눈축스(Nunchux) AI가 영상 확산 트랜스포머(DiT)를 가속화하는 학습 없이 사용 가능한 저비트 어텐션 커널 'VC-Attention'을 공개했습니다. 이 기술은 밸류(value) 양자화 오류와 느린 소프트맥스 단계라는 두 가지 문제를 동시에 해결합니다. 별도 재학습 없이 기존 모델에 적용할 수 있다는 점에서 영상 생성 추론 속도 최적화에 실용적인 의미가 큽니다.
구글 딥마인드(Google DeepMind)와 영화 제작진이 AI를 활용해 70년 넘게 결혼한 부부의 기억 속에만 존재하던, 기록되지 않은 과거 순간을 단편 다큐멘터리 'Love, Rendered'에서 재현했습니다. 이미지 복원 기술과 퍼포먼스 캡처(performance capture)를 결합해 노부부의 현재 습관과 몸짓을 젊은 시절의 모습에 입혀 진정성 있는 시각적 추억을 만들어냈습니다. 일반인도 Gemini 앱으로 가족 사진을 복원하고 색을 입힐 수 있습니다.
NVIDIA 하드웨어 가속을 지원하는 오픈 웨이트(Open Weights) 기반의 영상 생성 월드 모델, LTX-2.5가 공개되었습니다. 이 모델은 6.8초 길이의 영상과 네이티브 멀티샷(Native Multishot)을 지원하며, 출시일 당일부터 ComfyUI와 완벽하게 호환됩니다. 고성능 영상 제작 스택이 개인 데스크톱 환경에서도 구동될 수 있게 되었다는 점에서 실무자들에게 매우 중요한 의미를 갖습니다.
구글 마케팅 부사장 Marvin Chow는 최근 블로그 글을 통해 행사 기획·콘텐츠 제작 전반에 Gemini와 실험적 모델(Nano Banana, Gemini Omni 등)을 적용한 과정을 공개했습니다. 'TPU Training Day' 단편 영화 제작, I/O 시각 브랜드 아이덴티티 설계 등에서 인간의 창의성과 AI를 결합해 작업 속도와 품질을 동시에 끌어올린 점이 핵심입니다. 이 글은 실무자들에게 AI를 업무 흐름에 통합하는 구체적 프롬프트·파이프라인 사례를 제공한다는 점에서 중요합니다.
구글 I/O 2026에서는 텍스트, 이미지, 영상 등을 통합 입력받아 고품질 영상을 생성하는 'Gemini Omni'와 복잡한 에이전트 및 코딩 작업에 최적화된 'Gemini 3.5 Flash' 모델이 공개되었습니다. 또한 사용자의 질문에 맞춰 실시간으로 맞춤형 웹 앱을 구동하는 'Antigravity' 기반의 검색 경험과 웹을 지능적으로 모니터링하는 '정보 에이전트'가 도입되어, AI가 일상적인 검색을 넘어 실질적인 작업을 대신 수행하는 에이전트 시대의 본격적인 막을 알렸습니다.
구글이 텍스트, 이미지, 오디오 등 모든 형태의 입력을 조합해 자연어 대화만으로 영상을 생성하고 편집할 수 있는 멀티모달 AI 모델 '제미나이 옴니(Gemini Omni)'를 공개했습니다. 이 모델은 물리법칙이나 역사적 사실에 대한 세계 지식을 바탕으로 일관성 있는 스토리텔링이 가능하며, 복잡한 영상 편집 과정을 단계적인 대화를 통해 수행할 수 있다는 점이 가장 큰 특징입니다. 실무자 관점에서 프롬프트 가이드와 안전성 평제(Red Teaming)를 거쳐 배포되었으며, 영상 생성 및 편집 파이프라인의 혁신을 가져올 중요한 릴리즈입니다.
X(옛 트위터)에 '제미나이 옴니(Gemini Omni)' 모델을 통해 생성된 것으로 보이는 영상이 공유되었습니다. 게시자는 해당 영상의 실제 생성 출처를 첫 번째 답글에서 확인할 수 있다고 안내했습니다. 실무자들에게 멀티모달 AI의 영상 생성 역량 및 진위를 파악하는 데 중요한 참고 자료가 됩니다.
구글 딥마인드가 기존 모델 대비 절반 미만의 비용으로 동일한 속도를 제공하는 새로운 영상 생성 모델 'Veo 3.1 Lite'를 출시했습니다. 이 모델은 텍스트/이미지를 영상으로 변환하는 기능을 지원하며 720p 및 1080p 해상도와 최대 8초 길이 등 유연한 설정을 제공합니다. 4월 7일부터는 기존 'Veo 3.1 Fast' 모델의 가격도 인하되어 개발자들이 더욱 저렴하게 영상 생성 API를 제품에 통합할 수 있게 되었습니다.