최근 생성형 AI 영역에서는 얼마나 고품질로 생성하는가보다, 얼마나 효율적으로 생성하는가가 더 중요한 화두로 떠오르고 있습니다. 이미지 생성 품질은 Stable Diffusion, Midjourney, DALL·E를 거치며 이미 일정 수준 이상에 도달했고, 현재는 모바일 디바이스, 로컬 환경, 대규모 서비스 운영을 위해 계산 효율을 극단적으로 끌어올리는 방향으로 기술이 급격히 이동하고 있기 때문입니다.
이러한 흐름 속에서 최근 학계에서는 초대형 텍스트-투-이미지 모델을 경량화하면서도 품질을 유지하는 새로운 아키텍처들이 발표되고 있습니다. 그중 하나로 소개된 연구에서는 대규모 이미지 생성 모델을 세 단계의 분리된 파이프라인으로 재구성하여 기존 대비 훨씬 적은 연산으로 고품질 이미지를 생성하는 방식을 제안했습니다. 이 글에서는 최근 T2I(Text-to-Image) 모델이 어떤 방향으로 진화하고 있는지, 그리고 이러한 변화가 기업의 생성형 서비스와 어떤 연결성을 갖는지 살펴보고자 합니다.
1. 텍스트-투-이미지 모델의 최근 흐름: “High-resolution 모델은 너무 느리다”
Diffusion 모델은 현재 이미지 생성의 사실상 표준입니다.
하지만 구조적으로 반복적인 노이즈 제거 과정이 필수이기 때문에 학습과 추론 비용이 매우 큽니다.
업계가 당면한 문제
- 학습 비용 폭발
- 서비스 운영 비용 증가
- 모바일, 로컬, 실시간 생성 시장에서는 너무 무거움
이 때문에 2024~2025년 TTI 연구는 성능을 유지하면서 단계 수와 연산량을 얼마나 줄일 수 있는가를 중심으로 빠르게 변화하고 있습니다.
2. 고효율 텍스트-투-이미지 모델의 핵심 전략
최근 발표된 여러 연구들을 보면, 공통적으로 다음 전략을 채택합니다.
1) 고해상도 이미지를 바로 생성하지 않고 latent 공간에서 연산
Stable Diffusion이 제시한 방식으로, 이미지 픽셀 대신 압축된 latent 표현에서 노이즈 제거를 수행합니다.
이로써 고해상도 이미지의 계산량을 크게 줄일 수 있습니다.
2) 모델을 여러 단계(Stage)로 분리하여 효율성 확보
최근 모델들은 작은 latent → 큰 latent → 최종 디코딩 구조로 진행됩니다.
장점
- 가장 비싼 계산은 가장 작은 resolution에서 수행
- 큰 해상도에서의 Diffusion은 최소한으로 유지
- 텍스트 정보와 이미지 의미 정보를 분리해 주입 가능
- 학습 안정성과 데이터 효율성 향상
3) 텍스트 인코더 고도화 + 이미지 의미 정보(semantic guidance) 추가
기존 CLIP 기반 구조에서 벗어나,
- 대형 LLM 기반 텍스트 인코더
- CNN/ViT 기반 이미지 의미 추출 경로
등이 함께 조건으로 들어갑니다.
3. 최근 발표된 고효율 아키텍처의 특징 요약
다수의 최신 연구에서 공통적으로 발견되는 특징은 다음과 같습니다.
Stage A. 이미지 압축기 (VQ-VAE / VQGAN 인코더)
- 고해상도 이미지를 discrete token으로 압축
- 안정적 latent 생성 가능
- 고효율 token 기반 처리
Stage B. 중간 해상도 생성 Diffusion
- 가장 큰 Diffusion 계산 단계
- 텍스트, 이미지 의미 조건을 함께 활용
- 조건 drop을 통해 다양성 확보
Stage C. 초저해상도 latent refinement
- 가장 작은 latent에서 세밀한 구조 정교화
- 경량 모델 기반
- 노이즈 예측 안정화 전략 사용
추론(inference)은 C → B → A 순
- 작은 latent에서 생성 시작
- 점점 확장
- 마지막에 디코더로 복원
이 방식은 기존 DDPM과 LDM 대비 추론 비용을 크게 줄이면서 품질을 유지하는 효과가 있습니다.
4. 왜 업계가 “고효율 모델”에 목을 매고 있는가?
1) 모바일, 로컬 생성 시장의 폭발적 성장
기기 내부에서 생성하는 AI 기능이 경쟁력의 핵심이 되면서, 고해상도 모델은 더 이상 GPU 환경만을 가정할 수 없습니다.
2) 숏폼, 스토리 기반 콘텐츠 생성 수요 폭발
Zalpha 세대는 텍스트보다 숏폼 기반 콘텐츠를 더 많이 소비하는 만큼, 빠른 생성이 필수입니다.
3) 광고·커머스 도메인에서의 실시간 생성
실시간 개인화 광고, 상품 기반 숏폼 생성 등에서는 1~2초 내 처리 가능한 모델이 필요합니다.
5. Addeep 기술과의 연결점
Addeep의 ACT(Addeep Automatic Content Convergence Technology)는
- 원본 콘텐츠
- 광고 소재
- 사용자 마인드셋(LMM 추론 결과)
을 분해, 재조합하여 개인별 스마트 콘텐츠를 생성하는 기술입니다.
최근 모델 흐름과 비교하면 다음 지점에서 정합성이 큽니다.
1) Stage 기반 구조와의 자연스러운 연결
ACT의 분해/재조합 방식은 latent 기반 Multi-stage 모델의 설계 방향과 유사합니다.
2) Semantic guidance → Mindset guidance
일반 모델이 이미지 의미를 조건으로 넣는다면,
Addeep은 이를 확장해 개인의 의도, 감정까지 조건으로 사용합니다.
3) 광고·커머스 결합 자동화가 가능한 구조
산업적 활용 측면에서 가장 중요한 차별점으로, Addeep은 Diffusion을 단순 이미지 생성이 아닌 실제 비즈니스 목적에 최적화된 콘텐츠 자동 생성 엔진으로 활용할 수 있습니다.
6. 결론
2025년 텍스트-투-이미지 생성 기술은
- 효율성
- 다단계 구조
- 의미 정보 조건화
- 모바일 확장성
- 콘텐츠 재구성 중심 패러다임
으로 확실히 이동하고 있습니다.
Addeep이 개발하는 ACT, GPR, LMM 기반 스마트 콘텐츠 기술은 이러한 흐름과 정확히 맞물려 있으며, 특히 광고와 커머스를 자동으로 연결하는 생성 구조는 기존 연구가 해결하지 못한 산업적 요구까지 충족할 수 있는 방향입니다.
Addeep 
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