HubX, ReShoot 앱에서 지연 시간이 짧은 컨텍스트 기반 사진 편집을 위해 Gemini 2.5 Flash Image 통합

HubX는 모바일 애플리케이션 포트폴리오를 통해 3억 명이 넘는 사용자에게 서비스를 제공하는 글로벌 기술 허브입니다. 최신 앱인 ReShoot을 개발할 때 생성형 AI를 사용하여 전문 수준의 사진 편집을 대중화하는 것을 목표로 했습니다. Gemini API를 활용하여 팀은 MVP 개발 시작부터 iOS 출시까지 단 2주 만에 프로젝트를 진행하는 놀라운 개발 속도를 달성했습니다. 얼마 지나지 않아 ReShoot은 App Store의 미국 그래픽 및 디자인 카테고리에서 1위를 차지했습니다.

이 앱의 목표는 사용자가 원본 피사체의 자연스러운 모습과 정체성을 잃지 않고 사진의 장면이나 스타일을 변경할 수 있도록 하는 것입니다. 개발자에게는 모바일 환경의 엄격한 짧은 지연 시간 요구사항 내에서 이러한 수준의 복잡한 멀티모달 추론을 제공하는 것이 상당한 아키텍처 문제입니다. 이 문제를 해결하기 위해 HubX는 Gemini API를 활용하여 고화질 컨텍스트 이해와 뛰어난 추론 속도의 균형을 맞추는 정교한 사진 편집 파이프라인을 구축했습니다.

ReShoot의 추론 엔진을 구축하기 위해 HubX는 Google팀과 협력하여 Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana라고도 함)를 통합했습니다.

이미지 대 이미지 생성의 주요 기술적 과제는 복잡한 장면 요청을 해석하면서 피사체 정체성을 유지하는 것입니다. 텍스트 추론과 이미지 합성을 위해 별도의 모델을 연결해야 하는 경우가 많은 기존 파이프라인과 달리 Gemini 2.5 Flash Image는 기본적으로 멀티모달입니다. 텍스트 프롬프트와 이미지 입력을 단일 통합 단계로 처리합니다.

이 아키텍처를 사용하면 ReShoot이 업로드된 사진의 핵심 정체성과 컨텍스트를 유지하면서 사용자 프롬프트에 대한 준수도가 높은 대화형 편집 (이미지 + 텍스트에서 이미지로)을 실행할 수 있습니다. 테스트한 대안과 비교했을 때 Gemini 모델이 뛰어난 시각적 이해와 멀티모달 일관성을 제공하는 것으로 나타났습니다.

고화질 생성이 필수이지만 모바일 사용자는 거의 즉각적인 결과를 기대합니다. 광고 소재 제작 과정에서 발생하는 모든 마찰은 참여도 손실로 이어질 수 있습니다.

HubX는 Gemini 2.5 Flash Image를 표준화하여 이미지 업데이트 및 조작의 평균 응답 시간을 거의 40% 단축했습니다. 지연 시간이 크게 줄어들면 사용자 환경이 수동적인 대기 상태에서 유연한 창작 과정으로 전환되므로 소비자 모바일 앱의 유지에 필수적입니다.

Gemini API를 통합하면 즉각적인 성능 향상 외에도 HubX 개발 아키텍처가 크게 간소화됩니다. 이 팀은 Google AI Studio를 사용하여 프롬프트 체인을 프로토타입으로 제작하고 테스트한 후 모바일 백엔드에 연결된 맞춤 Node.js 패키지를 통해 프로덕션에 배포합니다.

Gemini 모델을 사용하기 전에는 멀티모달 데이터 해석과 관련된 작업에 복잡한 맞춤 로직이나 서로 다른 모델의 연결이 필요한 경우가 많았습니다. Gemini 2.5 Flash Image를 도입한 HubX는 이러한 작업을 일관된 단일 모델링 프레임워크로 통합하여 아키텍처 복잡성을 줄이는 동시에 추론 속도를 개선했습니다.

Gemini API를 성공적으로 통합한 후 HubX는 생성된 콘텐츠의 저장 및 좋아요 비율이 높아진 것으로 보아 사용자 참여도가 증가한 것으로 확인했습니다. 앞으로 ReShoot을 단일 목적 도구에서 원활한 기본 사진 편집을 위한 포괄적인 플랫폼으로 발전시킬 계획입니다.

HubX의 구현은 개발자가 Gemini API의 속도와 기본 멀티모달 기능을 활용하여 모바일 사용자의 요구사항을 충족하는 직관적인 고성능 애플리케이션을 빌드하는 방법을 보여줍니다.

Gemini 모델로 빌드를 시작하려면 이미지 생성 문서를 참고하세요.