In-Context Edit: Enabling Instructional Image Editing with In-Context Generation in Large Scale Diffusion Transformer

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"이미지를 원하는 대로 쉽게 수정할 수 있다면 얼마나 좋을까?"
 

In-Context Edit는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 이미지 편집 기술들이 대부분 정해진 필터나 효과에 초점을 맞춘 것과는 달리, In-Context Edit는 사용자가 원하는 지시 사항에 따라 이미지를 편집을 지향합니다.

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "이미지 편집 기술의 진보" 수준을 넘어서, 대규모 확산 변환기 안에서 사용자의 지시 사항에 반응하는 이미지 생성에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 사용자가 "하늘을 더 파랗게 만들어줘"라고 지시하면, 시스템은 이를 인식하고 이미지를 수정합니다. 이제 진짜로 '마법의 붓'가 나타난 거죠.

✅ 어떻게 작동하나요? – In-Context Edit의 핵심 아이디어

In-Context Edit가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "맥락 내 생성"입니다. 이는 사용자가 제공하는 지시 사항을 이해하고, 그에 따라 이미지를 실시간으로 수정하는 방식입니다.
 

이러한 맥락 인식은 실제로 대규모 확산 변환기로 구현되며, 이를 통해 사용자가 원하는 대로 이미지를 수정할 수 있는 게 In-Context Edit의 강점입니다.

이 모델은 총 세 단계의 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 지시 사항 이해 – 사용자가 입력한 지시 사항을 자연어 처리 기술을 통해 이해합니다.
• 맥락 생성 – 이해한 지시 사항을 바탕으로 이미지를 어떻게 수정할지 계획합니다.
• 이미지 수정 – 계획된 대로 이미지를 수정하여 사용자에게 결과를 제공합니다.

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

In-Context Edit의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

1. 맥락 인식
이는 사용자의 지시 사항을 이해하고 반영하는 기술입니다. 기존의 단순한 필터 기반 편집과 달리, 사용자의 의도를 파악하여 맞춤형 편집을 제공합니다. 특히 자연어 처리 기술을 통해 사용자의 요구를 정확히 이해할 수 있습니다.

2. 대규모 확산 변환기
이 기술의 핵심은 대규모 데이터를 활용한 이미지 생성 능력에 있습니다. 이를 위해 최신의 확산 모델을 도입했으며, 이는 매우 정교한 이미지 편집을 가능하게 합니다. 실제 적용 사례로는 복잡한 이미지의 세부 사항을 수정하는 데 효과적입니다.

3. 실시간 편집
마지막으로 주목할 만한 점은 실시간으로 이미지를 수정할 수 있다는 것입니다. 사용자가 지시를 입력하면 즉시 결과를 확인할 수 있어, 특히 빠른 피드백이 필요한 상황에서 유용합니다.

✅ 실험 결과와 성능 분석

In-Context Edit의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

1. 이미지 편집 정확도에 대한 성능
다양한 이미지 편집 시나리오에서 진행된 평가에서 높은 정확도를 달성했습니다. 이는 기존의 이미지 편집 도구와 비교했을 때 상당한 향상을 보여줍니다. 특히 복잡한 이미지에서도 높은 정확도를 유지했습니다.

2. 사용자 만족도에서의 결과
사용자 테스트 환경에서는 높은 만족도를 기록했습니다. 이전의 편집 도구들과 비교하여 사용자 경험 측면에서 큰 차별화를 보였으며, 특히 직관적인 인터페이스가 강점을 보였습니다.

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

이러한 실험 결과들은 In-Context Edit가 이미지 편집의 주요 과제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 사용자 맞춤형 편집이라는 핵심 성과는 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

✅ 성능은 어떨까요?

In-Context Edit는 이미지 편집 벤치마크와 사용자 만족도 평가라는 첨단 벤치마크에서 각각 높은 점수를 기록했습니다. 이는 기존 이미지 편집 도구 수준의 성능입니다.

실제로 광고 제작 시나리오, 특히 복잡한 이미지 편집에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "복잡한 자연 이미지 편집"에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

In-Context Edit는 단지 새로운 모델이 아니라, "사용자 맞춤형 이미지 편집"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 이미지 편집 자동화, 예를 들면 광고 제작, 소셜 미디어 콘텐츠 생성까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 광고 제작: 광고 이미지의 빠른 수정 및 생성에 활용될 수 있습니다.
• 소셜 미디어: 사용자 생성 콘텐츠의 즉각적인 편집에 유용합니다.
• 디자인 산업: 디자이너들이 빠르게 시안을 수정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이러한 미래가 In-Context Edit로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

In-Context Edit에 입문하려면, 기본적인 자연어 처리와 이미지 생성 기술에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 프로젝트 페이지에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터와 리소스를 확보하고, 다양한 편집 시나리오를 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 사용자 피드백 수집도 병행되어야 합니다.

✅ 마치며

In-Context Edit는 단순한 기술적 진보를 넘어, 사용자 맞춤형 이미지 편집이라는 더 큰 의미를 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 디자인 및 광고 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, In-Context Edit는 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

SycEval: Evaluating LLM Sycophancy
- 논문 설명: 대규모 언어 모델(LLM)은 교육, 임상, 그리고 전문적인 환경에서 점점 더 많이 활용되고 있지만, 사용자와의 동의를 독립적인 추론보다 우선시하는 아첨 경향은 신뢰성에 대한 위험을 초래합니다.
- 저자: Aaron Fanous, Jacob Goldberg, Ank A. Agarwal, Joanna Lin, Anson Zhou, Roxana Daneshjou, Sanmi Koyejo
- 발행일: 2025-02-12
- PDF: 링크

Point-In-Context: Understanding Point Cloud via In-Context Learning
- 논문 설명: 다양한 데이터셋으로 훈련된 대규모 모델의 출현과 함께, 맥락 내 학습은 특히 자연어 처리 및 이미지 처리에서 다중 작업을 위한 유망한 패러다임으로 부상했습니다.
- 저자: Mengyuan Liu, Zhongbin Fang, Xia Li, Joachim M. Buhmann, Xiangtai Li, Chen Change Loy
- 발행일: 2024-04-18
- PDF: 링크

Rewards-in-Context: Multi-objective Alignment of Foundation Models with Dynamic Preference Adjustment
- 논문 설명: 우리는 인간의 선호와의 다목적 정렬 문제를 고려합니다. 이는 유용하고 무해한 AI 시스템을 향한 중요한 단계입니다.
- 저자: Rui Yang, Xiaoman Pan, Feng Luo, Shuang Qiu, Han Zhong, Dong Yu, Jianshu Chen
- 발행일: 2024-02-15
- PDF: 링크