Model Already Knows the Best Noise: Bayesian Active Noise Selection via Attention in Video Diffusion Model

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"어떻게 하면 비디오 생성 모델에서 더 일관되고 고품질의 결과를 얻을 수 있을까?"

 

ANSE (Active Noise Selection for Generation)는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 외부 설계된 프라이어들이 대부분 내부 모델 신호를 간과한 것과는 달리, ANSE는 모델 인식적 프레임워크를 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "비디오 품질 향상" 수준을 넘어서, 주의 기반 불확실성 정량화 안에서 사용자의 노이즈 시드 선택에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, ANSE는 주의 샘플 간의 엔트로피 불일치를 측정하여 모델의 신뢰성과 일관성을 추정합니다. 이제 진짜로 '모델이 스스로 최적의 노이즈를 선택하는' 시대가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – ANSE의 핵심 아이디어

 

ANSE가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "BANSA (Bayesian Active Noise Selection via Attention)"입니다. 이는 여러 확률적 주의 샘플 간의 엔트로피 불일치를 측정하여 모델의 신뢰성을 추정하는 방식으로 작동합니다.

 

이러한 특징은 실제로 베르누이 마스크 근사로 구현되며, 이를 통해 단일 확산 단계와 주의 레이어의 부분 집합을 사용하여 점수 추정이 가능합니다. 이는 ANSE의 강점입니다.

 

이 모델은 총 3단계의 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 노이즈 시드 선택 – 모델의 주의 기반 불확실성을 정량화하여 최적의 노이즈 시드를 선택합니다.
• 베르누이 마스크 근사 – 효율적인 추론을 위해 BANSA의 근사를 사용하여 점수를 추정합니다.
• 비디오 생성 – 선택된 노이즈 시드를 사용하여 비디오를 생성하며, 품질과 시간적 일관성을 향상시킵니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

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

 

1. 주의 기반 불확실성 정량화
이는 모델의 주의 샘플 간 엔트로피 불일치를 측정하여 신뢰성을 추정하는 방식입니다. 기존의 외부 프라이어 방식과 달리, 모델 내부 신호를 활용하여 더 높은 품질의 비디오를 생성할 수 있습니다.

 

2. 베르누이 마스크 근사
효율적인 추론을 위해 BANSA의 근사를 도입했습니다. 이는 단일 확산 단계에서 점수를 추정할 수 있게 하여, 추론 시간을 최소화하면서도 높은 품질을 유지합니다.

 

3. 비디오 품질 및 일관성 향상
선택된 노이즈 시드를 통해 비디오의 품질과 시간적 일관성을 크게 향상시킵니다. 이는 특히 대규모 비디오 생성 작업에서 중요한 이점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

ANSE의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 비디오 품질에 대한 성능
CogVideoX-2B와 5B 데이터셋에서 진행된 평가에서 각각 8%와 13%의 추론 시간 증가만으로 비디오 품질과 일관성을 향상시켰습니다. 이는 기존 방법들과 비교했을 때 상당한 개선을 보여줍니다.

 

2. 시간적 일관성에서의 결과
시간적 일관성 측면에서도 ANSE는 기존 방법들에 비해 더 높은 일관성을 유지하며, 특히 대규모 비디오 생성 작업에서 강점을 보였습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 비디오 생성 환경에서 진행된 테스트에서는 ANSE의 실용적 장점과 함께, 현실적인 제한사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 ANSE가 비디오 생성의 주요 과제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 핵심 성과는 향후 비디오 생성 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

ANSE는 CogVideoX-2B와 CogVideoX-5B라는 첨단 벤치마크에서 각각 8%, 13%의 추론 시간 증가만으로도 품질 향상을 기록했습니다. 이는 기존 비디오 생성 모델 수준의 성능입니다.

실제로 비디오 생성 시나리오, 특히 대규모 비디오 생성 작업에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "추론 시간"에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

ANSE는 단지 새로운 모델이 아니라, "모델 인식적 노이즈 선택"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 비디오 생성 품질 향상, 예를 들면 실시간 비디오 편집, 비디오 콘텐츠 생성까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 비디오 콘텐츠 생성: 사용자 지정 콘텐츠 생성 시, 더 높은 품질의 비디오를 생성할 수 있습니다.
• 실시간 비디오 편집: 실시간으로 비디오 품질을 향상시키는 데 활용될 수 있습니다.
• 영화 및 애니메이션 제작: 대규모 비디오 생성 작업에서 품질과 일관성을 유지하는 데 기여할 수 있습니다.

이러한 미래가 ANSE로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

ANSE에 입문하려면, 기본적인 비디오 생성 모델과 주의 메커니즘에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 프로젝트 페이지에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터와 리소스를 확보하고, 다양한 비디오 생성 작업을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 추론 시간 최적화도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

ANSE는 단순한 기술적 진보를 넘어, 비디오 생성의 새로운 패러다임을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 비디오 생성 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 비디오 생성 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, ANSE는 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

 

Modeling Cosmic-Ray Transport: Magnetized versus Unmagnetized Motion in Astrophysical Magnetic Turbulence
- 논문 설명: 난류가 있는 천체 물리학적 환경에서의 우주선 수송은 여전히 다면적인 문제로 남아 있으며, 수십 년간의 연구에도 불구하고 시뮬레이션과 관측에서 명백한 복잡한 자기장 기하학의 영향은 최근에야 더 집중적인 주목을 받기 시작했습니다.
- 저자: Jeremiah Lübke, Patrick Reichherzer, Sophie Aerdker, Frederic Effenberger, Mike Wilbert, Horst Fichtner, Rainer Grauer
- 발행일: 2025-05-23
- PDF: 링크

The Staircase of Ethics: Probing LLM Value Priorities through Multi-Step Induction to Complex Moral Dilemmas
- 논문 설명: 윤리적 의사결정은 인간 판단의 중요한 측면이며, 의사결정 지원 시스템에서 LLM의 사용이 증가함에 따라 이들의 도덕적 추론 능력을 엄격하게 평가할 필요가 있습니다.
- 저자: Ya Wu, Qiang Sheng, Danding Wang, Guang Yang, Yifan Sun, Zhengjia Wang, Yuyan Bu, Juan Cao
- 발행일: 2025-05-23
- PDF: 링크

REN: Fast and Efficient Region Encodings from Patch-Based Image Encoders
- 논문 설명: 우리는 포인트 프롬프트를 사용하여 영역 기반 이미지 표현을 생성하는 빠르고 효과적인 모델인 Region Encoder Network (REN)를 소개합니다.
- 저자: Savya Khosla, Sethuraman TV, Barnett Lee, Alexander Schwing, Derek Hoiem
- 발행일: 2025-05-23
- PDF: 링크