NextStep-1: Toward Autoregressive Image Generation with Continuous Tokens at Scale

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"컴퓨터가 스스로 그림을 그릴 수 있다면 어떨까?"

 

NextStep-1는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 이미지 생성 모델들이 대부분 이산 토큰에 초점을 맞춘 것과는 달리, NextStep-1는 연속 토큰을 사용하여 더 자연스러운 이미지 생성을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "이미지 생성의 진보" 수준을 넘어서, 연속 토큰을 활용한 자기회귀 모델 안에서 사용자의 더욱 정교한 이미지 생성에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 연속적인 색상 변화나 디테일한 질감 표현이 가능해졌습니다. 이제 진짜로 '컴퓨터가 화가가 된 시대'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – NextStep-1의 핵심 아이디어

 

NextStep-1가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "연속 토큰"입니다. 연속 토큰은 이미지의 각 요소를 더 세밀하게 표현할 수 있도록 하며, 이를 통해 보다 자연스러운 이미지 생성을 가능하게 합니다.

 

이러한 연속 토큰의 사용은 실제로 자기회귀 모델링로 구현되며, 이를 통해 더욱 자연스럽고 세밀한 이미지 생성하는 게 NextStep-1의 강점입니다.

 

이 모델은 총 3단계의 프로세스를 거쳐 만들어졌습니다:

• 데이터 전처리 – 이미지 데이터를 연속 토큰 형태로 변환하여 모델에 입력합니다.
• 모델 학습 – 연속 토큰을 활용하여 자기회귀 방식으로 이미지를 생성하는 모델을 학습합니다.
• 이미지 생성 – 학습된 모델을 사용하여 새로운 이미지를 생성합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

NextStep-1의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 연속 토큰 사용
이는 이미지의 각 요소를 더 세밀하게 표현할 수 있는 방식입니다. 기존의 이산 토큰 방식과 달리, 연속적인 표현을 통해 이미지의 자연스러움을 극대화했습니다. 특히 이미지의 색상 변화나 질감 표현에서 큰 향상을 보였습니다.

 

2. 자기회귀 모델링
자기회귀 방식으로 이미지를 생성하는 핵심 메커니즘입니다. 이를 위해 연속 토큰을 활용한 모델링 기법을 도입했으며, 이는 이미지 생성의 자연스러움과 정교함을 높이는 데 기여했습니다. 실제 적용 사례로는 자연스러운 풍경화 생성이 있습니다.

 

3. 대규모 데이터 처리
마지막으로 주목할 만한 점은 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 능력입니다. 이는 특히 대규모 이미지 데이터셋에서의 학습과 생성에서 장점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

NextStep-1의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 이미지 품질 평가
대규모 이미지 데이터셋에서 진행된 평가에서 높은 품질의 이미지를 생성하는 데 성공했습니다. 이는 기존 모델과 비교했을 때 자연스러움과 디테일에서 큰 향상을 보여줍니다. 특히 색상 표현에서 인상적인 결과를 보였습니다.

 

2. 생성 속도 평가
다양한 환경에서의 테스트에서 빠른 이미지 생성 속도를 기록했습니다. 이전의 모델들과 비교하여 처리 속도에서 차별화된 성능 특성을 보여주었으며, 특히 실시간 생성 상황에서 강점을 보였습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 응용 환경에서 진행된 테스트에서는 다양한 사용 사례에서의 적용 가능성을 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항이나 고려사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 NextStep-1가 이미지 생성의 주요 과제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 이미지 생성의 정교함과 자연스러움은 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

NextStep-1는 ImageNet와 COCO라는 첨단 벤치마크에서 각각 85%, 90%이라는 점수를 기록했습니다. 이는 기존 최고 성능 모델 수준의 성능입니다.

실제로 다양한 이미지 생성 시나리오, 특히 복잡한 풍경화나 인물화에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "극도로 복잡한 장면" 생성에서는 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

NextStep-1는 단지 새로운 모델이 아니라, "연속 토큰을 활용한 이미지 생성의 새로운 방향성"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 이미지 생성의 정교함, 예를 들면 영화 제작, 게임 디자인까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 영화 제작: 영화의 배경이나 특수 효과를 자연스럽게 생성하는 데 활용될 수 있습니다.
• 게임 디자인: 게임 내 환경이나 캐릭터 디자인을 보다 정교하게 구현할 수 있습니다.
• 디지털 아트: 예술가들이 새로운 형태의 디지털 아트를 창작하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이러한 미래가 NextStep-1로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

NextStep-1에 입문하려면, 기본적인 머신러닝과 이미지 처리에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터셋을 확보하고, 다양한 이미지 생성 영역을 테스트하면서 모델을 커스터마이즈하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 데이터 전처리 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

NextStep-1는 단순한 기술적 진보를 넘어, 이미지 생성의 패러다임 전환을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 디지털 콘텐츠 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, NextStep-1는 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

 

A Survey on Diffusion Language Models
- 논문 설명: 확산 언어 모델(DLM)은 지배적인 자기회귀(AR) 패러다임에 대한 강력하고 유망한 대안으로 빠르게 부상하고 있습니다.
- 저자: Tianyi Li, Mingda Chen, Bowei Guo, Zhiqiang Shen
- 발행일: 2025-08-14
- PDF: 링크

On the Gaussian distribution of the Mann-Kendall tau in the case of autocorrelated data
- 논문 설명: 자기상관이 있는 데이터에 대한 비모수적 Mann-Kendall 검정은 정규화된 Mann-Kendall tau의 분포가 가우시안이라는 가정에 의존합니다.
- 저자: Tristan Gamot, Nils Thibeau--Sutre, Tom J. M. Van Dooren
- 발행일: 2025-08-14
- PDF: 링크

Exploiting Discriminative Codebook Prior for Autoregressive Image Generation
- 논문 설명: 고급 이산 토큰 기반 자기회귀 이미지 생성 시스템은 먼저 코드북을 사용하여 이미지를 토큰 인덱스의 시퀀스로 변환한 후, 이러한 시퀀스를 자기회귀 패러다임으로 모델링합니다.
- 저자: Longxiang Tang, Ruihang Chu, Xiang Wang, Yujin Han, Pingyu Wu, Chunming He, Yingya Zhang, Shiwei Zhang, Jiaya Jia
- 발행일: 2025-08-14
- PDF: 링크