이미지 속 글자·조명을 고칠 때, MAI Image 2.7과 2.6 편집 차이

2026년 11월 기준, 편집 작업에 2.7을 시험해 볼지 정하는 기준

제품 사진 속 문구를 한 글자 바꾸려고 처음부터 다시 촬영하거나, 배경만 바꾸려고 합성 작업을 몇 시간씩 해 본 적이 있다면 이 비교가 필요합니다. 쇼핑몰 상세 이미지를 관리하는 운영자, 배너와 썸네일을 만드는 디자이너, 이미지 편집 기능을 서비스에 붙일지 검토하는 개발자가 여기에 해당합니다.

2026년 10월 27일 Microsoft AI는 기존 이미지를 편집하는 MAI Image 2.7을 프리뷰로 발표했습니다. 공식 설명의 중심은 새 이미지를 만드는 것이 아니라 이미 있는 이미지를 고치는 것입니다. 2.7이 앞선 버전인 MAI Image 2.6과 어떻게 다른지, 그 차이를 어떤 근거로 읽어야 하는지가 이 글의 주제입니다.

결론부터 말씀드리면 이렇습니다.

① 공식 발표와 외부 평가 모두 2.7이 2.6보다 편집 쪽에서 앞선다는 방향을 가리킵니다.
② 다만 순위표의 점수 차이는 신뢰 구간과 함께 읽어야 하고, 내 작업에서 얼마나 나을지는 같은 이미지로 직접 시험해 봐야 알 수 있습니다.
③ 가격과 API 제공 일정은 공식 발표에 없으므로, 지금 2.7은 서비스에 넣기 전 시험 단계로 보는 편이 정확합니다.

이 글은 2.6과 2.7을 편집 기능 중심으로 비교합니다. 여러 이미지 모델의 용도를 가르는 비교나 같은 요청으로 결과를 시험하는 방법은 앞선 글에서 다뤘으므로, 여기서는 MAI Image 버전 사이의 변화에 집중합니다.

비교 기준: 편집 품질을 무엇으로 판단할 것인가

비교 기준은 네 가지입니다. 점수나 가중치는 매기지 않고, 각 기준에서 확인된 사실과 확인되지 않은 부분을 구분해 읽습니다.

첫째, 편집 대상의 범위입니다. 사진의 일부분을 고치는 국소 편집인지, 장면 전체의 조명과 분위기를 바꾸는 편집인지에 따라 모델에 요구되는 능력이 다릅니다.

둘째, 이미지 속 글자·기호 편집입니다. 포장지, 간판, 배너에 들어 있는 문구를 다른 문구로 바꾸는 작업입니다. 실무에서 가장 자주 부딪히는 요청이면서 결과가 틀렸을 때 가장 눈에 띄는 작업이기도 합니다.

셋째, 사물·조명·환경의 관계 처리입니다. 제품을 다른 배경으로 옮기면 그림자 방향, 반사, 색 번짐이 함께 바뀌어야 자연스럽습니다. 편집 모델이 이 관계를 얼마나 고려하는지가 결과의 자연스러움을 좌우합니다.

넷째, 평가 근거의 성격입니다. 회사가 직접 발표한 비교인지, 외부 리더보드의 사용자 투표 기반 순위인지, 순위의 기준 시점과 표본 규모는 어떤지를 함께 봐야 합니다. 같은 "2.7이 앞선다"는 문장도 근거가 무엇이냐에 따라 무게가 다릅니다.

MAI Image 2.6: 다중 참조와 1.5K를 갖춘 기준선

2.6은 이 비교의 기준선입니다. Microsoft는 2026년 9월 4일 2.6과 2.6-Flash를 함께 소개했고, 두 모델 모두 다중 이미지 참조 편집, 웹 정보 활용, 동적(가변) 화면비를 지원하며 최대 해상도는 1.5K로 발표됐습니다. 제공 경로로는 Microsoft Foundry 퍼블릭 프리뷰가 안내됐고, MAI Playground에서도 두 모델을 체험할 수 있다고 밝혔습니다.

실무 관점에서 이 사양이 의미하는 바는 이렇습니다.

