#!/usr/bin/env python3 """ Gemini vs GPT Image 1.5 비교 — 카메라 각도 중심 5개 씬. 실행: cd backend && .venv/bin/python tests/compare_t2i_models.py 결과: projects/t2i_comparison/ 에 이미지 + HTML """ import base64 import json import os import sys import time import urllib.request import urllib.error from pathlib import Path sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent)) # 2026-04-27 hotfix: prod URL setdefault 제거. 단독 실행 시 prod DB가 의도하지 않은 # 변경에 노출될 위험이 있어 sqlite default로 변경. prod DB가 필요하면 명시적으로 # export DATABASE_URL=postgresql://... 후 실행할 것. import tempfile as _tmp_default os.environ.setdefault("DATABASE_URL", f"sqlite:///{_tmp_default.gettempdir()}/theroad_standalone.sqlite") from app.core.config import settings # ── 5개 씬 데이터 (DB에서 추출한 것) ── SCENES = [ { "id": "scene_1", "beat": "자기 몸을 수술하는 한재호", "camera": {"angle": "약한 하이앵글", "shot_size": "미디엄 와이드", "lens": "35mm", "composition": "수술대 중앙 배치"}, "prompt": "수술대 위에는 한재호의 몸이 누워 있고, 은성의 몸에 라이딩된 한재호가 수술복 차림으로 직접 메스를 들고 자신의 몸을 집도한다. 주변 대원들은 장비를 건네며 긴장한 채 보조한다.", "gemini_image": "/Users/manta/Documents/Projects/TheRoad-I1/projects/677e5f0c-d7cb-4082-9723-98280fe899ca/images/3b310c12-dba4-4768-9849-10d2108d62ac/scene/230b0db2-c773-457b-9b39-7e4edb53cd85.png", }, { "id": "scene_2", "beat": "캡슐 속 동녘과 떨어지는 멘탈 수치", "camera": {"angle": "아이레벨", "shot_size": "미디엄 와이드", "lens": "28mm", "composition": "캡슐과 모니터 동시 프레임"}, "prompt": "전략실 한편 캡슐 안에 다시 누운 동녘 옆으로 모니터에 서현 멘탈 레이트 수치가 떠 있고, 은성과 치호가 심각한 얼굴로 계기판을 본다. 차가운 숫자와 불안한 표정이 같은 프레임에 묶인다.", "gemini_image": "/Users/manta/Documents/Projects/TheRoad-I1/projects/677e5f0c-d7cb-4082-9723-98280fe899ca/images/3b310c12-dba4-4768-9849-10d2108d62ac/scene/a6c559f0-833f-48c2-8e30-1183792aaf26.png", }, { "id": "scene_3", "beat": "나물 보따리와 넘어짐", "camera": {"angle": "약간 하이앵글", "shot_size": "미디엄샷", "lens": "50mm", "composition": "넘어진 인물 중심"}, "prompt": "바닥에 내팽개쳐진 나물 보따리 위를 밟은 광훈이 뒤로 꽈당 넘어지고, 순례는 미안한 얼굴로 두 손을 모은다. 옆의 동녘과 덕현은 웃음을 참느라 입을 막고 있다.", "gemini_image": "/Users/manta/Documents/Projects/TheRoad-I1/projects/677e5f0c-d7cb-4082-9723-98280fe899ca/images/93ac1d8d-b926-4a4a-a032-76148803f904/scene/de02a776-41e9-494b-9328-eb007ab176dd.png", }, { "id": "scene_4", "beat": "서창의 점프 탈출", "camera": {"angle": "측면", "shot_size": "중간 와이드", "lens": "35mm", "composition": "점프 동작 측면 포착"}, "prompt": "열린 수송차량 측면에서 서창이 몸을 던져 코카가 모는 바이크나 차량 쪽으로 점프한다. 뒤편에서는 서현이 실신한 채 늘어져 있고, 동녘이 그녀를 흔들어 깨우려 한다.", "gemini_image": "/Users/manta/Documents/Projects/TheRoad-I1/projects/677e5f0c-d7cb-4082-9723-98280fe899ca/images/1a22fd86-b6ba-4b66-9bab-ba120f2ca66e/scene/58e94e26-6220-405a-bbef-f1b8dc997a62.png", }, { "id": "scene_5", "beat": "드롭을 노린 난사", "camera": {"angle": "망원 아이레벨", "shot_size": "와이드샷", "lens": "85mm compressed", "composition": "산 전경 깊이감"}, "prompt": "산 정상 쪽 드롭 상자를 향해 여러 참가자들이 몰려 뛰는 순간, 산중턱의 49번 남자가 기관단총을 난사한다. 달리던 몸들이 비탈에서 픽픽 쓰러지고, 동녘은 낮은 곳에서 그 광경을 지켜본다.", "gemini_image": "/Users/manta/Documents/Projects/TheRoad-I1/projects/677e5f0c-d7cb-4082-9723-98280fe899ca/images/93ac1d8d-b926-4a4a-a032-76148803f904/scene/adfbcf24-649a-4574-8f60-82c6055df059.png", }, ] OUTPUT_DIR = Path(settings.projects_dir) / "t2i_comparison" def build_cinematic_prompt(scene: dict) -> str: """카메라 정보 포함 영어 프롬프트 생성.""" cam = scene["camera"] return ( f"A cinematic still frame from a Korean sci-fi thriller film. " f"Pre-visualization concept art for director's shot planning.\n\n" f"Scene: {scene['prompt']}\n\n" f"Camera: {cam.get('shot_size', 'medium')} shot, {cam.get('angle', 'eye level')} angle, " f"{cam.get('lens', '35mm')} lens, {cam.get('composition', 'centered')}.