CLIP vs BLIP 차이점 분석 (멀티모달, 이미지텍스트, 구조)

AI 모델 평가 사진


이미지와 텍스트를 함께 처리하는 멀티모달 시스템을 기획하면서 CLIP과 BLIP 두 모델의 차이에 대해 명확히 이해해야 하는 상황이 있었습니다. 특히 제로샷 분류, 이미지 검색, 캡셔닝 등 서로 다른 태스크를 하나의 멀티모달 모델로 처리할 수 있을지 고민할 때, 어떤 구조를 선택하느냐에 따라 구현 전략이 크게 달라졌습니다. CLIP은 텍스트 프롬프트 기반 분류에 강점을 보였고, BLIP은 텍스트 생성과 멀티모달 추론에 더 적합한 구조로 보였습니다. 본 글에서는 CLIP과 BLIP의 구조적 차이, 학습 방식, 활용 방식의 차이를 중심으로 멀티모달 AI 시스템에서 어떤 상황에 어떤 모델을 선택해야 할지에 대한 기준을 제공하고자 합니다.

CLIP의 구조와 학습 방식 개요

CLIP은 OpenAI에서 2021년 발표한 멀티모달 사전학습 모델로, 이미지와 텍스트를 쌍으로 학습하여 두 정보를 동일한 임베딩 공간에서 정렬(alignment)할 수 있도록 훈련됩니다. 구조적으로는 dual-encoder 방식으로, 이미지 인코더와 텍스트 인코더가 각각 독립적으로 작동하며, 최종적으로 두 임베딩 벡터 간의 cosine similarity를 통해 의미적 유사도를 측정합니다. 이미지 인코더는 ResNet 또는 Vision Transformer(ViT)를 기반으로 하며, 텍스트 인코더는 트랜스포머 계열의 언어 모델을 활용합니다.

CLIP은 contrastive learning 방식을 채택하여, 주어진 이미지와 이에 해당하는 텍스트가 가장 높은 유사도를 갖도록 학습합니다. 대규모 웹 기반 데이터셋(예: LAION)을 활용하며, 정형화되지 않은 실세계 이미지–문장 쌍을 수억 개 단위로 학습합니다. 이 구조의 가장 큰 장점은 제로샷 분류가 가능하다는 점으로, 별도의 클래스 학습 없이 텍스트 프롬프트만으로 분류 기준을 바꿀 수 있습니다. 다만 구조가 단순한 만큼 이미지와 텍스트 간 깊은 상호작용은 제한적입니다.

BLIP의 구조와 멀티모달 통합 전략

BLIP(Bootstrapping Language–Image Pretraining)는 Salesforce Research에서 발표한 멀티모달 프레임워크로, CLIP보다 더 통합적인 구조와 다양한 태스크 대응 능력을 갖추고 있습니다. BLIP는 dual-encoder 구조 외에도 cross-modal encoder 및 텍스트 디코더를 포함하여, 이미지–텍스트 정렬뿐 아니라 텍스트 생성까지 수행할 수 있는 복합 모델입니다. 이로 인해 이미지 캡셔닝, VQA, 이미지–텍스트 매칭, 텍스트 기반 이미지 검색 등 다양한 멀티모달 태스크를 하나의 프레임워크로 수행할 수 있습니다.

BLIP는 사전학습에서 두 가지 전략을 결합합니다. 하나는 CLIP과 유사한 이미지–텍스트 쌍을 통한 contrastive learning이고, 다른 하나는 image-grounded language modeling으로, 주어진 이미지와 텍스트를 함께 입력받아 문장을 생성하거나 텍스트를 완성하는 태스크를 통해 언어 생성 능력을 강화합니다. BLIP는 cross-attention 기반의 통합 인코더를 통해 이미지와 텍스트 간 깊은 상호작용을 구현하며, 디코더에서는 GPT 스타일의 텍스트 생성을 지원합니다.

이러한 구조는 단순 매칭이 아닌, 실제 의미를 이해하고 생성하는 능력을 가능하게 하며, 사용자와의 상호작용이 필요한 멀티모달 시스템에 적합합니다. BLIP는 또 다른 사전학습 태스크로 image-text matching(ITM)을 도입하여, 이미지와 텍스트가 의미적으로 일치하는지 여부를 판단하는 능력도 학습합니다. 이처럼 다양한 학습 목표를 통합함으로써, BLIP는 다기능 멀티모달 모델로 진화하게 되었습니다.

CLIP vs BLIP – 구조와 활용상의 핵심 차이점

CLIP과 BLIP은 모두 멀티모달 AI 모델이지만, 구조, 학습 방식, 지원 태스크 면에서 명확한 차이를 보입니다. CLIP은 dual encoder 기반으로 이미지와 텍스트를 각각 임베딩한 후, cosine similarity 기반으로 정렬하는 방식이며, 분류나 검색처럼 빠른 인퍼런스가 필요한 태스크에 적합합니다. 특히 프롬프트 기반 제로샷 분류는 CLIP의 대표적인 활용 사례로, 클래스 정의 없이 분류 시스템을 구축할 수 있다는 유연성이 큰 장점입니다.

반면 BLIP은 cross encoder와 디코더를 포함한 통합 구조로, 단순한 유사도 계산을 넘어 이미지와 텍스트 사이의 의미적 상호작용, 문장 생성, 질의응답 등의 복합적인 태스크를 처리할 수 있습니다. 특히 이미지 캡셔닝이나 Visual Question Answering과 같은 텍스트 생성 기반 태스크에서는 CLIP보다 훨씬 뛰어난 성능을 보입니다. 그러나 그만큼 연산량이 많고 모델 복잡도도 높아, 경량화나 실시간 응답에는 제약이 따를 수 있습니다.

또한 CLIP은 프롬프트 설계에 따라 성능이 크게 달라지는 반면, BLIP은 보다 구조적으로 다양한 입력을 처리할 수 있어, 텍스트 생성의 제어 가능성이 높습니다. 예를 들어, 동일한 이미지를 입력하더라도, “이 사진을 뉴스 제목으로 요약해 줘” 또는 “이 장면에 대한 질문을 만들어줘”와 같은 지시형 프롬프트에 반응할 수 있다는 점에서, BLIP은 생성 기반 AI 시스템에 더 적합한 구조라 할 수 있습니다.

결론 – 목적에 따른 모델 선택 전략

CLIP과 BLIP은 각각의 강점을 가진 멀티모달 모델로, 적용하고자 하는 태스크의 특성에 따라 선택 기준이 달라져야 합니다. CLIP은 경량 구조와 제로샷 분류 능력을 바탕으로 빠른 응답이 필요한 시스템이나, 텍스트 기반 이미지 검색, 콘텐츠 분류 등에 적합합니다. 반면 BLIP은 이미지와 텍스트 간의 깊은 상호작용, 문장 생성 능력, 다양한 태스크 통합 수행이 가능하다는 점에서 복잡한 대화형 멀티모달 시스템이나 설명 생성형 서비스에 적합합니다.

멀티모달 시스템을 설계할 때는 단순히 성능 수치만이 아니라, 모델의 구조적 특성, 태스크에 필요한 처리 방식, 프롬프트 설계의 유연성, 실시간 처리 여부 등 다양한 요소를 함께 고려해야 합니다. 본 글이 CLIP과 BLIP의 구조적 차이와 활용 방향을 이해하는 데 도움이 되기를 바라며, 이후 시스템 선택 또는 모델 설계에 있어 실질적인 기준점이 될 수 있기를 기대합니다.

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