"속도 3.2배 뛰고 학습 6.9배 단축"… 카카오, AI 영상 연산 줄이는 'KATok' 공개

세계 3대 컴퓨터 비전 학회 ECCV서 발표

영상 복잡도 따라 필요한 토큰 수 자동 조절

학습 속도 6.9배·생성 속도 3.2배 향상

고해상도·장시간 AI 영상 생성에 활용

[서울=뉴시스] 카카오가 인공지능(AI) 영상 생성에 필요한 연산량을 줄이면서 학습과 생성 속도를 높이는 기술을 공개한다. 기존 토크나이저(왼쪽)는 영상 내용과 무관하게 모든 토큰을 유지하지만, KATok(오른쪽)은 영상의 내용에 따라 필요한 토큰 수를 스스로 판단한다.(사진=카카오 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]이주영 기자 = 카카오가 인공지능(AI) 비디오 생성 과정에서 연산량을 획기적으로 줄이면서도 학습과 영상 처리 속도를 대폭 끌어올린 차세대 비디오 AI 기술을 전격 공개했다.

카카오는 오는 12일까지 스웨덴에서 개최되는 세계 3대 컴퓨터 비전 학회 'ECCV 2026'에 참가해 AI 비디오 생성의 연산 비용을 혁신적으로 절감하는 적응형 토큰화(Adaptive Tokenization) 신기술 'KATok(카톡)'을 발표한다고 9일 밝혔다.

이번 연구는 비디오 AI 생성을 가로막던 막대한 컴퓨팅 인프라 비용과 리소스 병목 현상을 고도화된 알고리즘으로 극복했다는 점에서 글로벌 컴퓨터 비전 학계와 산업계의 주목을 받고 있다.

KATok의 핵심원리는 비디오 프레임 내 시공간적 복잡도에 따라 AI가 연산에 필요한 토큰 수를 자동으로 조절하는 기술이다. 움직임이 많고 정보량이 큰 장면에는 더 많은 토큰을 배분하고, 움직임이 적거나 단순한 부분에서는 중복되는 토큰을 줄이는 방식이다.

기존에는 영상 내용과 관계없이 일정한 비율로 데이터를 압축해 움직임이 거의 없는 장면에도 많은 토큰을 사용해야 했다. 카카오는 영상 프레임 사이에 중복되는 정보가 많다는 점에 착안해 필요한 부분에만 연산 자원을 집중하도록 했다.

실험 데이터에 따르면, KATok을 실제 영상 생성 과정에 적용했을 때 기존 기술 대비 영상 생성 모델의 학습 속도는 약 6.9배 단축됐으며, 영상 생성 처리량은 약 3.2배 급증하는 성과를 거뒀다. 적은 수의 토큰으로도 영상 품질을 유지하면서 연산량을 줄였다는 게 회사 측 설명이다.

[서울=뉴시스] 카카오가 인공지능(AI) 영상 생성에 필요한 연산량을 줄이면서 학습과 생성 속도를 높이는 기술을 공개한다. 왼쪽부터 원본 입력 이미지와 KATok 모델이 복원한 결과, 복원 과정에 사용된 토큰을 보여준다. 검게 표시된 토큰을 생략했음에도 품질 손실 없이 연산 효율을 높였다. (사진=카카오 제공) *재판매 및 DB 금지

카카오는 이 기술을 고해상도·장시간 AI 영상 생성에 활용할 수 있을 것으로 보고 있다. 앞으로 다양한 AI 영상 생성 모델에서 활용할 수 있는지를 검증하고 더 높은 해상도와 긴 영상을 생성하는 환경으로 적용 범위를 넓힐 계획이다.

 이번 연구를 주도한 이연경 카카오 리서치 엔지니어는 현지시간 10일 ECCV 2026 메인 포스터 세션 무대에 올라 전 세계 연구자들을 대상으로 연구 성과 및 논문을 직접 발표할 예정이다. ECCV는 CVPR, ICCV와 함께 세계 3대 컴퓨터 비전 학회로 꼽힌다.

최동진 카카오 어플라이드 AI 모델 성과리더는 "고해상·장시간 영상처럼 연산량이 급증하는 환경일수록 KATok의 적응형 토큰화 기술이 발휘하는 연산 절감 효과는 더욱 커질 것"이라고 말했다.


◎공감언론 뉴시스 [email protected]