① 여러 장의 참조 이미지를 함께 넣는 작업에 쓸 수 있습니다. 제품 사진 한 장과 배경 참고 이미지 한 장을 같이 주고 결과를 얻는 식의 흐름입니다.
② 화면비가 고정되지 않아 정사각형 썸네일과 가로 배너를 같은 모델로 다룰 수 있습니다.
③ 웹 정보를 활용하는 기능이 있어, 알려진 사물이나 장소를 묘사할 때 참고 정보를 쓸 수 있습니다.

2.6의 한계로 볼 수 있는 부분도 있습니다. 이 글이 인용하는 공식 자료만으로는 2.6이 이미지 속 글자 수정이나 장면 조명 변경을 어느 수준으로 처리하는지 수치로 확인할 수 없습니다. 2.6 발표의 초점은 품질과 비용의 균형이었고, 편집 작업별 성능 비교가 중심이 아니었습니다.

참고로 한 세대 앞선 2.5는 객체 교체, 문구 수정, 모션 블러 제거 같은 국소 편집과 얼굴 정체성 보존을 공식 기능으로 제시했습니다. 2.5가 "지정한 부분을 고치는" 쪽에 무게를 뒀다면, 이어지는 2.7의 발표는 장면 단위 변경과 텍스트·기호 편집을 전면에 내세웁니다. 이 흐름이 이 글의 비교 구도입니다.

아래 사양은 2.6 발표 내용이며, 2.7에도 그대로 적용된다고 볼 수 없습니다. 2.7의 해상도와 제공 경로는 공식 발표에서 확인되지 않습니다.

MAI Image 2.7: 장면·글자 편집으로 무게중심을 옮긴 프리뷰

2.7의 변화는 편집 대상이 더 넓어지고 더 어려워졌다는 점에 있습니다. 공식 설명에 제시된 편집 예는 세 가지입니다.

① 장면 전체의 스타일과 조명 변경
② 이미지 안의 문구와 기호 수정
③ 기존 이미지 자산의 복원과 향상

Microsoft가 강조한 편집 영역은 향상·복원, 추론이 필요한 편집, 장면·스타일, 텍스트·기호 편집입니다. 이 중 "추론이 필요한 편집"은 사물·조명·환경의 관계를 고려해야 하는 작업을 뜻합니다. 공식 발표에는 제품을 다른 배경으로 옮기거나 이미지 전반의 분위기를 바꾸는 사례가 포함됐습니다.

2.7 공식 발표의 평가 내용

Microsoft는 10월 27일 발표에서 Artificial Analysis 평가를 인용해 2.7이 2.6보다 10개 사용 사례와 7개 편집 작업 모두에서 개선됐다고 밝혔습니다. 또 장면·스타일 항목에서는 다음 순위 모델보다 24 Elo 앞섰다고 밝혔습니다.

이 두 문장을 읽을 때 주의할 점이 있습니다.

첫째, 이 결과는 회사가 인용한 평가 결과입니다. "모든 편집 요청에서 2.7이 낫다"는 뜻이 아니라, 평가에 쓰인 사용 사례와 작업 묶음에서 평균적으로 개선이 나타났다는 뜻입니다.

둘째, "10개 사용 사례·7개 편집 작업"의 구체적인 목록은 이 글이 근거로 삼는 자료에서 확인되지 않습니다. 따라서 글자 수정이 몇 점 올랐고 조명 변경이 몇 점 올랐는지처럼 작업별 수치를 이 글에서 제시할 수는 없습니다.

셋째, 24 Elo는 2.6과의 격차가 아니라 장면·스타일 항목에서 2.7이 다음 순위 모델보다 앞선 폭입니다. 2.6 대비 격차로 읽으면 안 됩니다.

2.7이 아직 공개하지 않은 것

실무 도입을 검토한다면 공개되지 않은 항목을 먼저 알아 두는 편이 안전합니다.

