AI 기술의 발전으로 텍스트 프롬프트만으로 애니메이션 또는 실사 동영상을 생성하거나 편집을 크게 단순화할 수 있는 다양한 서비스들이 등장했습니다. 이러한 도구들은 유튜브 콘텐츠 제작에 충분한 화질과 완성도를 제공하고 있으며, 영상 제작의 속도와 효율을 높이는 동시에 창의적인 표현의 폭을 넓혀주는 강점이 있습니다. 아래에서는 주요 AI 기반 영상 생성 서비스들의 특징과 차별점을 소개하고, 영상 내/시리즈 내에서 동일한 캐릭터와 스타일을 일관되게 유지하기 위한 방법과 지원 도구들에 대해 설명합니다.
주요 AI 영상 생성 서비스와 특징
여러 AI 영상 생성 플랫폼이 등장해 있으므로, 용도와 강점에 따라 적합한 도구를 선택할 수 있습니다. 아래에 대표적인 서비스를 유형별로 정리했습니다:
Synthesia – 현실감 있는 AI 아바타 영상
Synthesia는 실제 사람과 유사한 디지털 아바타가 텍스트로 입력한 스크립트를 말하는 영상을 자동으로 만들어주는 서비스입니다. 사용자는 수십 종의 실감 나는 가상 배우 중에서 선택한 후 목소리를 지정하고 대본 텍스트를 입력하면 됩니다. 그러면 AI가 알아서 아바타의 입모양과 몸동작을 자연스럽게 합성하여 마치 사람이 직접 설명하는 것 같은 영상을 출력해 줍니다. 수십 개 언어를 지원하여 다국어 콘텐츠 제작도 간편하며, 카메라 앞에 서지 않고도 고품질 해설 영상을 제작할 수 있다는 것이 큰 장점입니다. 다만 완벽하게 인간과 똑같은 수준은 아니어서, 큰 화면으로 보면 표정이나 동작에 약간 부자연스러운 부분이 눈치챌 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 많은 테스트 결과 현재로서는 AI 아바타 생성 분야에서 가장 앞선 품질을 보여주는 것으로 평가됩니다. (※ Synthesia와 유사한 서비스로는 D-ID, HeyGen, Colossyan 등이 있으며, 모두 대본만으로 가상 인간이 등장하는 설명 영상을 쉽게 만들 수 있는 도구들입니다.)
OpenAI Sora – 텍스트 기반 초현실 영상 생성
OpenAI의 Sora는 ChatGPT 플러스 사용자에게 제공되는 최신 텍스트-투-비디오 모델로, 간단한 텍스트 프롬프트만으로도 놀랍도록 사실적이고 상상력 넘치는 짧은 동영상을 만들 수 있는 것이 특징입니다. 예를 들어 “황혼녘 바닷가에 앉은 고양이”와 같은 한 문장의 프롬프트로도 영화 같은 장면을 생성해내며, 여러 장면이 이어지는 경우에도 등장 요소의 연속성을 자동으로 유지해 준다는 점이 주목할 만합니다. Sora는 복잡한 프롬프트 엔지니어링 없이도 훌륭한 결과를 내는 반면, 현재는 몇 초 길이의 짧은 클립(최대 20초)만 생성 가능하고 사람이나 동물의 자연스러운 움직임 표현은 아직 다소 어색한 면이 있습니다. 풍경이나 배경 묘사는 매우 뛰어나지만 캐릭터의 역동적 행동에서는 한계를 보이므로, 정지 장면이나 카툰 스타일 영상에서는 문제없지만 실사 인물의 움직임 묘사는 개선 여지가 있습니다. (Sora는 2024년 말 공개된 모델로, ChatGPT Plus 계정을 통해 이용할 수 있으며 1080p 해상도의 영상을 최대 20초까지 생성 지원합니다.)
