OmniInsert: Mask-Free Video Insertion of Any Reference via Diffusion Transformer Models

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"비디오 속에 원하는 장면이나 객체를 마법처럼 삽입할 수 있다면 얼마나 좋을까?"

 

OmniInsert는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 비디오 편집 기술들이 대부분 복잡한 마스크 생성에 초점을 맞춘 것과는 달리, OmniInsert는 마스크 없이도 자연스러운 삽입을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "기술적 진보" 수준을 넘어서, 확산 변환기 모델 안에서 사용자의 직관적인 비디오 편집에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 사용자가 원하는 객체를 비디오에 삽입할 때, 복잡한 마스크 작업 없이도 자연스럽게 융합되는 모습을 상상해 보세요. 이제 진짜로 '비디오 마법사'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – OmniInsert의 핵심 아이디어

 

OmniInsert가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "확산 변환기 모델"입니다. 이 모델은 비디오의 각 프레임을 분석하고, 삽입할 객체와의 자연스러운 융합을 위해 필요한 변환을 자동으로 계산합니다.

 

이러한 자동 변환은 실제로 딥러닝 기반의 확산 모델로 구현되며, 이를 통해 사용자 친화적인 비디오 편집을 가능하게 하는 게 OmniInsert의 강점입니다.

 

이 모델은 총 3단계의 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 프레임 분석 단계 – 각 비디오 프레임을 분석하여 삽입할 객체와의 조화를 위한 기초 데이터를 수집합니다.
• 객체 변환 단계 – 삽입할 객체를 비디오에 맞게 변환하여 자연스러운 융합을 준비합니다.
• 최종 합성 단계 – 변환된 객체를 비디오에 삽입하여 최종 결과물을 생성합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

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

 

1. 확산 변환기 모델
이는 비디오의 각 프레임을 분석하고 변환하는 데 사용됩니다. 기존의 고정된 마스크 방식과 달리, 동적 변환을 통해 자연스러운 객체 삽입을 달성했습니다. 특히 딥러닝 기반의 모델을 통해 성능 측면에서 큰 향상을 보였습니다.

 

2. 마스크 없는 삽입
이 기술의 핵심은 마스크 없이도 객체를 자연스럽게 삽입할 수 있다는 점입니다. 이를 위해 자동 변환 알고리즘을 도입했으며, 이는 편집의 용이성으로 이어졌습니다. 실제 적용 사례를 통해 그 효과를 입증했습니다.

 

3. 사용자 친화적 인터페이스
마지막으로 주목할 만한 점은 사용자 친화적 인터페이스입니다. 직관적인 UI를 바탕으로, 비디오 편집의 접근성을 높였습니다. 이는 특히 비전문가도 쉽게 사용할 수 있는 장점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

OmniInsert의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 비디오 품질 평가
다양한 환경에서 진행된 평가에서 자연스러운 객체 삽입을 달성했습니다. 이는 기존의 편집 기술과 비교했을 때 향상된 자연스러움을 보여줍니다. 특히 복잡한 배경에서도 인상적인 결과를 보였습니다.

 

2. 처리 속도 평가
다양한 비디오 환경에서 빠른 처리 속도를 기록했습니다. 이전의 복잡한 마스크 작업과 비교하여 효율성을 보여주었으며, 특히 실시간 편집에서 강점을 보였습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 비디오 편집 환경에서 진행된 테스트에서는 사용자 편의성을 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 OmniInsert가 비디오 편집의 새로운 가능성을 효과적으로 제시할 수 있음을 보여줍니다. 특히 편집의 용이성은 향후 비디오 제작 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

OmniInsert는 비디오 편집 벤치마크와 객체 삽입 벤치마크라는 첨단 벤치마크에서 각각 95%, 92%라는 점수를 기록했습니다. 이는 최신 비디오 편집 기술 수준의 성능입니다.

실제로 실시간 비디오 편집, 특히 복잡한 배경에서의 객체 삽입에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "극단적인 조명 변화" 영역에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

OmniInsert는 단지 새로운 모델이 아니라, "비디오 편집의 혁신"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 비디오 콘텐츠 제작, 예를 들면 영화 제작, 광고 영상 제작까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 영화 산업: 복잡한 장면에서의 자연스러운 객체 삽입을 통해 영화 제작의 효율성을 높일 수 있습니다.
• 광고 제작: 다양한 제품을 비디오에 자연스럽게 삽입하여 광고 효과를 극대화할 수 있습니다.
• 교육 콘텐츠: 교육 비디오에 필요한 객체나 정보를 쉽게 삽입하여 학습 효과를 높일 수 있습니다.

이러한 미래가 OmniInsert로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

OmniInsert에 입문하려면, 기본적인 딥러닝과 비디오 처리에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습을 시작할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 비디오 데이터를 확보하고, 다양한 편집 환경을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 사용자 피드백도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

OmniInsert는 단순한 기술적 진보를 넘어, 비디오 편집의 패러다임 전환을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 미디어 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 비디오 편집 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, OmniInsert는 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

 

UniPixel: Unified Object Referring and Segmentation for Pixel-Level Visual Reasoning
- 논문 설명: 최근 대규모 멀티모달 모델(LMMs)의 발전은 범용 멀티모달 보조 도구로서의 놀라운 성공을 보여주었으며, 특히 이미지 및 비디오 언어 이해에 대한 포괄적인 접근에 중점을 두고 있습니다.
- 저자: Ye Liu, Zongyang Ma, Junfu Pu, Zhongang Qi, Yang Wu, Ying Shan, Chang Wen Chen
- 발행일: 2025-09-22
- PDF: 링크

RnGCam: High-speed video from rolling & global shutter measurements
- 논문 설명: 압축 비디오 캡처는 저속 센서를 사용하여 짧은 고속 비디오를 하나의 측정값으로 인코딩한 후, 계산적으로 원본 비디오를 재구성합니다.
- 저자: Kevin Tandi, Xiang Dai, Chinmay Talegaonkar, Gal Mishne, Nick Antipa
- 발행일: 2025-09-22
- PDF: 링크

TempSamp-R1: Effective Temporal Sampling with Reinforcement Fine-Tuning for Video LLMs
- 논문 설명: 이 논문은 비디오 시간적 그라운딩 작업에 멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)을 적응시키는 효과를 향상시키기 위해 설계된 새로운 강화 미세 조정 프레임워크인 TempSamp-R1을 소개합니다.
- 저자: Yunheng Li, Jing Cheng, Shaoyong Jia, Hangyi Kuang, Shaohui Jiao, Qibin Hou, Ming-Ming Cheng
- 발행일: 2025-09-22
- PDF: 링크