① 지시하지 않은 부분의 보존 정도: 글자만 바꾸라고 했을 때 나머지 영역이 얼마나 그대로 남는지에 대한 수치는 발표되지 않았습니다. "원본을 그대로 보존한다"는 식의 표현은 근거가 없습니다.
② 가격과 API 제공 일정: 발표문에 명시되지 않았습니다.
③ 해상도·화면비·다중 참조 지원 여부: 2.7 자체의 사양으로는 발표되지 않았습니다.
④ 텍스트로 새 이미지를 만드는 기능: 추후 제공 예정이라고만 밝혔고, 시점은 발표되지 않았습니다.

10월 27일 발표 당시 2.7은 Arena, Artificial Analysis, MAI Playground에서 편집 기능을 체험할 수 있다고 안내됐습니다.

글자·기호 편집과 조명 변경: 두 작업에서 달라진 점

이미지 속 글자 수정과 장면 조명 변경은 2.7 발표에서 가장 직접적으로 강조된 두 작업입니다. 이 섹션에서는 공식 발표가 말하는 범위 안에서, 두 작업이 왜 어려운지와 2.7을 시험할 때 무엇을 봐야 하는지를 정리합니다. 2.6과 2.7의 작업별 점수 차이는 확인되지 않으므로, 아래 내용은 일반 원리와 시험 절차입니다.

이미지 속 글자 수정

글자 수정이 어려운 이유는 두 가지입니다. 하나는 글자가 획 하나만 어긋나도 오류로 보이는 요소라는 점이고, 다른 하나는 글자가 놓인 면의 곡률, 인쇄 질감, 조명 반사를 새 글자에도 똑같이 적용해야 한다는 점입니다. 평평한 간판의 문구를 바꾸는 일과 원통형 용기에 감긴 라벨의 문구를 바꾸는 일은 난이도가 다릅니다.

2.7을 글자 수정에 시험할 때는 다음 순서로 확인해 보시기를 권합니다.

1단계, 짧은 문구부터 시작합니다. 한 단어 교체처럼 짧은 요청으로 기본 정확도를 봅니다.
2단계, 문구 길이를 늘립니다. 원래 문구보다 훨씬 긴 문구로 바꾸면 글자 크기와 배치를 어떻게 조정하는지 드러납니다.
3단계, 한국어와 영어를 따로 시험합니다. 두 언어의 정확도가 같다고 가정하면 안 됩니다. 이 글이 인용하는 공식 자료에는 언어별 정확도가 나와 있지 않습니다.
4단계, 숫자와 기호를 포함합니다. 가격 표기, 단위, 특수 기호는 오류가 눈에 띄므로 따로 확인합니다.
5단계, 주변 영역을 대조합니다. 원본과 결과를 겹쳐 놓고 글자 외의 영역이 바뀌었는지 확인합니다.

5단계가 특히 중요합니다. 지시하지 않은 부분이 얼마나 보존되는지는 공식 발표에 수치가 없으므로, 내 이미지에서 직접 확인하는 방법밖에 없습니다.

장면 조명과 스타일 변경

조명 변경은 글자 수정과 성격이 다릅니다. 한 점을 고치는 것이 아니라 이미지의 모든 픽셀에 영향을 주는 작업입니다. 낮 장면을 저녁 장면으로 바꾸려면 하늘색만이 아니라 그림자 길이와 방향, 물체 표면의 반사, 실내라면 창문과 조명기구의 밝기까지 함께 맞아야 합니다.

2.7의 공식 설명이 "사물·조명·환경의 관계를 고려해야 하는 편집"을 별도로 언급한 것도 이 때문입니다. 제품을 다른 배경으로 옮기는 편집을 예로 들면 이렇습니다.

① 새 배경의 광원 방향에 맞게 제품 그림자가 바뀌어야 합니다.
② 새 배경의 색이 제품 표면에 은은하게 반사되어야 자연스럽습니다.
③ 제품의 원래 색과 질감은 유지되어야 합니다.

①②는 환경에 맞추는 변화이고 ③은 지켜야 하는 부분인데, 둘이 충돌할 때 모델이 어디까지 바꾸는지가 품질을 가릅니다. 이 균형이 2.7에서 얼마나 나아졌는지는 공식 발표의 수치로 확인되지 않으므로, 대표 제품 몇 개로 직접 보시기 바랍니다.

