[논문리뷰] MIRA: Multimodal Iterative Reasoning Agent for Image Editing

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저자: Ziyun Zeng, Hang Hua, Jiebo Luo

핵심 연구 목표

이 논문은 확산 기반 이미지 편집 모델이 복잡한 사용자 지침(구성 관계, 맥락적 단서, 참조 표현 등)을 정확하게 해석하지 못하여 발생하는 의미론적 드리프트 및 편집 실패 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 단일 프롬프트 실행의 한계를 넘어 반복적인 시각적 추론 을 통해 편집의 정확성과 일관성을 높이는 경량의 플러그앤플레이 멀티모달 추론 에이전트를 제안합니다.

핵심 방법론

MIRA는 Qwen2.5-VL 기반의 멀티모달 추론 에이전트로, 반복적인 인지-추론-행동(perception-reasoning-action) 루프 를 통해 편집을 수행합니다. 각 단계에서 에이전트는 현재 시각적 상태와 사용자 지침을 기반으로 원자적 편집 명령 을 예측하고, 이를 Flux.1-Kontext, Step1X-Edit, Qwen-Image-Edit 와 같은 외부 이미지 편집 모델이 실행합니다. 훈련은 15만 개 규모의 MIRA-EDITING 데이터셋 을 활용한 SFT(Supervised Fine-tuning) 와 이미지 편집 모델 및 보상 모델이 결합된 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 2단계 파이프라인으로 진행됩니다.

주요 결과

MIRA는 오픈소스 이미지 편집 모델과 결합될 때 의미론적 일관성과 지각적 품질을 크게 향상시켰습니다. 특히 Flux.1-Kontext + MIRA 조합은 GPT-SC 지표에서 4.98%p, Gemini-SC 지표에서 6.04%p 의 성능 향상을 보였으며, GPT-Image 및 Nano-Banana 와 같은 독점 시스템에 필적하거나 이를 능가하는 성능을 달성했습니다. 또한, GRPO 훈련 단계 는 SFT 단독 훈련 대비 GPT-SC에서 9.83%p, EditScore-PQ에서 6.29%p 추가적인 성능 개선을 이끌어냈습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

MIRA는 복잡한 이미지 편집 작업에서 오픈소스 diffusion 모델 의 활용성을 극대화하는 실용적인 접근법을 제시합니다. 경량의 에이전트 프레임워크 를 통해 기존 대규모 에이전트 시스템의 높은 계산 비용 및 확장성 문제를 완화하며, 반복적인 추론과 피드백 루프 를 통해 편집 모델이 유발하는 오류를 자체적으로 감지하고 수정하는 능력을 보여줍니다. 이는 멀티모달 AI 에이전트 설계 및 강화 학습 기반 최적화 를 통한 실세계 응용 분야에서의 활용 가능성을 높입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.