텐센트 Hunyuan-DiT: Sora와 동일 아키텍처의 이미지 생성 AI

TL;DR: 텐센트가 공개한 텍스트-이미지 생성 모델 Hunyuan-DiT는 OpenAI의 비디오 생성 모델 Sora와 동일한 핵심 아키텍처인 DiT(Diffusion Transformer)를 채택했습니다. 이 아키텍처 덕분에 뛰어난 확장성과 성능을 보여주며, 복잡한 문장을 정확하게 이미지로 구현하는 '구성 능력(Compositionality)'이 강점입니다. 특히, 중국어와 영어를 동시에 깊이 이해하는 이중 언어 인코더를 탑재하여, 문화적 맥락까지 섬세하게 표현하는 고품질 이미지 생성 능력을 갖추고 있습니다.

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Sora와 같은 심장을 가진 이미지 생성 AI, Hunyuan-DiT

AI 이미지 생성 분야의 경쟁이 심화되는 가운데, 중국의 기술 대기업 텐센트(Tencent)가 주목할 만한 모델인 Hunyuan-DiT를 공개했습니다. 이 모델이 특별한 이유는 OpenAI의 비디오 생성 모델 Sora의 기반이 된 DiT(Diffusion Transformer) 아키텍처를 채택했다는 점입니다. 기존의 많은 이미지 모델이 사용하던 U-Net 구조에서 벗어나, Transformer 아키텍처의 뛰어난 확장성과 효율성을 이미지 생성에 접목한 것입니다.

이는 Hunyuan-DiT가 단순히 또 하나의 이미지 생성 모델이 아니라, 차세대 AI 모델의 핵심 기술 흐름을 따르고 있음을 시사합니다. 공식 기술 문서에 따르면, Hunyuan-DiT는 특히 복잡하고 긴 문장에 대한 이해력이 뛰어나며, 이를 통해 여러 객체와 배경이 조화롭게 어우러진 이미지를 만드는 데 탁월한 성능을 보입니다.

Why it matters: Hunyuan-DiT의 등장은 DiT 아키텍처가 비디오뿐만 아니라 고품질 정적 이미지 생성에서도 표준이 될 수 있음을 보여줍니다. 이는 향후 이미지 생성 AI의 성능 경쟁이 아키텍처 단위의 혁신으로 옮겨가고 있음을 의미하며, 텐센트가 이 분야에서 강력한 기술 경쟁력을 확보했음을 시사합니다.

Hunyuan-DiT의 핵심 기술적 특징

1. Diffusion Transformer (DiT) 아키텍처 채택

Hunyuan-DiT의 가장 중요한 특징은 U-Net 대신 Transformer를 디퓨전 모델의 노이즈 제거 네트워크로 사용한다는 점입니다. Transformer는 본래 자연어 처리 분야에서 문장의 전체적인 맥락을 파악하는 데 뛰어난 성능을 보인 아키텍처입니다.

• 확장성(Scalability): DiT 아키텍처는 모델의 크기(파라미터 수)와 연산량을 늘릴수록 예측 가능한 방식으로 성능이 향상됩니다. 이는 더 많은 데이터를 학습시켜 모델을 고도화하기 용이하다는 의미입니다.
• 효율성: 기존 U-Net의 복잡한 계층 구조보다 더 단순하고 표준화된 Transformer 블록을 사용하므로, 대규모 모델 학습 및 최적화에 유리합니다.

Why it matters: DiT 아키텍처는 AI 모델의 성능을 한 단계 끌어올릴 수 있는 '검증된 경로'입니다. 텐센트가 이 아키텍처를 성공적으로 구현했다는 것은, 향후 더 강력한 이미지 및 비디오 생성 모델로 발전할 수 있는 탄탄한 기술적 기반을 마련했음을 의미합니다.

2. 뛰어난 구성 능력(Compositionality)

이미지 생성 AI의 오랜 과제 중 하나는 "파란색 큐브 위에 있는 빨간색 공"과 같이 여러 객체와 그들 간의 관계를 정확히 묘사하는 것이었습니다. Hunyuan-DiT는 이 '구성 능력'에서 큰 강점을 보입니다. 텐센트가 공개한 비교 자료에 따르면, 복잡한 프롬프트가 주어졌을 때 Midjourney v6와 같은 최상위 모델과 대등하거나 그 이상의 정확도를 보여줍니다.

모델	"책 더미 옆에서 잠든 고양이와 창밖의 비"	"우주 헬멧을 쓴 코끼리"
Hunyuan-DiT	객체와 배경, 분위기를 정확히 묘사	주요 객체와 속성을 명확하게 결합
일반 모델	객체가 누락되거나 관계가 왜곡될 수 있음	헬멧이나 코끼리 중 하나만 표현될 수 있음

Why it matters: 높은 구성 능력은 AI를 단순한 그림 도구에서 정교한 '시각적 스토리텔러'로 만듭니다. 광고, 디자인, 콘셉트 아트 등 명확한 의도를 가지고 이미지를 제작해야 하는 전문 분야에서 AI의 활용도를 극적으로 높일 수 있습니다.

3. 동서양을 아우르는 이중 언어(Bilingual) 이해력

Hunyuan-DiT는 영어뿐만 아니라 중국어에 대한 깊은 이해를 바탕으로 이미지를 생성합니다. 이를 위해 영어와 중국어를 함께 학습한 이중 언어CLIP(Bilingual CLIP) 과 다국어 T5 텍스트 인코더를 결합하여 사용합니다. 그 결과, 중국 전통 의상이나 건축물, 고사성어와 같은 문화적이고 추상적인 개념을 높은 정확도로 시각화할 수 있습니다.

Why it matters: 이는 특정 언어와 문화권에 종속되지 않는 글로벌 AI 서비스의 가능성을 보여줍니다. 각국의 문화적 맥락을 깊이 이해하는 AI 모델은 현지화된 콘텐츠 제작과 마케팅에서 강력한 경쟁 우위를 가질 수 있습니다.

결론

Hunyuan-DiT는 'HunyuanImage-3.0'라는 이름으로 알려지진 않았지만, 텐센트의 이미지 생성 기술력을 명확히 보여주는 최신 성과입니다. Sora와 동일한 DiT 아키텍처를 기반으로 뛰어난 구성 능력과 이중 언어 이해력을 갖춘 이 모델은, AI 이미지 생성 기술의 상향 평준화를 이끌고 있습니다. 향후 이 기술이 텐센트의 다양한 서비스(클라우드, 광고, 소셜 미디어 등)에 어떻게 통합될지 주목할 필요가 있습니다.

References:

• (Official) Hunyuan-DiT: A Powerful Multi-Resolution Diffusion Transformer with Fine-Grained Chinese Understanding | Tencent-Hunyuan GitHub | 2024-05-14 (Paper Date) | https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT
• (Paper) Hunyuan-DiT : A Powerful Multi-Resolution Diffusion Transformer with Fine-Grained Chinese Understanding | arXiv | 2024-05-14 | https://arxiv.org/html/2405.08748v1
• (Tech Review) [논문 리뷰] Hunyuan-DiT | The Moonlight | 2024-10-28 (Review Date) | https://www.themoonlight.io/ko/review/hunyuan-dit-a-powerful-multi-resolution-diffusion-transformer-with-fine-grained-chinese-understanding
• (Tech Review) [Gen AI] Diffusion Transformer (DiT) 완벽 이해하기! | moovzi's Doodle | 2025-07-15 (Review Date) | https://mvje.tistory.com/288