According to AlphaMoat, as of 2026-09, Nano banana korean rendering has 2,768 downloads and 1 stars — ranked #3,900 of 5,078 AI skills overall, and #377 of 512 in Design & Media.
| Platform | Installs | Downloads | Stars | Comments |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 80 | 2.5K | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 191 | 2.8K | 1 | — |
Platforms count differently and update at different times.
Detects text, analyzes its style, renders it with Canvas and supplies that image to Gemini. Analysis has a rule-based fallback, but the full model workflow needs GEMINI_API_KEY and suitable fonts. Prompts and reference images may leave the device; approve that processing and review dependencies, fonts and final lettering.
Profile published 2026-10-27
Generated from the skill’s documentation as examples; not results of actual runs.
The counting method changed in 2026-09: skills with the same name are now counted separately by author, and the full catalog is covered. Dashed lines show months before the change; they are not compared with later months, and no growth is computed across the change.
| Month | Downloads | MoM | Stars |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2.8K | — | 1 |
| 2026-08 | 2.4K | +4.0% | 1 |
| 2026-07 | 2.3K | +9.4% | 1 |
| 2026-06 | 2.1K | +5.6% | 1 |
| 2026-05 | 2.0K | — | 1 |
| 2026-03 | 1.8K | — | 1 |
The author’s original file, shown as plain text without edits or review by AlphaMoat. Links are not clickable; check commands before running them. Fetched 2026-10-23.
--- name: text-preserve description: 비라틴 문자(한글, 일본어, 중국어 등)를 AI 이미지에 정확히 렌더링하는 스킬. Canvas 프리렌더링과 Gemini를 활용하여 텍스트 깨짐 없이 이미지를 생성합니다. tags: - korean - 한국어 - 한글 - japanese - chinese - rendering
- text
- image
- canvas
- gemini
- font
- typography
- 텍스트
- 렌더링
- 이미지
---
# 다국어 텍스트 프리렌더링 스킬
AI 이미지 모델은 한글·한자·일본어 등 비라틴 문자를 직접 그리면 글자가 깨지거나 오타가 생깁니다.
이 스킬은 **웹앱과 완전히 동일한 파이프라인**을 제공합니다:
1. **detect** — 프롬프트에 비라틴 문자가 있는지 감지
2. **analyze** — Gemini LLM으로 프롬프트에서 텍스트와 스타일 추출
3. **render** — Canvas로 정확한 폰트를 사용해 텍스트를 PNG 프리렌더링
4. **generate** — 프리렌더링 PNG를 Gemini 이미지 생성에 인풋으로 넣어 최종 이미지 생성
## 최초 설정 (한 번만)
```bash
cd {baseDir} && node setup.mjs
```
- `canvas` + `@google/generative-ai` npm 패키지 설치
- Noto Sans 폰트 파일을 `{baseDir}/fonts/`에 준비
## 환경 변수
| 변수 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
| `GEMINI_API_KEY` | ⭐ 필수 | Gemini Flash(분석) + Gemini Image(생성) 모두에 사용 |
| `GEMINI_IMAGE_MODEL` | 선택 | 이미지 생성 모델 (기본: gemini-3-pro-image-preview) |
---
## 사용 흐름 (Step-by-Step)
### 한 번에 실행: `pipeline`
전체 파이프라인을 한 명령어로 실행합니다:
```bash
node {baseDir}/render.mjs pipeline "욎홎 뙤앾뼡이라는 지역 축제 포스터 만들어줘" \
--output /tmp/final-image.png --no-base64
```
결과:
```json
{
"detect": { "needsRendering": true, "primaryScript": "hangul", ... },
"analyze": { "texts": [...], "style": {...}, "reasoning": "..." },
"render": { "success": true, "outputPath": "/tmp/text-render-xxx.png", ... },
"generate": { "success": true, "outputPath": "/tmp/final-image.png", ... }
}
```
### 단계별 실행
#### Step 1: 비라틴 문자 감지 (`detect`)
```bash
node {baseDir}/render.mjs detect "사용자 프롬프트 전체"
```
- `needsRendering: false` → 프리렌더링 없이 일반 이미지 생성 진행
- `needsRendering: true` → Step 2로 진행
#### Step 2: Gemini LLM 프롬프트 분석 (`analyze`)
```bash
node {baseDir}/render.mjs analyze "욎홎 뙤앾뼡이라는 지역 축제 포스터 만들어줘"
```
Gemini Flash가 프롬프트를 분석하여:
- 이미지에 들어갈 **텍스트** 추출 (따옴표, 레이블, 맥락 기반)
- 디자인 맥락에 맞는 **스타일** 결정 (폰트, 크기, 색상)
- 각 텍스트의 **역할**(headline/subheadline/body/caption) 지정
- 각 텍스트의 **스크립트·언어** 자동 감지
> **GEMINI_API_KEY가 없으면** 규칙 기반 fallback이 동작합니다.
