확산 트랜스포머: 2025년 비디오 생성을 혁신하는 아키텍처

비디오 생성의 정상까지의 상승은 체계적인 등반이었으며, 각각의 아키텍처 혁신이 이전 것 위에 구축되었습니다. 2025년, 우리는 확산 트랜스포머—시간적 생성에 대한 사고 방식을 근본적으로 재구성하는 우아한 융합—로 새로운 정점에 도달한 것처럼 느껴집니다. 등장한 기술적 풍경을 안내해드리겠습니다. Dent Blanche와 Matterhorn 사이의 능선을 탐색하는 것과 같습니다.

아키텍처 융합

전통적인 비디오 생성 모델은 두 가지 근본적인 과제로 어려움을 겪었습니다: 프레임 간 시간적 일관성을 유지하고 더 긴 시퀀스로 확장하는 것. 획기적인 발견은 연구자들이 확산 모델의 확률적 프레임워크가 트랜스포머의 어텐션 메커니즘으로 향상될 수 있다는 것을 깨달았을 때 나왔습니다—우리가 지금 잠재 확산 트랜스포머라고 부르는 것을 만들었습니다.

class DiffusionTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim=512, num_heads=16, num_layers=24):
        super().__init__()
        self.patch_embed = SpacetimePatchEmbed(latent_dim)
        self.transformer = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(
                d_model=latent_dim,
                nhead=num_heads,
                dim_feedforward=latent_dim * 4,
                norm_first=True  # 안정성을 위한 사전 정규화
            ),
            num_layers=num_layers
        )
        self.denoise_head = nn.Linear(latent_dim, latent_dim)
 
    def forward(self, x_t, timestep, conditioning=None):
        # 시공간 패치 추출 - 핵심 혁신
        patches = self.patch_embed(x_t)
 
        # 위치 및 시간적 임베딩 추가
        patches = patches + self.get_pos_embed(patches.shape)
        patches = patches + self.get_time_embed(timestep)
 
        # QK 정규화로 트랜스포머 처리
        features = self.transformer(patches)
 
        # 확산을 위한 노이즈 예측
        return self.denoise_head(features)

우아함은 비디오를 이미지 시퀀스가 아니라 통합된 시공간 볼륨으로 취급하는 데 있습니다. Sora와 함께한 OpenAI의 접근 방식은 공간 및 시간 차원 모두에 걸쳐 비디오를 처리하여 그들이 "시공간 패치"라고 부르는 것을 만듭니다—Vision Transformers가 이미지를 처리하는 방법과 유사하지만 시간 차원으로 확장되었습니다.

수학적 기초: 단순한 디노이징을 넘어서

핵심 수학적 혁신은 표준 확산 공식을 확장합니다. p_θ(x_{t-1}|x_t)를 모델링하는 전통적인 접근 방식 대신, 확산 트랜스포머는 압축된 잠재 표현에서 작동합니다:

손실 함수: L_DT = E[||ε - ε_θ(z_t, t, c)||²]

여기서 z_t는 잠재 시공간 인코딩을 나타내며, 트랜스포머 ε_θ는 시간적 위치 t와 선택적 조건 c 모두에 조건화된 노이즈를 예측합니다. 중요한 발전은 Query-Key 정규화가 이 프로세스를 안정화한다는 것입니다:

어텐션: Attention(Q, K, V) = softmax(Q_norm · K_norm^T / √d_k) · V

이 겉보기에 간단한 수정—어텐션을 계산하기 전에 Q와 K를 정규화하는 것—은 대규모 훈련 안정성을 극적으로 향상시켜 모델이 분산 시스템에서 효율적으로 훈련할 수 있게 합니다.

다단계 오디오-비주얼 생성: Veo 3 아키텍처

Google DeepMind의 Veo 3는 정교한 다단계 아키텍처를 도입했습니다—120억 파라미터 트랜스포머가 2초 간격으로 키프레임을 생성하고, 280억 파라미터 U-Net이 중간 프레임을 보간하며, 별도의 90억 파라미터 오디오 합성 엔진이 동기화된 사운드트랙을 생성합니다. 조정된 전문 시스템을 통해 눈사태의 시각적 아름다움과 소리를 모두 포착하는 것과 같습니다.

class MultiStageVideoEncoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.keyframe_generator = KeyframeTransformer()  # 12B 파라미터
        self.frame_interpolator = InterpolationUNet()    # 28B 파라미터
        self.audio_synthesizer = AudioGenerator()        # 9B 파라미터
 
    def generate(self, prompt, duration=8):
        # 먼저 키프레임 생성
        keyframes = self.keyframe_generator(prompt, num_frames=duration//2)
 
        # 중간 프레임 보간
        full_video = self.frame_interpolator(keyframes)
 
        # 동기화된 오디오 생성
        audio = self.audio_synthesizer(full_video, prompt)
 
        return full_video, audio

확산 프로세스는 시간적 동기화로 두 양식을 모두 생성하여 대화에 대해 120밀리초 미만의 립싱크 정확도를 달성합니다.

