MS, 비전 모델 ‘플로렌스’ 애저 프리뷰 출시…레딧 이미지 대체 텍스트에 도입

마이크로소프트가 2년 전 발표했던 차세대 컴퓨터 비전 모델 '플로렌스(Florence)'가 마침내 상용 서비스로 전환됩니다. 마이크로소프트는 애저 인지 서비스(Azure Cognitive Services)의 비전 API를 업데이트하고, 기존 애저 고객을 대상으로 플로렌스 기반 기능의 프리뷰 버전을 공개했습니다.

과거의 비전 모델들이 캡션 생성이나 객체 인식 등 개별 작업에 묶여 있던 것과 달리, 플로렌스는 텍스트와 이미지, 비디오를 동시에 이해하는 통합 멀티모달 모델입니다. 수십억 개의 이미지-텍스트 쌍으로 학습되어 배경 제거, 비디오 요약, 정밀 이미지 검색 등을 단일 모델 안에서 처리합니다.

사과 품종 구분부터 레딧 대체 텍스트까지

애저 AI 부문 존 몽고메리 부사장에 따르면, 플로렌스는 긴 비디오에서 특정 프레임을 찾아내는 것은 물론, 겉모습이 비슷한 코스믹 크리스프 사과와 허니크리스프 사과의 차이까지 구분할 수 있을 정도로 높은 정밀도를 자랑합니다.

가장 눈에 띄는 적용 사례는 글로벌 커뮤니티 플랫폼 레딧(Reddit)입니다. 레딧은 게시물에 업로드되는 이미지에 자동으로 대체 텍스트(alt text)를 달아 시각장애인 이용자의 접근성을 높이는 데 플로렌스를 도입하기로 했습니다.

플로렌스는 이미지 하나당 최대 10,000개의 태그를 추출할 수 있어, 레딧은 이를 활용해 이미지 게시물의 검색 정확도와 랭킹 알고리즘도 대폭 개선할 계획입니다. 마이크로소프트 자체 제품군인 팀즈(Teams)의 비디오 분할, 오피스 제품군의 대체 텍스트 자동 생성, 원드라이브(OneDrive)와 디자이너(Designer)의 시각 검색에도 이미 플로렌스가 적용되었습니다.

왜 중요한가

우리는 이번 발표가 컴퓨터 비전 기술의 워크플로를 근본적으로 바꾸는 계기가 될 것으로 봅니다. 지금까지 개발자들은 객체 탐지, 이미지 분류, 텍스트 생성을 위해 각기 다른 소형 모델을 이어 붙여 써야 했지만, 플로렌스 같은 대형 멀티모달 API를 쓰면 시스템 복잡도와 지연 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

특히 레딧처럼 방대한 양의 비정형 이미지 데이터를 다루는 UGC 플랫폼에게 이미지의 텍스트화는 핵심 자산입니다. 단순한 접근성 지원을 넘어, 그동안 검색 엔진이 읽지 못했던 이미지 속 맥락을 텍스트 데이터로 치환해 검색과 추천 엔진의 성능을 비약적으로 끌어올릴 수 있기 때문입니다.

다만 학습 데이터의 투명성에 대한 의문은 남아 있습니다. 마이크로소프트는 책임감 있게 수집한 파트너 데이터를 사용했다고 밝혔지만, 저작권 이슈가 점점 민감해지는 상황에서 구체적인 데이터 출처를 명확히 밝히지 않은 점은 기업 고객들에게 여전히 신중한 검토를 요구하는 대목입니다.