나노바나나2 사람 얼굴 모자이크, 도대체 왜 생기고 어떻게 해결하나? (2026년 2월 최신)

나노바나나2로 한국 거리 사진을 생성했더니 사람들 얼굴이 전부 블러 처리되어 나왔다. 몇 주 전까지만 해도 멀쩡했는데 갑자기 왜 이러는 걸까? 구글이 뭘 바꾼 건지, 언제부터인지, 그리고 지금 당장 어떻게 해야 하는지까지 전부 정리했다.

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몇 주 전까지 멀쩡했던 얼굴이 갑자기 모자이크되기 시작한 시점

이 시기에 구글이 나노바나나 시리즈 전체에 걸쳐 안전 필터 정책을 대폭 변경했다. Reddit의 r/GoogleGeminiAI 서브레딧에 1월 19일 올라온 글이 최초 제보 중 하나인데, 해당 유저는 평소처럼 나노바나나로 사진을 편집하려다 “더 이상 실제 인물 사진을 편집할 수 없다”는 거부 메시지를 받았다. 이후 같은 시기에 동일한 불만 글이 쏟아졌다.

핵심은 구글이 “실제 인물(Real People)에 대한 제로 톨러런스 정책”을 적용했다는 것이다. 구글의 제미나이가 직접 밝힌 정책 내용을 요약하면 이렇다.

1. 식별 가능한 실제 인물의 사실적 이미지를 수정하거나 생성하는 것이 전면 제한된다. 본인 사진을 올려도 마찬가지다.
2. 실제 사람 사진에 물건을 추가하거나 포즈를 바꾸는 등의 편집도 차단 대상이다.
3. 미국, 영국 등 주요 지역에서 사실적 인물 생성 기능이 비활성화되거나 크게 제한되었다.

그래서 단순히 “한국 골목길 사진을 만들어줘”라고 프롬프트를 넣어도, 생성된 이미지 속 행인들의 얼굴이 자동으로 흐려지는 현상이 발생하는 것이다. 모델이 “이 얼굴은 실존 인물처럼 보인다”고 판단하는 순간, 보호 차원에서 블러를 씌워버린다.

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나노바나나2(2월 26일 출시)에서도 여전히 발생하는가?

그렇다. 2026년 2월 26일 출시된 나노바나나2(Gemini 3.1 Flash Image)에서도 얼굴 모자이크 현상은 동일하게 나타나고 있다. 실제로 나노바나나2로 한국 거리 풍경을 생성해보면, 간판이나 배경은 이전보다 훨씬 선명하고 디테일하게 나오지만 사람들의 얼굴만 정확히 블러 처리되어 있는 걸 확인할 수 있다.

이건 나노바나나2의 버그가 아니다. 얼굴 블러 정책은 특정 모델에 귀속된 것이 아니라 구글의 전체 이미지 생성 파이프라인에 적용된 안전 레이어이기 때문이다. 나노바나나 1이든, 프로든, 2든 상관없이 동일한 필터가 작동한다.

오히려 나노바나나2의 “thinking(사고)” 모드를 사용하면 프롬프트를 더 정밀하게 분석하기 때문에 검열이 더 강해진다는 Reddit 유저들의 제보도 있다. 반면 “fast(빠른)” 모드에서는 상대적으로 덜 걸린다는 의견도 있으니, 현재로서는 fast 모드를 먼저 시도해보는 것이 낫다.

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구글이 이 정책을 도입한 진짜 이유 3가지

단순히 “안전을 위해서”라는 말로는 설명이 안 된다. 불과 몇 달 전까지 허용하던 걸 갑자기 막은 데는 구체적인 배경이 있다.

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정확히 어떤 상황에서 얼굴 블러가 걸리나?

모든 이미지에서 무조건 블러가 걸리는 것은 아니다. 실제 테스트와 커뮤니티 제보를 종합하면 패턴이 있다.

거의 확실히 블러가 걸리는 경우

실제 사진을 업로드해서 편집을 요청할 때가 가장 심하다. “이 사진에서 배경을 바꿔줘”처럼 아무리 단순한 요청을 해도, 사진 속 인물의 얼굴이 감지되면 편집 자체가 거부되거나 얼굴이 흐려진다. 또한 거리 사진, 군중 장면처럼 “실제 사진 같은” 스타일로 생성을 요청할 때도 높은 확률로 블러가 적용된다. 프롬프트에 특정 인물 이름이 없어도 마찬가지다. 유명인과 외모가 유사하다고 모델이 판단하면 추가로 차단되기도 한다.

