AI 편집 실험 600세트 중 256세트 실패…전문 도구 175세트 보완
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핵심 포인트
- 전문 포토샵 편집자들은 별도 비교에서 병렬 탐색을 비동률 130건 중 102건에서 선호했다.
- 논문은 EdiVal 평가에서 점수 향상과 함께 더 많은 H100 GPU-hour 사용량도 제시했다.
- 범용 이미지 편집 모델 FLUX.2-klein-9B는 연구진이 구성한 600개 편집 세트 중 256개에서 사용할 수 있는 결과를 내지 못했고, 전문 방법은 그중 175개에서 사용 가능한 결과를 만들었다.
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전문 포토샵 편집자들은 별도 비교에서 병렬 탐색을 비동률 130건 중 102건에서 선호했다. 논문은 EdiVal 평가에서 점수 향상과 함께 더 많은 H100 GPU-hour 사용량도 제시했다. 범용 이미지 편집 모델 FLUX.2-klein-9B는 연구진이 구성한 600개 편집 세트 중 256개에서 사용할 수 있는 결과를 내지 못했고, 전문 방법은 그중 175개에서 사용 가능한 결과를 만들었다. 어도비($ADBE)의 연구조직인 어도비 리서치(Adobe Research)와 캘리포니아대 샌디에이고캠퍼스(UC San Diego) 연구진은 2026년 10월 29일 arXiv에 제출한 논문 ‘EditAgent: Rethinking Agentic Image Editing’에서 EditAgent를 제안했다. 복합적인 편집 요청을 여러 단계로 나누고 각 단계에 맞는 도구를 선택하는 연구 시스템이다.
진단 실험은 30가지 편집 유형별 20개씩, 모두 600개 세트로 구성됐다.
각 세트에는 원본 이미지와 편집 지시, 범용 편집기와 전문 도구가 만든 후보 결과가 담겼다. 연구진은 복잡도가 다른 편집 요청 144건에서 병렬 탐색과 순차 수정을 비교했다. 연구진은 EditAgent가 승인한 약 2만5700개 편집 세션을 별도 편집기 학습 자료로 활용했다. 이 세션은 전문 편집자가 모두 검수한 결과가 아니라 시스템의 평가 모델이 승인한 결과다. 어도비는 2026년 6월 18일 포토샵과 프리미어 등에서 AI Assistant 공개 베타를 발표했다. 창작 도구에 AI 에이전트를 도입한 별도 사례로는 본지가 앞서 피그마의 AI 에이전트용 디자인 규칙 편집기 공개 를 보도했다.