장면·스타일 항목에서 2.7이 다음 순위 모델보다 24 Elo 앞섰다는 발표는 이 영역의 평가 결과입니다. 다만 Elo 격차는 사용자 선호 투표에서 나온 평균적 우위이고, 내 제품 사진에서의 우위를 보장하지는 않습니다.

순위와 점수는 어떻게 읽어야 하나: 2.7과 2.6의 리더보드 근거

리더보드 수치는 2.7이 2.6보다 앞선다는 방향을 일관되게 보여 주지만, 점수 차이를 확정적인 우열로 풀어 쓰기에는 한계가 있습니다. 항목마다 평가판, 표시 시점, 신뢰 구간을 함께 보겠습니다.

Artificial Analysis 편집 리더보드

Microsoft는 10월 27일 발표에서 2.7을 Artificial Analysis 편집 리더보드 2위로 소개했습니다. 이 리더보드의 표시값은 다음과 같습니다.

이 값들에서 읽을 수 있는 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 수치는 고정이 아닙니다. 2.7의 값이 1,193에서 1,196으로, 표본이 4,891에서 4,954로 바뀐 것은 투표가 계속 쌓이면서 리더보드가 갱신되고 있다는 뜻입니다. 이 글에 적힌 숫자도 시간이 지나면 달라질 수 있습니다. 1,193이 10월 31일 시점의 수치였는지는 보존된 스냅샷으로 확인되지 않았습니다.

둘째, 2.7과 2.6의 구간은 겹치지 않습니다. 2.7의 1,178~1,208과 2.6의 1,139~1,163을 비교하면 구간이 1,163과 1,178 사이에서 갈라집니다. 이전 표시값 기준으로 2.7이 2.6보다 약 42 Elo 높게 표시됐다는 계산도 가능합니다. 신뢰 구간이 겹치지 않는다는 점은 이 리더보드 안에서 2.7이 2.6보다 앞선다는 해석에 힘을 실어 줍니다.

셋째, 1위와의 비교는 다릅니다. 2.7의 점수 구간은 당시 1위로 표시된 모델의 구간과 겹쳤습니다. 이 경우 2위와 1위의 순서를 확정적인 우열로 말하기 어렵습니다. 순위표의 숫자 순서는 있지만 통계적으로는 구분이 안 되는 사이일 수 있다는 뜻입니다.

Arena 단일 이미지 편집 리더보드

Arena 변경 이력에는 2026년 10월 27일 MAI-Image-2.7-Preview가 Image Edit Arena에 추가됐다고 적혀 있습니다. Arena 단일 이미지 편집 리더보드의 표시값은 다음과 같습니다.

위 수치는 Arena 리더보드 표시 기준입니다. 해당 페이지가 밝힌 기준일은 10월 23일인데 2.7 추가일인 10월 27일보다 앞서기 때문에, 이 글에서는 정확한 날짜를 단정하지 않고 표시 기준으로만 적습니다.

이 표에서 눈여겨볼 점이 둘 있습니다.

① 표본 규모가 크게 다릅니다. 2.7은 3,402표, 2.6은 76,933표입니다. 2.7은 막 추가된 프리뷰라 투표가 적고, 그래서 오차 범위(±10)도 2.6(±5)보다 넓습니다. 점수가 쌓이면 순위와 점수가 달라질 수 있습니다.
② 점수 차이는 44점(1471−1427)입니다. 오차 범위를 감안해도 2.7이 앞서 표시됩니다. 다만 2.7의 표본이 적은 만큼 이후 변동 여지가 더 큽니다.

Microsoft는 10월 27일 발표에서 2.7을 Arena Edit 3위로 소개했고, Arena에서는 Microsoft AI가 연구소 단위 2위라고 별도로 표기했습니다. 모델 단위 순위와 연구소 단위 순위는 서로 다른 집계이므로 섞어 읽으면 안 됩니다. 이 순위들은 발표 시점 기준입니다.