Runway ML – 고급 생성 AI 영상 및 편집 플랫폼
Runway ML은 영상 제작 전반을 지원하는 통합 AI 영상 편집 플랫폼으로, 텍스트로 영상을 생성하는 기능부터 기존 영상에 스타일을 입히거나 합성하는 고급 편집 도구들까지 폭넓게 갖추고 있습니다. Runway의 Gen-2 모델은 텍스트 (및 선택적으로 이미지) 입력만으로 새로운 영상을 만들어주며, 사용자가 상상한 장면을 단어와 참고 이미지로 픽셀화해준다고 표현될 정도로 강력합니다. 다만 자유도가 높은 만큼 원하는 결과를 얻으려면 프롬프트 엔지니어링과 여러 시도가 필요하여 Sora처럼 즉각적으로 뚝딱 결과를 얻기보다는 학습 곡선이 있는 편입니다. Runway의 장점은 풍부한 부가기능인데, 예를 들어 간단한 실제 배우 영상으로 AI 캐릭터의 표정 연기를 캡처해 적용한다든지, 3D 카메라 움직임을 가상 장면에 구현하는 등의 기능을 제공하여 전문 영화制作者의 작업 흐름에 가까운 세밀한 통제가 가능합니다. 최근 공개된 Gen-4 모델에서는 특히 여러 샷에 걸쳐 동일한 인물과 배경을 일관되게 등장시키고 현실감 있는 움직임을 유지하는 등 이야기 연출에 필요한 연속성(visual continuity)을 크게 향상시켰습니다. 이러한 강력함 때문에 처음 다루기 어렵다는 단점은 있지만, 독특하고 몽환적인 영상미가 필요한 프로젝트에는 최고의 선택지 중 하나로 꼽힙니다 (예: 현실 영상을 완전히 대체할 정도는 아니지만, 추상적이거나 환상적인 프로젝트의 마인드-벤딩 영상을 만들기에는 최적이라는 평가).
*(가격: 제한적인 무료 크레딧 제공 후 유료 플랜 이용, 고화질 출력을 위해서는 월 ~$15 이상의 플랜 필요.)
Vyond – 텍스트 한 줄로 만드는 2D 애니메이션 영상
Vyond는 원래 비즈니스용 2D 애니메이션 제작툴로 알려져 있는데, 최근 “Vyond Go”라는 AI 기능을 통해 텍스트 입력만으로 장면 구성과 캐릭터 애니메이션이 자동 생성되는 워크플로우를 제공합니다. 대시보드에서 “텍스트 to 비디오” 옵션을 선택하고 프롬프트를 입력하면, AI가 해당 문장을 해석해 미리 준비된 애니메이션 캐릭터와 배경, 동작 등을 조합하여 한 장면 또는 스토리보드를 만들어주고, 사용자는 이어서 Vyond Studio 에디터에서 세부적으로 수정을 가할 수 있습니다. 결과물은 회사 프레젠테이션이나 교육 영상에서 흔히 볼 법한 깔끔한 2D 카툰 스타일 영상이며, 필요에 따라 타임라인 기반 편집기로 장면 추가, 배경음악 삽입, 자막과 스톡 영상 혼합 등도 쉽게 할 수 있습니다. 강점은 애니메이션 디자인을 몰라도 손쉽게 말하는 캐릭터 영상을 만들 수 있는 점과, 필요하면 직접 연출을 미세조정할 수 있는 유연성입니다. 단점으로는 Vyond가 제공하는 만화경 스타일이 일률적이어서 사용자 임의로 그림체나 스타일을 크게 바꿀 수 없다는 점이 있습니다. (가격은 비교적 고가이며, 월 $99 수준의 플랜부터 이용 가능.)
