[더테크 이지영 기자] 카카오가 인공지능(AI)이 영상의 복잡도를 판단해 필요한 연산량을 스스로 조절하는 기술을 개발했다. 이를 AI 영상 생성에 적용한 결과 모델 학습 속도는 기존보다 6.9배, 영상 생성 속도는 3.2배 향상됐다.

카카오는 세계 3대 컴퓨터 비전 학회로 꼽히는 ‘ECCV 2026’에서 AI 영상 생성에 필요한 연산량과 계산 비용을 줄이는 적응형 토큰화 기술 ‘KATok’을 발표한다고 9일 밝혔다.

최근 AI 영상 기술은 고해상도와 장시간 비디오 생성으로 발전하면서 처리해야 하는 데이터와 연산량이 급격하게 증가하고 있다. 기존 영상 토큰화 기술은 영상 내용과 관계없이 일정한 비율로 데이터를 압축하기 때문에 움직임이 거의 없는 장면에도 많은 토큰을 사용한다는 한계가 있었다.

카카오는 영상 프레임 사이에 중복되는 정보가 많다는 점에 주목했다. KATok은 움직임이 많고 정보량이 큰 장면에는 더 많은 토큰을 배분하고 정적이거나 단순한 영역에서는 중복 토큰을 제거한다. 사람이 토큰 수를 별도로 지정하지 않아도 AI가 영상 내용에 따라 필요한 연산량을 결정하는 방식이다.

실험 결과 KATok은 기존 밀집형 토큰화 방식보다 적은 토큰으로도 고품질 영상을 재구성했다. 비디오 생성 전체 과정에 적용했을 때는 기존 대비 모델 학습 속도가 약 6.9배, 영상 생성 속도는 약 3.2배 향상됐다.

특히 단순히 영상을 압축하는 데 그치지 않고 압축된 토큰을 실제 비디오 생성 모델까지 연결해 ‘압축-생성’ 전 과정의 연산 효율을 높인 것이 특징이다. 카카오는 이를 통해 연산 부담이 큰 고해상도·장시간 AI 영상 생성 기술로 적용 범위를 확대할 수 있을 것으로 보고 있다.

최동진 카카오 어플라이드 AI 모델 성과리더는 고해상도·장시간 영상처럼 연산량이 급증하는 환경일수록 KATok의 연산 절감 효과가 더욱 커질 것으로 전망했다. 이어 다양한 AI 비디오 생성 모델에서 범용성을 검증해 연산량을 줄이면서 화질을 유지하는 대규모 영상 생성의 기반 기술로 발전시키겠다고 말했다.

이번 연구를 주도한 이연경 카카오 리서치 엔지니어는 스웨덴에서 열리는 ECCV 2026에 참석해 현지시간 10일 연구 결과를 발표한다.