블러가 걸리지 않는 경우

일러스트, 카툰, 애니메이션 스타일처럼 명확히 비사실적인 스타일에서는 얼굴이 정상적으로 나오는 경우가 많다. 피규어, 미니어처, 레고 스타일도 마찬가지다. 인물이 아예 없는 풍경 사진이나 사물 중심 이미지는 당연히 영향을 받지 않는다. 또한 정면 클로즈업보다는 뒷모습이나 실루엣 위주의 구도에서는 블러가 덜 걸리는 경향이 있다.

애매한 경우

인물이 먼 거리에 작게 나오는 전경 사진에서는 걸릴 때도 있고 안 걸릴 때도 있다. 같은 프롬프트를 여러 번 돌려보면 어떤 결과에서는 블러가 있고 어떤 결과에서는 없는 경우도 있다. 안전 필터의 판정이 확률적으로 작동하기 때문이다.

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지금 당장 써먹을 수 있는 대처 방법 7가지

완벽한 우회법은 없지만, 현시점에서 커뮤니티와 실사용 테스트를 통해 효과가 확인된 방법들을 정리했다.

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왜 하필 거리 사진에서 유독 심한가?

이 부분이 많은 사용자들이 특히 답답해하는 지점이다. “난 딥페이크를 만들려는 게 아니라 그냥 한국 골목길 분위기 사진을 원한 건데, 왜 지나가는 행인 얼굴까지 모자이크를 해?”라는 불만이 당연하다.

이유는 구글의 안전 모델이 맥락(context)을 판단하는 능력이 부족하기 때문이다. 현재 필터는 이미지 속에 사실적으로 보이는 인간의 얼굴이 감지되면, 그것이 프롬프트로 생성된 완전히 가상의 인물이든 실제 사진 속 인물이든 구분하지 못한다. “사용자가 딥페이크를 만들려는 건지, 단순히 분위기 있는 거리 사진을 원하는 건지”를 판단하는 게 아니라, “사실적인 얼굴이 있다 → 일단 막는다”는 식으로 작동한다.

구글 입장에서는 놓치는 것(false negative)보다 과잉 차단(false positive)이 법적으로 안전하기 때문에 이런 방식을 택한 것이다. 디즈니 소송, 영국 딥페이크법, 한국 AI 기본법까지 한꺼번에 쏟아지는 상황에서, “혹시라도 문제 될 수 있는 건 전부 막자”라는 보수적인 접근이다.

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나노바나나 프로에서는 어떤가?

나노바나나 프로(Nano Banana Pro) 역시 동일한 정책 적용을 받고 있다. 오히려 프로 모델이 더 정교한 안전 검사를 수행하기 때문에, 일부 상황에서는 프로가 더 엄격하게 차단한다는 보고도 있다. Reddit r/GeminiAI에 2026년 2월 5일 올라온 글에서는 “나노바나나 프로의 검열이 너무 심한 것 아닌가?”라는 제목으로 수십 개의 공감 댓글이 달렸다.

또한 2026년 1월 16일에는 “나노바나나가 AI로 생성한 가상 인물 사진의 편집마저 거부한다”는 제보도 올라왔다. 실제 사람이 아니라 AI가 만든 가상의 얼굴인데도 필터가 “실제 인물”로 오인해서 차단하는 것이다. 이 정도면 과잉 필터링이라는 비판이 나올 수밖에 없다.

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구글의 공식 입장은?

구글은 이 변경에 대해 별도의 공식 발표를 하지 않았다. 구글 개발자 포럼(discuss.ai.google.dev)에서 개발자들이 “정상적인 패션 이미지가 IMAGE_SAFETY로 차단된다”고 문제를 제기했고, 구글 측은 피드백을 수집 중이라고 응답했지만 구체적인 개선 일정은 밝히지 않았다.

나노바나나2 출시 블로그 포스트에서도 구글은 SynthID 워터마크와 C2PA Content Credentials를 통한 AI 생성 콘텐츠 식별 기술을 강조했을 뿐, 얼굴 블러 정책에 대한 직접적인 언급은 없었다. 사실상 “우리는 안전하게 가겠다”는 방향을 고수하고 있는 셈이다.

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다른 AI 이미지 모델과 비교하면?

현재 주요 AI 이미지 생성 모델들의 인물 관련 필터 수준을 비교하면, 나노바나나 시리즈가 가장 엄격한 축에 속한다.