Kaiber – 창의적인 스타일의 AI 뮤직비디오/비주얼
Kaiber는 예술가와 콘텐츠 크리에이터들 사이에서 인기가 높은 스타일리시 AI 비디오 생성기입니다. 텍스트 프롬프트, 이미지, 또는 음악/오디오를 입력으로 받아서 이에 맞는 다이내믹한 시각 효과 영상을 생성해 주는 것이 특징입니다. Stable Diffusion 계열의 기술을 기반으로 하여 상당히 독창적인 화풍이나 이펙트의 영상을 만들어주며, 사용자가 원하는 스타일을 비교적 자유롭게 반영할 수 있습니다. 예를 들어 한 장의 그림이나 사진을 업로드하고 “이 캐릭터가 사이버펑크 도시를 날아다니는 장면”이라는 프롬프트를 주면 해당 이미지를 움직이는 애니메이션 영상으로 변환하는 식입니다. Kaiber의 Canvas라는 인터페이스에서는 여러 생성 요소를 모듈(Elements)로 결합하여 나만의 생성 워크플로우를 꾸밀 수 있는 고급 기능도 제공합니다. 강점으로는 영상의 시각적 품질이 우수하여 4K 해상도까지 지원하고, 완성 결과가 눈길을 사로잡는 예술적 영상미를 갖출 수 있다는 점이 있습니다. 덕분에 뮤직비디오, 영상 인트로, SF/판타지 컨셉 영상 등에 활용되며, 비교적 저렴한 비용으로 작곡가나 유튜버들이 실험적인 비디오를 만들어내는 사례가 많습니다. 다만 출력 결과가 짧은 클립 위주이고 (수 초~수십 초 단위), 스토리텔링이 있는 영상보다는 음악에 맞춘 추상적 이미지나 장면 전환 효과 중심의 콘텐츠에 적합합니다. (※ Kaiber와 유사하게 Pika Labs, Gen-2 (Runway) 등의 이름으로 불리는 텍스트 투 비디오 실험적 서비스들이 등장하고 있으며, 각각 화풍과 사용자 인터페이스에 약간씩 차별점이 있습니다.)
InVideo / Pictory – AI 자동 편집으로 완성하는 영상
InVideo AI나 Pictory AI 등은 엄밀히 말하면 새로운 장면을 합성하는 “생성형” AI와는 조금 다르지만, 대본이나 기사 텍스트를 통째로 입력하면 알아서 영상 편집본을 만들어주는 AI 도구로 많은 유튜버들이 활용하고 있어 소개합니다. 이러한 서비스는 프롬프트 또는 스크립트를 해석해 자동으로 영상 시나리오를 작성하고, 관련성 높은 스톡 영상 클립과 자막, 나레이션까지 첨부하여 곧바로 게시할 수 있을 만큼 완성도 있는 동영상을 한 번에 만들어주는 기능이 강점입니다. 예를 들어 블로그 글을 넣으면 핵심 문장을 뽑아 슬라이드별 자막을 만들고, 각 슬라이드에는 해당 내용과 어울리는 저작권 프리 영상을 찾아 배치해 주며, TTS로 나레이션까지 입혀주는 식입니다. 덕분에 영상 제작 경험이 없는 사람도 몇 번의 클릭으로 그럴듯한 결과물을 얻을 수 있어, 얼굴을 드러내지 않는 정보 전달형 유튜브 채널이나 많은 B-롤 영상이 필요한 페이슬레스(faceless) 콘텐츠 제작에 유용합니다. 다만 결과물의 영상 소스는 AI가 자체 생성한 것이 아니라 기존에 존재하는 스톡 이미지/영상이므로, 영상의 창의적 요소나 독창성은 제한적입니다. 또한 장면 커스터마이즈의 자유도는 정교한 편집 프로그램에 비해 낮지만, 초안을 순식간에 만든 뒤 부분적으로 편집을 이어갈 수 있다는 점에서 작업 시간을 획기적으로 줄여주는 도구로 각광받고 있습니다.
[참고] 기타 AI 영상 생성/편집 도구: 이 밖에도 Lumen5(텍스트 자동 영상화), Descript(텍스트 편집으로 영상 편집 제어), Adobe Premiere/AfterEffects의 AI 기능들(자동 자막, 장면 분리 등)이나 Wondershare Filmora(AI 보정 효과) 등 편집 과정에서 AI를 활용하는 다양한 소프트웨어가 있습니다. 사용 목적에 맞게 생성형 AI와 편집 보조 AI를 조합하면 영상 제작을 더욱 효율화할 수 있습니다.
