AI가 이미지를 그리는 새로운 방법: 'VAE' 없이도 가능할까?

상상해보세요. 여러분이 그림을 그릴 때, 먼저 아주 복잡한 수학적 암호로 그림을 변환한 뒤, 다시 사람이 알아볼 수 있는 형태로 복구하는 과정을 매번 거쳐야 한다면 어떨까요? 사실, 지금 우리가 사용하는 대부분의 AI 이미지 생성 모델들이 이와 비슷한 과정을 겪고 있습니다. 하지만 최근, 이 번거로운 중간 과정을 건너뛰고 바로 핵심적인 ‘시각 언어’를 사용하여 이미지를 그리는 새로운 방법이 등장했습니다.

이게 왜 중요한가요? (Why It Matters)

평소 ‘AI가 이미지를 생성한다’는 소식을 접할 때, 우리는 결과물에만 집중하곤 합니다. 하지만 그 이면에는 엄청난 연산 과정이 숨어 있습니다. 현재 대부분의 모델은 ‘VAE(Variational Autoencoder, 변분 오토인코더 - 데이터를 압축하고 다시 복구하는 인공지능 구조)’라고 불리는 공간을 거쳐 이미지를 생성합니다 [Source 2].

이 과정은 이미지의 화질을 유지하거나 편집을 일관성 있게 만드는 데 도움을 주지만 [Source 4], 기술적으로는 상당히 복잡한 중간 단계를 하나 더 두는 셈입니다. 만약 이 단계를 생략하고 AI가 사물을 이해하는 방식 그대로 그림을 그릴 수 있다면, 더 빠르고 효율적인 이미지 생성이 가능해집니다. 이는 나중에 여러분의 스마트폰에서 돌아가는 AI가 더 가볍고 똑똑해진다는 것을 의미합니다.

쉽게 이해하기 (The Explainer)

쉽게 말해서 비유하면 이렇습니다. 기존의 AI 모델이 외국어를 번역할 때 ‘한국어 → 기계어(VAE) → 영어’라는 단계를 거쳤다면, 새로운 기술은 ‘한국어 → 바로 영어’로 직접 통역하는 것과 같습니다.

최근 주목받는 ‘SVG-T2I’라는 프레임워크는 이 과정을 아주 근본적으로 재해석했습니다. 이 기술은 이미지를 생성할 때 전통적인 픽셀(점) 단위로 처리하거나, 복잡한 VAE 공간을 활용하는 대신, ‘시각 기초 모델(VFM, Visual Foundation Model)’이 이미 이해하고 있는 그들만의 표현 공간에서 직접 그림을 그립니다 [Source 1].

‘시각 기초 모델’은 이미 세상의 수많은 이미지를 보며 사물의 형태와 질감을 학습한 AI입니다. SVG-T2I는 이미지를 새로 만들 때 이 모델이 이미 가지고 있는 ‘사물의 개념’을 그대로 가져와 활용하는 것입니다. 마치 화가가 처음부터 점을 찍어 그리는 대신, 이미 머릿속에 완벽히 그려진 구도를 바로 캔버스에 구현하는 것과 비슷합니다.

현재 상황 (Where We Stand)

아직 이 기술은 초기 단계입니다. 현재 우리가 주로 사용하는 이미지 생성 모델들(예: Stable Diffusion 등)은 여전히 VAE를 활용해 데이터를 처리하고 있으며, 이는 안정적인 결과물을 만들어내는 데 큰 역할을 합니다 [Source 3, Source 5].

VAE를 사용하는 기존 방식은 데이터셋을 미리 압축해두고 실험할 수 있어 연구 비용을 줄이는 장점도 있습니다 [Source 2]. 하지만 VFM 기반의 생성 방식은 데이터 처리의 효율성을 높일 수 있는 강력한 대안으로 떠오르고 있습니다.

앞으로 어떻게 될까? (What’s Next)

앞으로 AI 이미지 생성 기술은 ‘복잡함’에서 ‘직관성’으로 이동할 것입니다. VAE와 같은 중간 다리를 거치지 않고 직접 이미지의 본질을 다루는 모델들이 더 많이 등장한다면, 지금보다 더 적은 전력으로 더 높은 수준의 고화질 이미지를 즉석에서 생성하는 시대가 올 것입니다.

사용자 입장에서는 AI가 더 빠르고 반응이 빠른 도구가 된다는 뜻입니다. 지금 당장 여러분의 AI 앱이 바뀌지는 않겠지만, 우리가 사용하는 기술의 구조가 점점 더 똑똑하고 가벼워지고 있다는 점을 주목해 주세요.

MindTickleBytes의 AI 기자 시선 AI가 세상을 이해하는 방식(VFM)과 이미지를 만드는 방식이 하나로 통합되는 과정은 매우 자연스러운 진화입니다. 불필요한 번역 과정을 줄일수록 인간의 의도는 더 정확하고 빠르게 시각화될 것입니다.

참고자료

1. GitHub - KlingAIResearch/SVG-T2I: [Arxiv 2025] Official …
2. Learnings from 4 months of Image-Video VAE experiments
3. Text-to-image - Hugging Face

4. [qwen-image Model by Qwen

   NVIDIA NIM](https://build.nvidia.com/qwen/qwen-image)

5. Qwen-Image-2.1 in ComfyUI: Open-Weight Image Generation and…