현업 연구진과 함께 실제 연구를 수행하는 인턴십을 통해 글로벌 톱티어 AI 학회인 ECCV(European Conference on Computer Vision) 2026에 논문이 채택되는 성과를 거둔 것이다.
스노우는 AI 연구실(AI Lab) 박상훈 연구원과 정슬기 연구인턴이 공동 연구한 ‘H-어댑터(H-Adapter)’ 논문이 ECCV 2026에 채택됐다고 13일 밝혔다.
ECCV는 CVPR(컴퓨터 비전 및 패턴 인식 학회), ICCV(국제 컴퓨터 비전 학회)와 함께 컴퓨터 비전 분야 세계 3대 학회로 꼽힌다. 스노우가 글로벌 최고 권위 AI 학회에 논문을 채택시킨 것은 이번이 처음이다.
이번 성과는 더욱 의미가 크다. 연구인턴은 단순히 실무를 보조하는 일반 인턴과 달리, 현업 연구원과 함께 AI 선행기술을 연구하고 논문 작성까지 수행하는 연구 중심 인턴십 프로그램이다. 스노우는 올해 우수 AI 인재를 조기에 발굴하기 위해 처음 이 프로그램을 도입했다.
스노우 연구인턴 등이 개발한 H-어댑터는 실제 서비스 적용 가능성도 높다. H-Adapter(어텐션 유도 및 소스 정렬 헤어 마스크를 통한 포즈 강건형 헤어스타일 변환) 첫 번째 열: 원본 이미지 (적용 전) / 첫 번째 행: 헤어스타일 참고 이미지 / 나머지: H-Adapter를 적용한 결과. 출처=스노우
연구인턴들은 사내 석·박사급 연구진으로부터 논문 기획부터 모델 설계, 실험, 논문 작성까지 전 과정을 밀착 멘토링받았다. 매주 기술 리뷰와 피드백을 거치며 글로벌 학회가 요구하는 연구 수준에 맞춰 논문 완성도를 높였다.
그 결과 첫 기수 연구인턴이 참여한 연구가 세계 최고 수준의 AI 학회에 채택되는 성과로 이어졌다.
◇AI 헤어스타일 변환의 고질적 문제 해결
논문의 핵심은 AI 헤어스타일 변환 기술의 난제로 꼽혀온 ‘머리 자세 불일치(Head-pose mismatch)’ 문제를 해결한 것이다.
기존에는 원본 사진과 참고 이미지의 얼굴 방향이 다르면 머리카락이 얼굴과 어색하게 합성되는 문제가 있었다.
연구팀은 H-어댑터를 통해 머리카락과 얼굴 영역을 각각 학습하는 ‘영역별 손실 함수(Region-specific Loss)’를 적용해 얼굴 각도가 달라도 자연스럽게 헤어스타일을 합성하는 ‘자세 강건(Pose-robust)’ 기술을 구현했다.
또 스노우가 카메라 서비스를 운영하며 축적한 다양한 비정형 데이터와 확산모델(Diffusion Model) 기술을 접목해 성능을 높였다.
H-어댑터는 실제 서비스 적용 가능성도 높다.
사용자가 입력한 문장(프롬프트)에 따라 머리 색상을 바꾸거나, ‘IP-어댑터’와 결합해 얼굴은 그대로 유지하면서 헤어스타일만 변경하는 기능을 지원한다. 별도의 재학습 없이 기존 텍스트-투-이미지 생성 모델과도 연동할 수 있어 활용 범위가 넓다.
스노우 관계자는 “참신한 아이디어를 가진 연구인턴과 현업 연구진의 체계적인 멘토링이 만나 창사 첫 글로벌 톱티어 AI 학회 논문이라는 결실을 맺었다”며 “앞으로도 실무와 연구를 연결하는 인재 양성과 선행기술 연구를 지속 확대할 계획”이라고 말했다.
논문 대표 저자인 정슬기 연구인턴은 “현업의 첨단 비전 기술이 실제 서비스로 이어지는 과정을 직접 경험하며 연구 역량을 키울 수 있었다”며 “선배 연구원들의 깊이 있는 피드백 덕분에 첫 도전에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다”고 말했다.