모델	인물 필터 강도	특징
나노바나나 (Google)	최상	사실적 인물 생성 및 편집에 매우 보수적. 자동 블러 적용.
GPT Image (OpenAI)	중	유명인 생성 제한, 일반 인물은 비교적 자유로움.
Midjourney	중하	자체 가이드라인(NSFW 등) 준수 시 자유로운 생성 가능.
Flux / Stable Diffusion	하	오픈소스 기반으로 사용자 제어 가능. (모델/설정에 따라 다름)

나노바나나가 다른 모델 대비 유독 강하게 막는 이유는 구글이라는 기업의 특성과도 관련이 있다. 전 세계 수십억 명이 사용하는 제미나이 앱에 기본 탑재된 기능이다 보니, 한 건의 딥페이크 사고라도 터지면 기업 리스크가 막대하다. 특히 2024년에 나노바나나 초기 버전에서 역사적 인물 이미지를 부정확하게 생성해 논란이 된 전례가 있어서, 구글은 인물 관련 필터에 대해 극도로 보수적인 입장을 취하고 있다.

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이 검열은 앞으로 풀릴 것인가?

짧게 답하면, 전면 해제는 어렵고 점진적 완화는 가능하다.

전면 해제가 어려운 이유는 명확하다. 영국의 딥페이크 형사 처벌법, 한국의 AI 기본법, EU의 AI Act까지 전 세계적으로 AI 생성 이미지에 대한 법적 규제가 강화되는 추세이기 때문이다. 이 흐름이 역전될 가능성은 거의 없다. 구글이 “사실적 인물 이미지 자유 생성”으로 되돌아가는 것은 법적 리스크를 자초하는 일이 된다.

다만 점진적 완화의 가능성은 있다. 현재 가장 큰 문제는 필터의 정확도가 떨어져서 정상적인 이미지까지 과잉 차단하는 오탐(false positive) 이슈다. “딥페이크 목적의 인물 조작”과 “창작 목적의 일반적인 인물 생성”을 구분하는 기술이 고도화되면, 지금처럼 모든 사실적 인물 이미지를 일괄 차단하는 방식에서 벗어날 수 있다. 구글 개발자 포럼에서도 이미 이 방향의 개선 요청이 다수 접수된 상태이며, 구글 측도 피드백 수집 중이라고 밝혔다.

또한 나노바나나2에서 강조된 SynthID + C2PA Content Credentials 기술이 성숙하면, “AI 생성물은 반드시 식별 가능하다”는 전제 하에 인물 생성 제한을 일부 완화할 수도 있다. AI가 만든 이미지를 100% 추적할 수 있다면, 생성 자체를 막을 필요성이 줄어들기 때문이다. 하지만 이것이 실제 정책에 반영되기까지는 상당한 시간이 걸릴 것으로 보인다.

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크리에이터와 실무자를 위한 현실적 조언

지금 나노바나나를 업무에 활용하고 있다면, 이 상황에 맞춰 워크플로우를 조정할 필요가 있다.

블로그, 상세페이지, SNS 콘텐츠 등에 사용할 한국 분위기 거리 사진이 필요하다면, 프롬프트에서 인물을 아예 빼거나 뒷모습/실루엣 위주로 구성하는 것이 가장 확실하다. 또는 일러스트 스타일로 방향을 틀면 얼굴 블러 없이 깔끔한 결과를 얻을 수 있다.

인물 중심 이미지가 반드시 필요한 경우, 나노바나나의 한글 텍스트 렌더링이나 배경 편집 기능은 여전히 업계 최고 수준이므로, 인물은 다른 모델로 생성하고 배경이나 텍스트 작업만 나노바나나로 처리하는 분업 방식을 추천한다.

API를 활용할 수 있는 환경이라면 Google AI Studio에서 안전 필터 수준을 직접 조절하는 것이 가장 확실한 방법이다. 다만 API 사용료와 기술적 진입 장벽을 감안해야 한다.

무엇보다 중요한 건, 이 상황이 “일시적 버그”가 아니라 구글의 의도적 정책 변경이라는 점을 인식하는 것이다. “며칠 기다리면 고쳐지겠지”가 아니라, 현재의 제약 안에서 최선의 워크플로우를 세우는 것이 현실적이다. 물론 앞으로 필터의 정밀도가 개선되면 상황이 나아질 수 있지만, 그때까지는 위의 대처 방법들을 적극 활용하는 것을 권한다.

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이 글은 2026년 2월 27일 기준으로 작성되었으며, 구글의 정책 변경에 따라 상황이 달라질 수 있습니다. 최신 정보는 Google AI 개발자 포럼 및 Reddit r/GeminiAI 커뮤니티를 참고하세요.

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갤러리: 나노바나나2 생성 예시 (프롬프트 포함)