동일 캐릭터 및 스타일의 일관성 유지 방법
AI로 생성한 영상에서 같은 캐릭터(인물이나 동물 등)가 여러 장면에 걸쳐 등장하거나, 또는 시리즈 콘텐츠에서 매번 동일한 주인공과 일관된 분위기를 유지하고 싶을 때가 있습니다. 그러나 일반적인 생성 모델은 프롬프트만 비슷하게 준다고 해서 이전에 만든 정확히 똑같은 얼굴이나 스타일을 자동 재현하지는 못하는 경우가 많기 때문에, 약간의 기법과 도구 활용이 필요합니다. 아래에서는 동일한 얼굴/복장 유지 방법과 스타일 일관성 유지 방법을 나누어 설명하고, 이를 지원하는 서비스 및 워크플로우 사례를 소개합니다.
1. 동일한 얼굴과 복장 유지하기 위한 기법
- 일관된 프롬프트 활용: 가장 간단한 방법은 매 장면을 생성할 때 캐릭터의 고유한 이름이나 상세한 신체/의상 묘사를 프롬프트에 지속적으로 포함하는 것입니다. 예를 들어 “검은 단발머리에 빨간 재킷을 입은 20대 여성 A가 ...”와 같은 식으로 모든 장면에 공통으로 넣으면 어느 정도 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다. 하지만 이 방식만으로는 한계가 있는데, 현재의 이미지/영상 생성 모델들은 동일한 텍스트 설명으로도 얼굴 세부 형태가 매 번 달라질 수 있기 때문입니다. 완전히 똑같은 얼굴을 얻기 위해서는 추가적인 조치가 필요합니다.
- AI 모델의 미세튜닝(fine-tuning): 전문적으로는 DreamBooth나 LoRA와 같은 모델 훈련 기법을 사용해, 특정 인물의 얼굴과 특징을 학습시킨 AI 모델을 별도로 만드는 방법이 있습니다. 예를 들어 주인공 캐릭터의 이미지 여러 장을 준비하여 Stable Diffusion 모델을 DreamBooth로 훈련시키면, 그 캐릭터를 가리키는 고유한 토큰(예: <캐릭터이름>)이 모델에 새로 생깁니다. 이후 프롬프트에 그 토큰을 넣으면 해당 인물의 얼굴이 안정적으로 등장하게 되므로, 장면이 바뀌어도 같은 얼굴을 유지할 수 있습니다. LoRA 방식도 유사하게 몇 장의 이미지로 경량화된 캐릭터 파라미터를 훈련하여 기본 모델에 적용하는 방법으로, DreamBooth보다 더 적은 데이터와 시간으로 캐릭터 일관성을 부여할 수 있는 장점이 있습니다. 요약하면, 캐릭터 전용으로 모델을 튜닝해두면 이후에는 텍스트 프롬프트만으로도 매 장면에 똑같은 얼굴이 출력될 확률이 크게 높아집니다.
- 레퍼런스 이미지 및 템플릿 활용: 모델을 직접 훈련하지 않더라도, 기존에 생성한 캐릭터 이미지나 초상화를 “참조 이미지”로 활용하는 방법이 있습니다. 일부 영상 생성 서비스는 이미지 투 이미지(image-to-image) 기능을 제공하여, 첫 장면의 이미지를 넣으면 그 인물의 모양을 기반으로 다음 장면을 만들어주는 식으로 연속된 모습을 유지할 수 있습니다. 예를 들어 Runway Gen-4에서는 사용자가 참고로 제시한 인물 사진과 프롬프트를 결합하여, 여러 각도에서 일관된 주인공의 영상을 만들어낼 수 있다고 합니다. 이러한 방식은 한 번 잘 만들어진 캐릭터 이미지를 템플릿처럼 재사용하는 개념으로, 모든 장면에 해당 이미지를 조건으로 주면 동일한 외모와 복장이 유지된 영상을 얻을 수 있습니다. 만약 특정 서비스에 이러한 기능이 없다면, 수동으로라도 첫 장면의 이미지를 뽑아낸 뒤 이를 다른 장면 생성 시 배경 또는 투영으로 합성하는 기법(고급 사용자는 ControlNet 등의 기능 활용)도 생각해볼 수 있습니다.