리더보드를 읽는 네 가지 요령

① 평가판(어느 리더보드인가)을 먼저 확인합니다. 두 리더보드의 Elo 숫자는 서로 비교할 수 없습니다. Artificial Analysis의 1,196과 Arena의 1471은 척도가 다릅니다.
② 표시 시점과 표본 수를 함께 봅니다.
③ 신뢰 구간이나 오차 범위가 겹치는지 확인합니다.
④ 리더보드는 불특정 다수의 선호를 평균낸 것이며, 내 업무 이미지에 대한 정답이 아님을 기억합니다.

2.6과 2.7

앞서 항목별로 본 내용을 한 표로 종합합니다. 확인되지 않은 항목은 "공식 발표에서 확인되지 않음"으로 적었습니다.

표를 읽을 때 한 가지를 짚어 둡니다. 같은 줄에 있다고 같은 기준으로 잰 값은 아닙니다. 해상도처럼 한쪽만 발표된 항목은 "발표되지 않음"이지 "지원하지 않음"이 아닙니다.

상황별 선택 기준

2.7이 앞선다는 근거는 있지만, 어느 쪽을 고를지는 작업 성격과 도입 단계에 따라 달라집니다. 아래 기준은 점수가 아니라 공개된 사실에서 끌어낸 판단 순서입니다.

2.7을 먼저 시험해 볼 만한 경우

① 이미지 속 문구·기호 교체가 반복 업무인 경우. 가격 표기, 프로모션 문구, 포장 문구를 바꾸는 작업이 많다면 텍스트·기호 편집을 공식 영역으로 내세운 2.7이 먼저 시험할 후보입니다.
② 장면 전체의 조명이나 분위기를 바꾸는 경우. 장면·스타일 항목에서 앞선 결과가 발표됐고, 사물·조명·환경 관계를 고려하는 편집이 공식 사례에 포함됐습니다.
③ 제품을 다른 배경으로 옮기는 경우. 공식 발표에 같은 유형의 사례가 있습니다.
④ 오래된 이미지 자산을 복원·향상하려는 경우. 복원·향상이 공식 편집 예로 제시됐습니다.

2.6을 계속 쓰는 편이 나은 경우

① 다중 참조 이미지가 작업의 핵심인 경우. 2.6은 다중 이미지 참조 편집을 지원한다고 발표됐지만, 2.7의 지원 여부는 확인되지 않았습니다.
② 이미 Foundry 퍼블릭 프리뷰 경로에서 흐름을 구성한 경우. 2.7의 API 일정이 없으므로, 지금 파이프라인에 넣으려면 2.6이 제공 경로가 확인된 쪽입니다.
③ 최대 1.5K 해상도와 가변 화면비 같은 확인된 사양에 맞춰 설계한 경우. 2.7에서 같은 사양이 유지되는지는 알 수 없습니다.
④ 텍스트로 새 이미지를 만드는 흐름이 필요한 경우. 2.7의 해당 기능은 추후 제공 예정이라고만 안내됐습니다.

두 모델을 나란히 시험해야 하는 경우

아래 중 하나라도 해당하면 결정 전에 같은 이미지·같은 지시문으로 두 모델을 비교해 보시기를 권합니다.

① 결과물이 고객에게 그대로 노출되는 이미지인 경우
② 글자 오류가 곧 법적·거래상 문제로 이어지는 문구(가격, 성분, 사용 조건 등)를 다루는 경우
③ 한국어 문구가 많은 경우

시험 설계는 이렇게 하면 됩니다.

1단계, 실제 업무에서 쓰는 이미지 10장 안팎을 고릅니다. 쉬운 사진만 고르지 말고 어려운 사진(곡면 라벨, 반사가 심한 제품, 복잡한 배경)을 섞습니다.
2단계, 이미지마다 지시문을 하나씩 정해 두 모델에 똑같이 입력합니다.
3단계, 결과를 원본과 겹쳐 보며 세 가지를 확인합니다. 지시한 부분이 의도대로 바뀌었는가, 지시하지 않은 부분이 달라졌는가, 글자와 숫자가 정확한가.
4단계, 사용할 수 있는 결과물의 비율을 모델별로 기록합니다. 이 기록이 순위표보다 내 업무에 더 정확한 근거입니다.