#### Step 3: Canvas 프리렌더링 (`render`)
analyze 결과를 그대로 render에 전달합니다:
```bash
node {baseDir}/render.mjs render \
--json '{"texts":[...],"style":{...}}' \
--output /tmp/rendered-text.png
```
또는 JSON 파일로:
```bash
node {baseDir}/render.mjs render --input /tmp/analysis.json --output /tmp/rendered-text.png
```
#### Step 4: Gemini 이미지 생성 (`generate`)
**프리렌더링된 텍스트 PNG를 Gemini에 인풋 이미지로 넣어서 최종 이미지를 생성합니다.**
```bash
node {baseDir}/render.mjs generate \
--prompt "욎홎 뙤앾뼡이라는 지역 축제 포스터 만들어줘" \
--rendered /tmp/rendered-text.png \
--analysis '{"texts":[...],"style":{...}}' \
--output /tmp/final-image.png \
--no-base64
```
이 명령어는 내부적으로:
1. 프리렌더링 PNG를 **첫 번째 참조 이미지**로 Gemini에 전달
2. `buildTextRenderFinalPrompt`로 프롬프트를 구성 (텍스트 목록 + 스타일 + "텍스트를 다시 그리지 말고 그대로 사용하라" 지침)
3. Gemini가 텍스트를 자연스럽게 통합한 최종 이미지를 생성
추가 참조 이미지가 있으면 `--ref`로 전달:
```bash
node {baseDir}/render.mjs generate \
--prompt "포스터 만들어줘" \
--rendered /tmp/rendered-text.png \
--ref /tmp/user-reference.jpg \
--output /tmp/final-image.png
```
---
## 지원 폰트
| 언어 | sans-serif | serif | display | handwriting |
|---|---|---|---|---|
| 한국어 | Noto Sans KR | Noto Serif KR | Black Han Sans | Nanum Pen Script |
| 일본어 | Noto Sans JP | Noto Serif JP | Noto Sans JP | Noto Sans JP |
| 중국어 | Noto Sans SC | Noto Serif SC | Noto Sans SC | Noto Sans SC |
| 태국어 | Noto Sans Thai | — | — | — |
| 영어 | Inter | Georgia | Impact | Comic Sans MS |
## 텍스트 역할별 크기
| role | 용도 | 크기 비율 |
|---|---|---|
| headline | 메인 제목 | 1.0x |
| subheadline | 부제목 | 0.7x |
| body | 본문 | 0.5x |
| caption | 캡션/설명 | 0.4x |
## 폰트 크기 매핑
| fontSize | 픽셀 |
|---|---|
| small | 24px |
| medium | 36px |
| large | 48px |
| xlarge | 72px |
---
## 트리거 키워드
이 스킬은 사용자 프롬프트에 다음 키워드가 포함되어 있을 때 자동 활성화됩니다:
`텍스트`, `글자`, `문구`, `로고`, `워터마크`, `브랜드`, `글씨`, `제목`, `헤드라인`,
`text`, `logo`, `title`, `headline`,
또는 프롬프트에 한글/한자/일본어/태국어/아랍어 등 비라틴 문자가 포함된 경우.
## 규칙 (Do)
- 비라틴 문자가 감지되면 반드시 전체 파이프라인 (detect→analyze→render→generate)을 실행한다
- `analyze`로 LLM이 텍스트와 스타일을 추출하도록 한다
- `render`로 Canvas 프리렌더링 PNG를 생성한다
- `generate`로 프리렌더링 PNG를 Gemini에 인풋으로 넣어 최종 이미지를 생성한다
## 금지사항 (Don't)
- AI 모델에게 비라틴 문자를 직접 그리라고 요청하지 않는다
- 프리렌더링 없이 한글/한자/일본어 텍스트를 이미지 프롬프트에 포함하지 않는다
- `render` 단계를 건너뛰고 바로 `generate`하지 않는다
- `analyze` 결과에서 텍스트를 임의로 수정하지 않는다
ContextWeave one-shot architecture diagram generation
A script-based skill that generates or edits images with Nano Banana Pro.
Runs the whisper command line to transcribe audio locally.
A skill that generates and edits diagrams through an MCP server.
Design intelligence and implementation guidance for polished interfaces, from layout and flows to tokens and frontend changes.
An AI video generation and orchestration skill across several model APIs.
Pull a frame out of a video with ffmpeg, or produce a thumbnail for a quick look.
Turn audio files into text with local Whisper, running fully offline once the model is downloaded.
Data month: 2026-09 · Downloads, stars and installs are aggregated monthly from public skill registries (ClawHub, SkillHub). See methodology.