"텍스트만으론 부족해"…GPT가 이미지를 직접 그리게 된 비결, ‘트랜스퓨전’ 기술 완전 정리

 

이미지 생성 AI는 이제 더 이상 별개의 도구가 아닙니다. 챗GPT가 텍스트만이 아니라, '이미지'까지 직접 생성하게 된 배경에는 바로 **‘트랜스퓨전(transfusion)’**이라는 획기적인 기술이 있습니다. 원래는 메타(Meta)가 공개한 기술이지만, OpenAI는 여기에 자사만의 고도화를 더해 GPT-4o 안에 네이티브로 이미지 생성 기능을 내장시켰습니다.

이 블로그에서는 트랜스퓨전 아키텍처가 어떤 기술인지, 기존 이미지 생성 방식과는 무엇이 다른지, 어떤 기술적 문제가 해결됐는지, 그리고 이 기술이 앞으로 어떤 가능성을 열 수 있을지를 쉽고 명확하게 정리해 드립니다.

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📌 트랜스퓨전이란? 한 문장으로 정리하면

트랜스퓨전은 텍스트와 이미지처럼 서로 다른 데이터를 하나의 트랜스포머 모델에서 동시에 처리할 수 있게 하는 아키텍처입니다.

기존에는 텍스트는 텍스트대로, 이미지는 이미지대로 별도의 모델에서 처리한 후 나중에 합치는 방식이었지만, 트랜스퓨전은 처음부터 하나의 모델에서 두 데이터를 함께 훈련시켜 일관성과 효율을 높입니다.

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🧠 트랜스퓨전의 기술적 핵심

1. 이산 데이터 + 연속 데이터를 하나의 트랜스포머에서

트랜스퓨전은 **텍스트(이산형)**와 **이미지(연속형)**를 하나의 디코더 기반 트랜스포머 모델에서 처리합니다.

• 텍스트는 다음 토큰을 예측하는 방식
• 이미지는 노이즈 제거 중심의 확산(denoising diffusion) 방식

이를 통해 텍스트와 이미지 데이터를 나눠 처리할 필요 없이, 동시에 학습이 가능해졌습니다.

2. 이미지 구조 이해를 돕는 BOI/EOI 토큰

OpenAI는 기존 트랜스퓨전에 **BOI(Begin-of-Image)**와 **EOI(End-of-Image)**라는 특별 토큰을 도입했습니다.
→ 이 덕분에 모델이 텍스트와 이미지를 명확히 구분하여 처리할 수 있게 되었죠.

3. 토큰이 아닌 벡터 기반 이미지 표현

이미지를 ‘수천 개 토큰’으로 나누는 기존 방식과 달리, GPT-4o의 트랜스퓨전은 이미지를 벡터로 변환해 처리합니다.

• 벡터 패치 수가 적을수록 빠르고 정확한 이미지 생성 가능
• 평균적으로 22개의 잠재 패치 벡터만으로 고화질 이미지를 생성

이 방식은 이미지 품질은 그대로 유지하면서도 속도와 컴퓨팅 효율을 높였습니다.

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🆚 기존 모델과 뭐가 다른가요?

항목	기존 LLM 방식	트랜스퓨전 방식
모델 구조	이미지/텍스트 따로 처리 → 추론 시 결합 (후기 융합)	하나의 모델에서 이미지와 텍스트를 함께 처리 (초기 융합)
이미지 표현 방식	수백~수천 개의 토큰으로 분할	소수의 패치 벡터로 처리
학습 효율	연산량 많고 속도 느림	연산량 줄이고 추론 속도 향상
품질	이미지 세부 손실 발생 가능	더 높은 충실도와 일관성 확보

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🌟 트랜스퓨전의 장점과 한계

✅ 장점 요약

• 더 높은 이미지 품질: 텍스트 지식이 이미지 생성에 직접 영향을 줌
• 효율적 연산: 기존 대비 GPU 사용량 22% 수준
• 모델 일관성: 텍스트-이미지 간 의미 정렬 성능 ↑

⚠️ 한계도 존재

• 생성 속도 느림: 확산과정이 포함돼 여러 단계를 거쳐야 함
• 학습 복잡성 증가: 텍스트와 이미지 모두 처리해야 하므로 구조가 더 복잡함

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🧪 사용 예시: GPT-4o에서 이미지 생성은 어떻게?

아직 API가 정식 출시되진 않았지만, OpenAI는 몇 주 내에 GPT-4o의 이미지 생성 API를 공개할 예정이라고 밝혔습니다.
이는 개발자들이 GPT를 통해 바로 이미지 생성 기능을 활용할 수 있게 된다는 뜻이며,
예를 들어 아래처럼 단순한 명령어로도 활용이 가능할 것으로 기대됩니다:

"사람이 무지개 위를 걷고 있는 장면을 생성해줘."

결과적으로, 사용자는 별도의 이미지 생성 모델을 호출하지 않고도 GPT 안에서 바로 결과를 받아볼 수 있게 됩니다.

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트랜스퓨전은 단순한 이미지 생성 기술이 아닙니다.
텍스트 중심의 언어 모델이 직접 이미지를 만들어낸다는 점에서 AI의 진화를 상징합니다.

OpenAI는 이를 통해 기존 멀티모달 모델의 한계를 뛰어넘었으며,
앞으로 더 빠르고 정교한 생성 AI 모델의 시대가 도래할 것으로 보입니다.

GPT-4o 기반의 트랜스퓨전 기술은 이제 텍스트, 이미지, 심지어 코드까지 하나의 시퀀스 안에서 자유롭게 다루는 진정한 ‘통합형 생성 AI’의 미래를 보여주고 있습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=E9RN8jX--uc