- 캐릭터 프로필 저장 및 재사용: 일부 AI 영상 생성 툴은 사용자에게 캐릭터를 직접 디자인하거나 업로드해서 저장해두는 기능을 제공합니다. 예를 들어 AnimateAI와 같은 서비스에서는 캐릭터의 외모, 복장, 목소리를 설정하여 프로필로 저장해 두고, 이후 프로젝트에서 그 캐릭터를 바로 불러와 등장시킬 수 있습니다. 이렇게 하면 시리즈의 매 편마다 동일한 캐릭터를 쉽게 출연시킬 수 있고, 장면을 바꿔도 캐릭터의 모델이 변하지 않습니다. 마치 게임에서 아바타를 만들어 놓고 여러 스토리에 참여시키는 것과 비슷한 개념입니다. 비슷하게, Synthesia 같은 아바타 영상 서비스에서도 특정 인물 아바타를 꾸준히 활용하면 모든 영상에서 동일한 얼굴이 나오게 할 수 있습니다. (Synthesia는 기본 제공 아바타 외에 사용자가 직접 본인 또는 배우의 모습을 커스텀 아바타로 만들어 저장해두는 기능도 있습니다.)
- 후처리 보정: 마지막으로, 여러 장면을 제작한 후 후반 편집 단계에서 얼굴 합성 기술을 활용해 일치시키는 방법도 있습니다. 예를 들어 한 장면에서 얻은 캐릭터의 얼굴이 특히 잘 나왔다면, 이를 다른 영상의 얼굴에 딥페이크처럼 합성해 넣는 기법입니다. Stable Diffusion의 ReActor 확장 등을 사용하면 영상의 얼굴을 다른 얼굴로 바꾸는 페이스 스왑을 자동화할 수 있는데, 이를 응용하면 한 영상에서 추출한 동일한 얼굴을 모든 장면에 입히는 것도 가능은 합니다. 다만 이런 작업은 고난이도 편집에 속하고 부자연스러운 결과가 나올 수 있어, 가능하면 앞선 방법들(모델 튜닝이나 레퍼런스 활용)을 통해 직접 생성 단계에서 해결하는 것이 바람직합니다.
2. 영상 스타일의 일관성 유지하기 위한 기법
- 스타일 관련 프롬프트 고정: 캐릭터와 마찬가지로, 프롬프트에 영상의 스타일(화풍 또는 톤)을 명시하고 이를 여러 장면에 일관되게 쓰면 어느 정도 통일된 느낌을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 모든 프롬프트에 “스튜디오 지브리 애니메이션 스타일” 또는 “사실적인 다큐멘터리 톤의 영상” 등의 문구를 공통으로 넣으면, 모델이 해당 스타일을 따르는 영상을 생성하려고 합니다. OpenAI가 최근 지브리풍 이미지를 연속 생성하는 기능을 내놓아 화제가 된 것도 이러한 스타일 프롬프트의 지속적 적용과 일관성 덕분이었습니다. 다만 텍스트만으로 완벽히 동일한 화풍을 보장하진 않으므로, 필요시 아래 방법들을 병행해야 합니다.
- 동일 모델/필터 사용: 가능하면 같은 AI 모델이나 엔진으로 모든 영상을 생성하는 것이 좋습니다. 모델마다 그림체나 색감 등 고유한 특성이 있기 때문에, 에피소드마다 다른 모델을 쓰면 보는 이가 느끼기에 일관성이 떨어집니다. 예를 들어 1화는 Stable Diffusion 계열로 만들고 2화는 Runway로 만들었다면, 둘의 특유의 스타일 차이가 드러날 수 있습니다. 또한 영상에 후처리로 필터나 LUT(Color Lookup Table)을 적용하는 경우, 모든 영상에 동일한 필터 효과를 적용해서 색감과 분위기를 맞춰주는 것도 중요합니다. 이는 전통 영상 편집에서도 흔히 하는 방법으로, AI 생성 영상에도 똑같이 적용할 수 있습니다.
