# 블로그 이미지 생성 Phase 2: photo 모델 교체 + A/B 테스트

## 배경
- Phase 1(task-1622.1) 완료: 구조형→HTML→PNG 라우팅 수정, 유형 분류 강화
- Phase 2: photo 타입에 Imagen 3 vs GPT Image A/B 테스트 후 primary 모델 결정

## 참조
- task-1616.1 분석 보고서: `/home/jay/workspace/memory/reports/task-1616.1.md`
- image_router.py: `/home/jay/workspace/tools/ai-image-gen/image_router.py`
- gemini_pro_generate.py: `/home/jay/workspace/tools/ai-image-gen/gemini_pro_generate.py`

## 작업 내용

### 1. 현재 Gemini 모델 확인 + Imagen 3 전환 가능성
- 현재: `gemini-3-pro-image-preview` (preview → 품질 낮음, systemInstruction 무시)
- Imagen 3: Google Cloud Vertex AI의 전용 이미지 생성 모델
- 확인 사항:
  - `.env.keys`에 Vertex AI 인증 정보가 있는지
  - Imagen 3 API 엔드포인트와 인증 방식
  - Gemini generateContent API와 Imagen predict API 차이

### 2. GPT Image 경로 확인
- image_router.py에 `_generate_gpt()` 함수가 이미 있는지 확인
- OpenAI API 키 (.env.keys에서 `OPENAI_API_KEY` 확인)
- DALL-E 3 또는 GPT-4o 이미지 생성 API

### 3. A/B 테스트 실행
테스트 프롬프트 3개 (보험 도메인):
```
1. "Professional insurance office interior, modern Korean style, natural lighting, clean desk with laptop"
2. "Happy Korean family reviewing insurance documents with financial advisor, warm indoor setting"  
3. "Abstract visualization of insurance protection concept, shield, umbrella, minimalist style"
```

각 프롬프트로:
- Gemini (현재 모델) → 이미지 저장
- Imagen 3 (가능하면) → 이미지 저장
- GPT Image (가능하면) → 이미지 저장

### 4. 비교 평가 기준
- 텍스트 렌더링 문제 없는지 (프롬프트가 이미지 안에 안 나오는지)
- 이미지 해상도/품질
- 한국어 맥락 이해도
- 생성 시간
- 비용

### 5. 결과 기반 primary 모델 결정
- image_router.py의 photo 경로 모델 교체
- fallback 순서 재설정

### 6. 서버 재시작 + 대시보드 이미지 생성 테스트

## 보고서
`/home/jay/workspace/memory/reports/task-1626.md`
- A/B 테스트 결과 (이미지 경로 포함)
- 모델 비교표
- primary 모델 결정 근거