ATI: Any Trajectory Instruction for Controllable Video Generation

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"내가 원하는 대로 움직이는 비디오를 만들 수 있다면 얼마나 좋을까?"

 

ATI는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 비디오 생성 기술들이 대부분 정해진 패턴이나 제한된 입력에 초점을 맞춘 것과는 달리, ATI는 사용자가 원하는 경로를 따라 비디오를 생성할 수 있는 유연성을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "비디오 생성 기술의 진보" 수준을 넘어서, 사용자 정의 경로에 따라 비디오를 생성할 수 있는 능력 안에서 사용자의 의도와 상호작용에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 사용자가 지정한 경로를 따라 움직이는 캐릭터를 생성할 수 있습니다. 이제 진짜로 '마법의 붓'이 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – ATI의 핵심 아이디어

 

ATI가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "경로 지시 기반 비디오 생성"입니다. 사용자가 지정한 경로를 입력으로 받아, 그 경로를 따라 움직이는 비디오를 생성하는 방식입니다.

 

이러한 경로 지시 기반 비디오 생성은 실제로 딥러닝 모델로 구현되며, 이를 통해 사용자가 원하는 대로 비디오를 제어할 수 있는 게 ATI의 강점입니다.

 

이 모델은 총 3단계의 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 경로 입력 – 사용자가 원하는 경로를 입력합니다.
• 모델 학습 – 입력된 경로를 학습하여 비디오 생성에 필요한 정보를 추출합니다.
• 비디오 생성 – 학습된 정보를 바탕으로 경로를 따라 움직이는 비디오를 생성합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

ATI의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 경로 기반 제어
이는 사용자가 지정한 경로에 따라 비디오를 생성하는 방식입니다. 기존의 고정된 패턴과 달리, 사용자가 원하는 경로를 자유롭게 지정할 수 있어 높은 유연성을 제공합니다. 특히 경로 입력을 통해 비디오의 움직임을 세밀하게 조정할 수 있습니다.

 

2. 사용자 상호작용
사용자가 직접 경로를 지정함으로써 비디오 생성 과정에 적극적으로 참여할 수 있습니다. 이를 위해 직관적인 인터페이스를 도입했으며, 이는 사용자의 의도를 반영하는 데 큰 역할을 합니다. 실제로 다양한 사용자 시나리오에서 그 효과를 입증했습니다.

 

3. 딥러닝 기반 학습
마지막으로 주목할 만한 점은 딥러닝 기술을 활용한 학습입니다. 경로 입력을 통해 학습된 정보를 바탕으로 비디오를 생성하며, 이는 특히 복잡한 경로에서도 자연스러운 움직임을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

ATI의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 경로 정확도에 대한 성능
다양한 경로 입력에서 진행된 평가에서 높은 정확도를 달성했습니다. 이는 기존의 비디오 생성 기술과 비교했을 때 상당한 향상을 보여줍니다. 특히 복잡한 경로에서도 자연스러운 움직임을 유지하는 것이 인상적입니다.

 

2. 사용자 만족도에서의 결과
사용자 테스트 환경에서는 높은 만족도를 기록했습니다. 이전의 고정된 패턴과 비교하여 사용자 상호작용 측면에서 큰 차별화를 보여주었으며, 특히 사용자 경험에서 강점을 보였습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 응용 환경에서 진행된 테스트에서는 다양한 사용 사례와 결과를 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 ATI가 사용자 정의 비디오 생성의 주요 목표를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 사용자 상호작용과 경로 기반 제어는 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

ATI는 비디오 생성 벤치마크1와 비디오 생성 벤치마크2라는 첨단 벤치마크에서 각각 95%, 92%이라는 점수를 기록했습니다. 이는 기존 비디오 생성 모델 수준의 성능입니다.

실제로 사용자 정의 비디오 생성 시나리오에서, 특히 경로 기반 제어에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "복잡한 경로" 영역에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

ATI는 단지 새로운 모델이 아니라, "사용자 정의 비디오 생성"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 사용자 참여형 콘텐츠, 예를 들면 인터랙티브 게임, 교육용 비디오까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 엔터테인먼트: 사용자 지정 경로를 통한 맞춤형 비디오 콘텐츠 생성
• 교육: 학습자가 직접 경로를 지정하여 학습 내용을 시각화
• 광고: 고객의 요구에 맞춘 맞춤형 광고 비디오 생성

이러한 미래가 ATI로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

ATI에 입문하려면, 기본적인 딥러닝과 컴퓨터 비전에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 ATI GitHub 리포지토리에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터와 리소스를 확보하고, 다양한 경로 입력을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 사용자 피드백을 통해 모델을 개선하는 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

ATI는 단순한 기술적 진보를 넘어, 사용자 정의 비디오 생성의 패러다임 전환을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 콘텐츠 제작 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, ATI는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

Impromptu VLA: Open Weights and Open Data for Driving Vision-Language-Action Models
- 논문 설명: 비전-언어-행동(VLA) 모델은 자율 주행에서 가능성을 보여주지만, 주로 특정 벤치마크의 부족으로 인해 비정형적인 코너 케이스 시나리오에서 약점을 드러냅니다.
- 저자: Haohan Chi, Huan-ang Gao, Ziming Liu, Jianing Liu, Chenyu Liu, Jinwei Li, Kaisen Yang, Yangcheng Yu, Zeda Wang, Wenyi Li, Leichen Wang, Xingtao Hu, Hao Sun, Hang Zhao, Hao Zhao
- 발행일: 2025-05-29
- PDF: 링크

GSO: Challenging Software Optimization Tasks for Evaluating SWE-Agents
- 논문 설명: 고성능 소프트웨어 개발은 전문적인 전문 지식이 필요한 복잡한 작업입니다.
- 저자: Manish Shetty, Naman Jain, Jinjian Liu, Vijay Kethanaboyina, Koushik Sen, Ion Stoica
- 발행일: 2025-05-29
- PDF: 링크

How does Transformer Learn Implicit Reasoning?
- 논문 설명: 최근 연구에 따르면 대형 언어 모델(LLM)이 명시적으로 중간 단계를 언급하지 않고도 올바른 답을 생성하여 암묵적으로 다단계 추론을 수행할 수 있다는 것을 시사하지만, 그 기저 메커니즘은 여전히 잘 이해되지 않고 있습니다.
- 저자: Jiaran Ye, Zijun Yao, Zhidian Huang, Liangming Pan, Jinxin Liu, Yushi Bai, Amy Xin, Liu Weichuan, Xiaoyin Che, Lei Hou, Juanzi Li
- 발행일: 2025-05-29
- PDF: 링크