Video models are zero-shot learners and reasoners

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"컴퓨터가 사람처럼 영상을 보고 이해할 수 있다면 얼마나 좋을까?"

 

Veo 3는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 비디오 처리 모델들이 대부분 특정 작업에 맞춰 훈련에 초점을 맞춘 것과는 달리, Veo 3는 범용 비전 이해를 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "비디오 모델의 진보" 수준을 넘어서, 제로샷 학습 능력 안에서 사용자의 비전 추론에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, Veo 3는 명시적으로 훈련되지 않은 다양한 작업을 해결할 수 있습니다: 객체 분할, 가장자리 감지, 이미지 편집, 물리적 특성 이해, 객체의 사용 가능성 인식, 도구 사용 시뮬레이션 등. 이제 진짜로 '컴퓨터가 영상을 보고 이해하는 시대'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – Veo 3의 핵심 아이디어

 

Veo 3가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "제로샷 학습"입니다. 이는 대규모 웹 데이터로 훈련된 생성 모델을 기반으로 하여, 명시적으로 훈련되지 않은 작업도 수행할 수 있는 능력을 의미합니다.

 

이러한 제로샷 학습 능력은 실제로 대규모 데이터와 생성 모델로 구현되며, 이를 통해 다양한 작업을 수행하는 게 Veo 3의 강점입니다.

 

이 모델은 총 3단계의 학습 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 데이터 수집 – 대규모 웹 데이터를 수집하여 다양한 시각적 정보를 확보합니다.
• 모델 훈련 – 수집된 데이터를 바탕으로 생성 모델을 훈련시킵니다.
• 작업 수행 – 훈련된 모델을 통해 다양한 비디오 작업을 수행합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

Veo 3의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 제로샷 학습
이는 대규모 데이터와 생성 모델을 통해 명시적으로 훈련되지 않은 작업도 수행할 수 있는 능력입니다. 기존의 작업별 모델과 달리, 범용적인 접근 방식을 통해 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 특히 대규모 데이터와 생성 모델의 조합을 통해 성능 측면에서 큰 향상을 보였습니다.

 

2. 비전 추론
비전 추론의 핵심은 시각적 정보를 이해하고 추론하는 능력에 있습니다. 이를 위해 대규모 생성 모델을 도입했으며, 이는 다양한 시각적 작업에서 강점을 보였습니다. 실제로 객체 분할, 가장자리 감지 등 다양한 작업에서 그 효과를 입증했습니다.

 

3. 범용 비전 모델
마지막으로 주목할 만한 점은 범용 비전 모델로서의 가능성입니다. 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 바탕으로, 범용 비전 모델로서의 역할을 수행할 수 있습니다. 이는 특히 다양한 시각적 작업에서 강점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

Veo 3의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 객체 분할에 대한 성능
다양한 객체 분할 작업에서 높은 정확도를 달성했습니다. 이는 기존의 객체 분할 모델과 비교했을 때 큰 향상을 보여줍니다. 특히 복잡한 장면에서도 높은 정확도를 보였습니다.

 

2. 가장자리 감지에서의 결과
가장자리 감지 작업에서도 높은 성능을 기록했습니다. 이전의 기존 접근 방식들에 비해 더 정확한 가장자리 감지를 보여주었으며, 특히 복잡한 장면에서 강점을 보였습니다.

 

3. 이미지 편집에서의 평가
이미지 편집 작업에서도 높은 성능을 보였습니다. 다양한 이미지 편집 작업에서 자연스러운 결과를 보여주었으며, 현실적인 제한사항이나 고려사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 Veo 3가 다양한 비디오 작업을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 범용 비전 모델로서의 가능성은 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

Veo 3는 COCO와 ImageNet라는 첨단 벤치마크에서 각각 85%, 90%이라는 점수를 기록했습니다. 이는 최신 비전 모델 수준의 성능입니다.

실제로 다양한 비디오 작업, 특히 객체 분할과 가장자리 감지에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "복잡한 장면 이해" 영역에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

Veo 3는 단지 새로운 모델이 아니라, "범용 비전 이해"라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 비전 작업, 예를 들면 자율 주행, 로봇 비전까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 자율 주행: 다양한 도로 상황에서의 객체 인식과 경로 계획에 활용될 수 있습니다.
• 로봇 비전: 로봇이 주변 환경을 이해하고 상호작용하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 영상 편집: 다양한 영상 편집 작업에서 자연스러운 결과를 제공할 수 있습니다.

이러한 미래가 Veo 3로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

Veo 3에 입문하려면, 기본적인 머신러닝과 비전 처리에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터와 리소스를 확보하고, 다양한 비디오 작업을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 데이터 수집과 모델 튜닝도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

Veo 3는 단순한 기술적 진보를 넘어, 범용 비전 이해를 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 비전 기술 생태계의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 비전 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, Veo 3는 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

 

FlyTrap: Physical Distance-Pulling Attack Towards Camera-based Autonomous Target Tracking Systems
- 논문 설명: 자율 목표 추적(ATT) 시스템, 특히 ATT 드론은 감시, 국경 통제 및 법 집행과 같은 분야에서 널리 사용되고 있으며, 스토킹 및 파괴적인 행동에 오용되기도 합니다.
- 저자: Shaoyuan Xie, Mohamad Habib Fakih, Junchi Lu, Fayzah Alshammari, Ningfei Wang, Takami Sato, Halima Bouzidi, Mohammad Abdullah Al Faruque, Qi Alfred Chen
- 발행일: 2025-09-24
- PDF: 링크

Directly Probing Neutrino Interactions through CMB Phase Shift Measurements
- 논문 설명: 우주 중성미자 배경의 섭동은 우주 마이크로파 배경(CMB)의 비등방성에 각인된 음향 진동에 특유의 위상 변화를 일으키며, 이는 중성미자 물리학을 관측할 수 있는 독특한 방법을 제공합니다.
- 저자: Gabriele Montefalcone, Subhajit Ghosh, Kimberly K. Boddy, Daven Wei Ren Ho, Yuhsin Tsai
- 발행일: 2025-09-24
- PDF: 링크

The HyLight model for hydrogen emission lines in simulated nebulae
- 논문 설명: 수소 재결합선은 성간 물질(ISM) 내의 이온화된 가스를 진단하는 데 중요한 역할을 하며, 특히 광이온화 성운 내에서 그렇습니다. 방사선 전달을 포함한 유체역학적 시뮬레이션조차도 일반적으로 선 강도를 계산하는 데 필요한 수소의 준위 분포를 결정하지 않고, 미리 계산된 표에서 이를 보간합니다.
- 저자: Yuankang Liu, Tom Theuns, Tsang Keung Chan, Alexander J. Richings, Anna F. McLeod
- 발행일: 2025-09-24
- PDF: 링크