크레아, 이미지 편집 모델 Krea 3 공개

생성형 이미지 플랫폼 크레아(Krea)가 10월 15일 이미지 편집 모델 Krea 3를 공개하고 베타를 열었다. 회사 발표문에 따르면 대부분의 편집이 요청부터 완성까지 8초 안에, 원본 2K 해상도로 끝난다. 한 번의 편집에 참고 이미지를 최대 6장까지 넣을 수 있다. 크레아는 이 모델을 자사 사이트 사용자 3000만 명과 자체 API, 그리고 fal·헤드라(Hedra)·투게더 AI·누스 리서치·오픈라우터·레플리케이트 같은 외부 서비스에 같은 날 풀었다.

크레아가 앞세운 숫자는 속도다. 회사가 9월 24일부터 10월 1일까지 자사 플랫폼에서 대기 시간을 포함해 잰 편집 작업 중앙값은 Nano Banana 2가 27초, Nano Banana Pro가 33초, GPT Image 2가 90초였다. 같은 조건에서 Krea 3는 8초를 넘지 않았다. 빅토르 페레스(Víctor Perez) 크레아 공동창업자 겸 최고경영자는 "편집 모델은 이미 전자상거래와 영화, 광고 전반에서 쓰이지만 잠재력 대부분은 아직 속도에 발목이 잡혀 있다"며 "Krea 3는 속도와 품질 사이의 맞교환을 없앤다"고 밝혔다.

편집 방식도 바꿨다. 크레아는 베타 공개 당일 X 게시물에서 편집할 영역을 상자로 지정하는 바운딩 박스 제어와 여러 차례 이어지는 정밀 편집을 핵심 기능으로 꼽았다. 발표문은 요청하지 않은 부분을 건드리지 않는 일을 편집의 가장 어려운 과제로 들었다. 제품 사진의 배경을 바꿔도 라벨과 로고가 그대로 남고, 얼굴과 옷을 참고로 주면 다음 장에서도 같은 인물이 나온다는 설명이다. 회사가 공개한 예시에서는 거실 사진 속 소파와 의자, 탁자만 다른 제품 세 개로 바꾸고 러그와 창밖 풍경, 구석에서 책을 읽는 사람은 그대로 뒀다.

투자자와 고객사도 같은 지점을 짚었다. 저스틴 무어(Justine Moore) 안드리센 호로위츠(a16z) 파트너는 "최고 품질의 편집이 곧바로 다음 아이디어를 시도할 만큼 빨리 돌아오면 모델은 작업 흐름의 한 단계가 아니라 작업 흐름 그 자체가 된다"고 말했다. 사진 편집 서비스 픽셀컷(Pixelcut)의 도미니크 야히아비(Dominique Yahyavi) 공동창업자 겸 최고경영자는 초기 체크포인트부터 실제 사용자에게 시험했다며 "가장 눈에 띈 것은 조명이었다"고 전했다. 그는 픽셀컷 고객 대부분이 제품마다 스튜디오 촬영을 할 여력이 없는 소상공인이라고 덧붙였다.

외부 평가는 닷새 뒤 나왔다. 크레아가 10월 20일 낸 벤치마크 정리 글에 따르면 블라인드 투표 방식의 리더보드 세 곳이 10월 19~20일 Krea 3를 채점했다. 아레나(Arena)의 여러 장 편집 부문에서 Krea 3 Ultra는 1435점(±11)으로 45개 모델 가운데 4위였고, 1432점의 Nano Banana 2.1과 순위 범위가 겹쳐 사실상 공동 4위였다. 1위는 1518점의 GPT-Image-2.5 Sunburst였다. Krea 3 Ultra의 표본은 2991표로 상위 15개 모델 중 가장 적어 예비 표시가 붙었다.

한 장 편집 부문에서는 순위가 내려간다. 60개 모델이 겨룬 이 부문에서 Krea 3 Ultra는 1411점으로 8위였고 순위 범위는 5~10위였다. 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 편집 평가 AA-Image-Editing v2.1에서는 74개 모델 중 5위(1151점)로, Nano Banana 2.1·MAI-Image-2.6과 신뢰구간이 겹쳐 통계적으로 공동 3위권이었다. 빠른 모드인 Krea 3 Fast는 같은 평가에서 11위였다. 디자인 아레나(Design Arena)는 51개 모델 중 4위(1298점)로 매기며 크레아를 오픈AI 다음가는 이미지 편집 연구실로 꼽았다.

메탈이 확인한 크레아의 벤치마크 정리 글은 세 보드의 점수를 한 줄로 합치지 말라고 스스로 적었다. 보드마다 기준점이 달라 아레나의 1435점과 아티피셜 애널리시스의 1151점, 디자인 아레나의 1298점은 같은 척도의 숫자가 아니라는 설명이다. 글은 출시 스레드의 카드 한 장이 아티피셜 애널리시스 순위를 4위로 표기했지만 리더보드 원본은 5위라며 원본을 따랐다. 세부 항목에서 Krea 3 Ultra는 애니메이션·게임과 프런티어 용도에서 2위였지만, 조명과 화풍을 바꾸는 장면·스타일 편집에서는 18위에 머물렀다. 장면을 추론해야 하는 편집에서는 Ultra가 4위, Fast가 20위로 두 모드의 차이가 가장 컸다.

메탈은 오픈AI가 챗GPT 이미지 2.5로 생성 속도와 안정성을 끌어올렸다고 보도한 바 있으며, 이번 리더보드에서도 그 모델의 두 변형이 세 보드 맨 위를 차지했다. 엔지니어링 관점에서 Krea 3의 승부처는 점수 1위가 아니라 반복 횟수다. 한 장에 수십 초가 걸리는 모델로는 카탈로그 전체를 돌리거나 시안 열 개를 견주기 어렵다. 크레아는 8초 편집이면 다른 모델이 한 장을 처리하는 동안 네다섯 장을 볼 수 있다고 계산했다. 품질 격차를 좁힌 모델이 속도로 작업 단위를 바꾸겠다는 전략이다.

크레아는 Krea 3가 아직 실시간에는 이르지 못했다고 밝혔다. 가장 빠른 구성에서도 편집 한 번에 4~5초가 걸린다. 회사는 이 시간을 더 줄이고, 이번 개발에서 가장 큰 성과로 꼽은 2K 학습의 효과를 더 적은 연산으로 높은 해상도에 잇는 구조를 찾겠다고 했다. 말 대신 이미지 위에 동그라미를 치거나 지시를 직접 적어 넣는 방식을 위한 학습 데이터도 만들고 있다. 크레아는 10월 24일 X에 Krea 3의 정밀 편집 영상을 다시 올리며 이미지의 어느 부분이든 최대 2K로 편집할 수 있다고 알렸다. 이미지 편집 모델 경쟁의 기준이 품질 점수에서 한 번 더 시도할 수 있는 속도로 옮겨 가고 있다.