사진을 그대로 복사하지 말라고 덧붙이면 나아져요. 그래도 여러 번 돌려 봐야 해요.
나노바나나 아기 얼굴 프롬프트가 잘 안 먹혀요.+
나노바나나는 원본을 유지하는 편집에 강해서, 새 얼굴을 만드는 일에는 부모 얼굴이 너무 남을 수 있어요. 완전히 새로운 아기 얼굴이라는 조건을 강하게 쓰고 나이를 분명히 정해 보세요.
프롬프트 없이 하는 방법은 없어요?+
있어요. FaceCast는 사진 두 장만 올리면 프롬프트 없이 아들 버전과 딸 버전을 만들어요. iOS와 Android에서 무료로 받을 수 있고, 이 페이지의 데모는 샘플 커플로 바로 돌아가요.
프롬프트로 만든 결과와 FaceCast 결과, 정확도가 달라요?+
실물을 맞히지 못하는 건 둘 다 같아요. 유전자 조합이 아직 일어나지 않았으니까요. 차이는 일관성이에요. 프롬프트는 돌릴 때마다 결과가 크게 바뀌고, FaceCast는 같은 사진이면 비슷한 인상의 얼굴이 나와요.
사진은 어디에 올리는 게 안전해요?+
어디에 올리든 그 서비스가 사진을 어떻게 쓰는지 먼저 확인하세요. FaceCast는 결과 이미지를 만드는 데만 쓰고 제3자에게 공유하지 않아요. 상대방 사진은 본인 동의를 받고 올려 주세요.
프롬프트 없이 사진 두 장으로
FaceCast를 무료로 받고 프롬프트 대신 사진 두 장으로 아들 버전, 딸 버전을 만들어 보세요.
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