Circle to Search 업데이트: Gemini 3 기반의 다중 객체 검색 및 가상 시착 기능 도입

섹션별 상세

Gemini 3의 에이전트 능력을 활용한 다중 객체 검색 기능을 도입했다. Gemini 3 모델의 에이전트 계획(Agentic Planning)과 추론 기능을 통해 사용자가 이미지 내 여러 항목을 한꺼번에 선택해도 각 요소를 개별적으로 인식하고 분석한다.

시각적 쿼리 팬아웃(Visual Query Fan-out) 기술을 고도화했다. 단일 매칭을 넘어 모델이 다단계 계획을 수립하여 이미지의 중요 부분을 자동 크롭하고, 여러 검색을 동시에 실행한 후 결과를 교차 참조하여 최종 응답을 생성한다.

패션 및 생태계 분석 등 실용적 활용 사례를 제시했다. 사용자가 소셜 미디어의 착장 사진을 선택하면 상의, 하의, 액세서리를 각각 식별하여 유사 제품을 찾아주며, 여러 종류의 물고기가 담긴 사진에서는 각 종의 이름과 생태적 관계까지 설명한다.

가상 시착(Virtual Try-on) 기능과 Circle to Search를 통합했다. 검색 결과에서 바로 가상 드레스룸으로 진입하여 선택한 의류가 다양한 체형의 모델이나 사용자 자신에게 어떻게 어울리는지 확인할 수 있는 기능을 지원한다.

에이전트 기반 계획(Agentic Planning): — AI 모델이 복잡한 목표를 달성하기 위해 필요한 하위 작업을 스스로 정의하고 실행 순서를 결정하는 프로세스이다. 단순한 응답 생성을 넘어 도구 사용이나 다단계 추론을 통해 문제를 해결하는 핵심 메커니즘으로 작용한다.
시각적 쿼리 팬아웃(Visual Query Fan-out): — 하나의 이미지 입력에서 여러 개의 독립적인 검색 쿼리를 동시에 생성하여 병렬로 처리하는 기술적 방법론이다. 이미지 내의 다양한 객체를 개별적으로 인식하고 각각에 대한 정보를 수집하여 사용자에게 통합된 결과를 제공하는 데 필수적이다.
멀티모달(Multi-modal): — 텍스트, 이미지, 오디오 등 서로 다른 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 AI 모델의 능력을 의미한다. Circle to Search에서는 시각적 정보와 텍스트 질문을 결합하여 맥락에 맞는 정확한 검색 결과를 도출하는 기반이 된다.