현재 모델 환경 및 성능

현재 모델 간의 아키텍처 차이는 비디오 생성에 대한 뚜렷한 접근 방식을 보여줍니다:

모델	아키텍처	해상도	길이	주요 기능
Sora 2	확산 트랜스포머	1080p	최대 60초	시공간 패치, 리믹스 기능
Gen-4	확산 트랜스포머	720p	10초	상업적 품질, 빠른 생성
Veo 3	다단계 (12B+28B+9B)	4K 지원	8초	동기화된 오디오-비주얼 생성
Stable Video Diffusion	오픈 소스 SVD	720p	4초	커뮤니티 주도, 사용자 정의 가능

특히 흥미로운 것은 다양한 모델이 다양한 어텐션 패턴을 통해 시퀀스 길이를 최적화하는 방법입니다:

def hierarchical_attention(patches, hierarchy_levels=3):
    """
    거친 것에서 세밀한 것까지의 점진적 어텐션 개선
    등반과 유사: 베이스 캠프를 설정한 다음 정상으로 밀어붙입니다
    """
    attention_maps = []
 
    for level in range(hierarchy_levels):
        window_size = 2 ** (hierarchy_levels - level)
        local_attn = compute_windowed_attention(patches, window_size)
        attention_maps.append(local_attn)
 
    # 다중 스케일 어텐션 결합
    return torch.stack(attention_maps).mean(dim=0)

모션 인식 아키텍처 발전

2025년은 시간적 역학을 명시적으로 모델링하는 모션 인식 아키텍처의 출현을 보았습니다. 난징 대학과 텐센트의 연구원들이 제안한 모션 인식 생성(MoG) 프레임워크는 플로우 기반 보간 모델의 명시적 모션 가이던스를 활용하여 비디오 생성을 향상시킵니다. 프레임워크는 잠재 및 기능 수준 모두에서 모션 가이던스를 통합하여 대규모 사전 훈련된 비디오 생성 모델의 모션 인식을 크게 향상시킵니다.

모션과 외관 처리의 이러한 분리는 시각적 일관성을 유지하면서 시간적 역학에 대한 향상된 제어를 가능하게 합니다—모든 눈송이를 완벽하게 렌더링하면서 눈사태의 속도를 조정할 수 있는 것과 같습니다.

생산 최적화: 연구실에서 애플리케이션으로

2025년의 진정한 승리는 개선된 품질만이 아니라 배포 효율성입니다. 트랜스포머 기반 확산 모델을 위한 TensorRT 최적화는 상당한 속도 향상을 달성합니다:

# 표준 생성 파이프라인
model = DiffusionTransformer().cuda()
frames = model.generate(prompt, num_frames=120)  # 5초의 비디오
 
# TensorRT로 최적화된 파이프라인
import tensorrt as trt
optimized_model = optimize_with_tensorrt(model,
                                         batch_size=1,
                                         precision='fp16',
                                         use_flash_attention=True)
frames = optimized_model.generate(prompt, num_frames=120)  # 훨씬 빠름

LoRA를 통한 파라미터 효율적 미세 조정은 사용자 정의를 민주화했습니다. 팀은 이제 원래 파라미터의 1%만으로 사전 훈련된 비디오 모델을 조정할 수 있습니다:

class VideoLoRA(nn.Module):
    def __init__(self, base_model, rank=16):
        super().__init__()
        self.base_model = base_model
 
        # 저순위 적응 주입
        for name, module in base_model.named_modules():
            if isinstance(module, nn.Linear):
                # 이러한 작은 행렬만 훈련
                setattr(module, 'lora_A', nn.Parameter(torch.randn(rank, module.in_features)))
                setattr(module, 'lora_B', nn.Parameter(torch.randn(module.out_features, rank)))

앞을 내다보며: 다음 상승

통합 아키텍처로의 융합이 계속됩니다. ByteDance의 BAGEL 모델(Mixture-of-Transformers 아키텍처를 사용하는 7B 활성 파라미터)과 Meta의 Transfusion 모델은 자기회귀 및 확산 작업을 모두 처리하는 단일 트랜스포머 아키텍처를 개척합니다. Bonega.ai에서 우리는 실시간 비디오 처리에 대한 의미에 특히 흥분하고 있습니다—스타일과 모션이 완벽하게 일치하는 AI 생성 콘텐츠로 기존 영상을 원활하게 확장하는 것을 상상해보세요.

확산 트랜스포머의 수학적 우아함은 비디오 생성의 근본적인 과제를 해결했습니다: 효율적으로 확장하면서 시간에 걸쳐 일관성을 유지하는 것. 이러한 아키텍처를 처음부터 구현한 사람으로서, 감각은 거짓 정상에 도달한 것과 같으며, 진정한 정상이 앞에 훨씬 더 웅장한 전망을 드러낸다는 것을 발견하게 됩니다.

이러한 모델 주변에서 나타나는 도구와 프레임워크—훈련이 필요 없는 적응 방법에서 엣지 배포 전략까지—는 고품질 비디오 생성이 2023년의 이미지 생성만큼 접근 가능해지는 시대로 들어가고 있음을 시사합니다. 등반은 계속되지만, 우리는 이전에는 도달할 수 없다고 생각했던 고도에 견고한 베이스 캠프를 설립했습니다.