어도비, 편집 도구 골라 쓰는 AI 연구 공개… 품질 올랐지만 연산 10배

어도비 리서치와 UC 샌디에이고 연구진이 10월 29일 이미지 편집 AI ‘EditAgent’를 설명한 논문을 공개했다. 편집 요청을 여러 작업으로 나눈 뒤, 작업마다 어울리는 도구를 골라 쓰는 방식이다.

편집 도구를 어떻게 고르나

EditAgent는 한 작업에 편집 후보를 여러 개 만들어 비교한다. 두루 쓰는 범용 이미지 편집 모델과 그 작업에 특화된 전문 도구를 함께 적용한다. 기존 연구는 쓸 수 있는 도구가 적어, 실패한 작업을 다시 시도하는 데 그치는 경우가 많았다. EditAgent는 도구 선택 폭을 넓혀 다른 결과를 얻을 기회를 만든다.

후보를 고를 때는 완성된 이미지만 보지 않는다. 글과 이미지를 함께 다루는 모델이 바뀐 부분을 확대한 이미지, 바뀐 위치를 표시한 지도, 색상과 밝기 측정값을 함께 살핀다. 뒤에 한 작업이 앞서 끝낸 편집을 망가뜨렸는지도 확인한다. 요청을 차례로 처리하면서 앞선 수정을 그대로 지키려는 설계다.

여러 후보가 더 나았을까

연구진 실험에서는 범용 모델이 실패한 편집 가운데 일부를 전문 도구가 살려냈다. 전문 편집자 5명이 평가한 600개 사례에서 FLUX.2-klein-9B는 256개에서 쓸 만한 결과를 내지 못했다. 전체의 42.7%다. 전문 도구는 이 256개 중 175개에서 쓸 만한 후보를 만들었다고 연구진은 밝혔다.

후보를 한꺼번에 만드는 방식은 결과를 하나씩 고쳐 나가는 방식보다 좋은 평가를 받았다. 연구진에 따르면 두 방식의 선호가 갈린 130건 중 102건에서 여러 후보를 동시에 만든 쪽이 선택됐다. 78.5%다.

연구진은 공개된 편집 모델 두 개를 기반으로 세 가지 평가를 진행해 성능이 좋아졌다고 밝혔다. 검증을 통과한 편집 결과에서는 학습 자료 약 2만 5,700건을 만들었다. 이 자료로 추가 학습한 편집 모델은 원래 편집 모델이 직접 만든 자료로 학습한 경우보다 좋은 결과를 냈다.

연산 10배, 실제로 쓸 수 있을까

편집 품질을 높인 대가는 연산량이다. 더 디코더에 따르면 EditAgent를 돌리려면 편집 모델 하나를 쓸 때의 약 10배 연산이 필요하다. 작업마다 후보를 여러 개 만들고 검증하기 때문이다. 실제 서비스에서 처리 시간과 이용 비용이 어느 정도일지는 앞으로 살펴볼 대목이다.

어도비는 앞서 2026년 6월 Photoshop 등 Creative Cloud 앱의 AI Assistant 공개 베타를 발표했다. EditAgent가 바꾸려는 지점은 사용자의 요청에 맞춰 AI가 도구와 결과를 직접 고르는 부분이다. 한국 이용자라면 국내 이용 시점과 한국어 요청 처리, 가격도 함께 확인할 필요가 있다.