\n" f"Dramatic cinematic lighting, near-future Korean setting, photorealistic." ) def generate_gpt_image(prompt: str, reference_image_path: str = None) -> bytes: """GPT Image 1.5 (high) 로 이미지 생성.""" api_key = settings.openai_api_key # Prepend square instruction per docs full_prompt = f"Create the following as a 16:9 widescreen cinematic image: {prompt}" body = { "model": "gpt-image-1.5", "prompt": full_prompt, "n": 1, "size": "1024x1024", "quality": "high", } req = urllib.request.Request( "https://api.openai.com/v1/images/generations", data=json.dumps(body).encode(), headers={ "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json", }, ) with urllib.request.urlopen(req, timeout=120) as resp: data = json.loads(resp.read()) b64 = data["data"][0].get("b64_json") if b64: return base64.b64decode(b64) # If URL returned instead of b64 url = data["data"][0].get("url") if url: with urllib.request.urlopen(url, timeout=60) as img_resp: return img_resp.read() raise RuntimeError("No image data in response") def generate_gemini_image(prompt: str) -> bytes: """Gemini로 이미지 생성 (새로 생성).""" api_key = settings.gemini_api_key model = settings.gemini_image_model url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{model}:generateContent?key={api_key}" body = { "contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}], "generationConfig": { "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"], "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}, }, } req = urllib.request.Request(url, data=json.dumps(body).encode(), headers={"Content-Type": "application/json"}) with urllib.request.urlopen(req, timeout=120) as resp: data = json.loads(resp.read()) for candidate in data.get("candidates", []): for part in candidate.get("content", {}).get("parts", []): inline = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if inline and inline.get("data"): return base64.b64decode(inline["data"]) raise RuntimeError("No image in Gemini response") def img_to_data_uri(path_or_bytes) -> str: """이미지를 HTML data URI로 변환.""" if isinstance(path_or_bytes, bytes): b64 = base64.b64encode(path_or_bytes).decode() else: b64 = base64.b64encode(Path(path_or_bytes).read_bytes()).decode() return f"data:image/png;base64,{b64}" def run(): OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) results = [] for i, scene in enumerate(SCENES): print(f"\n[{i+1}/5] {scene['beat']}") prompt = build_cinematic_prompt(scene) print(f" 프롬프트: {prompt[:80]}...") result = { "id": scene["id"], "beat": scene["beat"], "camera": scene["camera"], "prompt": prompt, "original_prompt_ko": scene["prompt"], } # 기존 Gemini 이미지 (이미 생성됨) gemini_existing = Path(scene["gemini_image"]) if gemini_existing.exists(): result["gemini_existing"] = str(gemini_existing) print(f" Gemini 기존: ✅") else: result["gemini_existing"] = None print(f" Gemini 기존: ❌ 파일 없음") # Gemini 새로 생성 (같은 프롬프트로) try: gemini_bytes = generate_gemini_image(prompt) gemini_path = OUTPUT_DIR / f"{scene['id']}_gemini_new.png" gemini_path.write_bytes(gemini_bytes) result["gemini_new"] = str(gemini_path) print(f" Gemini 새로: ✅ ({len(gemini_bytes)//1024}KB)") except Exception as e: result["gemini_new"] = None print(f" Gemini 새로: ❌ {str(e)[:80]}") time.sleep(2) # GPT Image 1.5 try: gpt_bytes = generate_gpt_image(prompt) gpt_path = OUTPUT_DIR / f"{scene['id']}_gpt.png" gpt_path.write_bytes(gpt_bytes) result["gpt_image"] = str(gpt_path) print(f" GPT Image: ✅ ({len(gpt_bytes)//1024}KB)") except Exception as e: result["gpt_image"] = None print(f" GPT Image: ❌ {str(e)[:80]}") time.sleep(2) results.append(result) # HTML 생성 html = build_comparison_html(results) html_path = OUTPUT_DIR / "comparison.html" html_path.write_text(html, encoding="utf-8") print(f"\n✅ 비교 페이지: {html_path}") print(f" 열기: open {html_path}") def build_comparison_html(results: list) -> str: cards = "" for r in results: cam = r["camera"] cam_info = f"Angle: {cam.get('angle','?')} | Shot: {cam.get('shot_size','?')} | Lens: {cam.get('lens','?')} | Comp: {cam.get('composition','?')}" gemini_existing_img = "" if r.get("gemini_existing"): gemini_existing_img = f'Gemini existing' else: gemini_existing_img = '
이미지 없음
' gemini_new_img = "" if r.get("gemini_new"): gemini_new_img = f'Gemini new' else: gemini_new_img = '
생성 실패
' gpt_img = "" if r.get("gpt_image"): gpt_img = f'GPT Image 1.5' else: gpt_img = '
생성 실패
' cards += f"""

{r['beat']}

{cam_info}
{r['original_prompt_ko']}
영어 프롬프트
{r['prompt']}

Gemini 3.1 Flash (기존)

{gemini_existing_img}

Gemini 3.1 Flash (새로)

{gemini_new_img}

GPT Image 1.5 (high)

{gpt_img}
""" return f""" T2I 모델 비교 — 카메라 각도 중심

T2I 모델 비교 — 카메라 각도 중심

Gemini 3.1 Flash Image Preview vs GPT Image 1.5 (high) | 5개 씬 비교

{cards} """ if __name__ == "__main__": run()