도입 전에 알아 둘 비용·일정의 공백

2.7의 가격과 API 제공 일정은 공식 발표에 명시되지 않았습니다. 그래서 이 글은 비용 비교나 예산 계산을 하지 않습니다. 확인된 사실은 세 가지입니다.

① 2.7은 프리뷰 단계입니다.
② 10월 27일 발표 당시 체험 경로는 Arena, Artificial Analysis, MAI Playground였습니다.
③ 2.6은 Microsoft Foundry 퍼블릭 프리뷰와 MAI Playground에서 제공된다고 발표됐습니다.

서비스에 편집 기능을 넣을 계획이라면 이 공백이 일정에 직접 영향을 줍니다. 개발자라면 다음 순서로 준비해 두면 이후 전환 비용을 줄일 수 있습니다.

1단계, 모델 호출부를 모델 이름을 설정값으로 분리해 설계합니다. 모델이 바뀌어도 코드를 고치지 않도록 하기 위해서입니다.
2단계, 편집 요청과 결과 이미지를 저장해 두는 비교용 로그를 남깁니다. 나중에 두 모델의 결과를 같은 입력으로 다시 비교할 수 있습니다.
3단계, 2.7에 대해 공식 발표가 나오면 그때 가격·제공 경로·사양을 확인하고 전환 여부를 판단합니다.

자주 묻는 질문

2.7을 쓰면 글자 오류가 없어지나요?

그렇게 말할 근거는 없습니다. 2.7은 텍스트·기호 편집을 공식 편집 영역으로 제시했고 평가에서 2.6보다 개선됐다고 발표됐지만, 오류율이 얼마인지는 공개된 자료에서 확인되지 않습니다. 가격이나 성분 표기처럼 틀리면 곤란한 문구는 결과물을 사람이 반드시 대조하는 절차를 유지하시기 바랍니다.

편집하지 않은 부분은 원본 그대로 남나요?

공식 발표에는 지시하지 않은 부분이 결과물에서 얼마나 보존되는지에 대한 수치가 없습니다. "원본이 그대로 유지된다"고 단정할 수 없으므로, 편집 전후 이미지를 겹쳐 놓고 의도하지 않은 변화가 없는지 확인하는 과정이 필요합니다.

순위가 높으면 내 작업에도 더 잘 맞나요?

순위는 평가에 참여한 사용자들의 선호를 평균한 결과입니다. 내 제품 사진, 내 문구, 내 브랜드 톤에서의 품질과는 다를 수 있습니다. 이 글에서 본 것처럼 2.7의 점수 구간이 당시 1위 모델의 구간과 겹쳤다는 점, 표본이 계속 늘며 수치가 바뀌고 있다는 점도 순위를 단정적으로 읽지 말아야 할 이유입니다.

마무리: 근거는 방향을 알려 주고, 판단은 직접 시험이 끝냅니다

2.7은 2.6보다 편집, 특히 장면 전체의 조명·스타일 변경과 이미지 속 문구·기호 수정에서 더 강하게 발표됐고, Microsoft가 인용한 평가에서는 10개 사용 사례와 7개 편집 작업 모두에서 2.6보다 개선됐습니다. 외부 리더보드의 표시값도 같은 방향을 가리킵니다. 반면 지시하지 않은 영역의 보존 정도, 가격, API 일정, 해상도는 공식 발표에서 확인되지 않았고, 순위 수치는 시점에 따라 계속 바뀌고 있습니다.

그래서 현실적인 접근은 이렇습니다. 글자 교체와 조명 변경이 많은 업무라면 2.7을 시험 후보로 올리고, 다중 참조나 확인된 제공 경로가 필요한 업무라면 2.6을 유지하며, 중요한 이미지는 같은 입력으로 두 모델을 나란히 돌려 결과를 대조하는 것입니다. 프리뷰 단계의 모델은 정보가 계속 갱신되므로, 도입 결정 전에 공식 발표를 다시 확인하시기 바랍니다.