- 스타일 전문 모델 활용: 아예 특정 스타일에 특화된 모델을 선택하거나 훈련하는 것도 방법입니다. 예를 들어 만화 렌더링에 강점이 있는 모델이나 사실적인 영화화면에 특화된 모델을 써서 처음부터 스타일을 결정짓는 것입니다. Stable Diffusion 커뮤니티에는 디즈니풍, 픽사풍, 유화풍 등으로 미리 파인튜닝된 체크포인트들이 다수 존재하므로, 이를 활용하면 특별한 프롬프트 기술 없이도 그림체를 통일하기 쉽습니다. 또는 직접 LoRA를 활용해 원하는 스타일을 학습시켜 둘 수도 있습니다 (예: 특정 아티스트의 그림체나 특정 영화의 시네마토그래피를 LoRA로 훈련). 이렇게 해두면 프롬프트마다 일일이 스타일 지시를 하지 않아도 모델 자체가 일관된 스타일을 유지해 줍니다.
- 스타일 레퍼런스 적용: 이미지 생성 AI에서 자주 쓰는 방식으로, 원하는 스타일의 참고 이미지를 제시하여 그 스타일을 모방하게 하는 기법이 있습니다. 영상 생성에서도 일부 도구는 참고 영상 혹은 이미지를 입력으로 받아 해당 스타일을 따라 생성할 수 있습니다. 예를 들어 Runway의 Gen-1 기능은 이미 존재하는 영상의 스타일을 추출하여 다른 영상에 입히는 식으로 동작하는데, 한 번 만들어둔 파일럿 에피소드의 스타일을 이후 장면들에 적용하는 용도로 활용할 수 있습니다. 또는 Kaiber에서도 특정 그림이나 아트워크를 업로드하면 최종 영상에 그 화풍을 반영하도록 옵션을 줄 수 있습니다. 중요한 것은 시리즈 전체를 통틀어 한두 개의 참고 스타일을 정해두고 계속 일괄 적용하는 것입니다. 그러면 비록 장면 내용은 달라도 시각적 통일감이 생깁니다.
- 전문 연출 도구 이용: 앞서 소개한 Runway Gen-4 모델은 한 걸음 더 나아가 스타일 일관성을 모델 차원에서 해결합니다. Gen-4에서는 사용자가 지정한 시각적 스타일을 여러 샷에 걸쳐 유지하고, 물체나 환경도 연결성을 가지게 생성됩니다. 이처럼 일관성 유지를 돕는 특수 기능을 내장한 AI 툴을 사용하는 것도 좋은 방법입니다. OpenAI의 Sora 역시 하나의 프롬프트 시퀀스 내에서는 자동으로 장면 간 스타일과 배경의 연속성을 상당 부분 보장해주므로, 결과 영상을 편집할 때 서로 잘 어울리는 편입니다. 이러한 최신 툴들을 활용하면 이전보다 적은 노력으로도 통일된 스타일의 영상을 얻을 수 있습니다.
3. 일관성 유지를 지원하는 서비스 및 워크플로우 사례
- Runway – 멀티샷 일관성: Runway는 Gen-4를 통해 본격적으로 같은 캐릭터와 세계관을 유지하며 촬영한 여러 컷을 만들어낼 수 있게 되었습니다. 예를 들어 사용자가 주인공의 이미지를 올리고 “이 인물이 거실에서 문을 열고 나가는 장면, 이어서 바깥 거리로 걸어나오는 장면” 등을 각각 프롬프트로 작성하면, 모델이 모든 장면에 동일한 인물의 얼굴과 복장이 나오도록 생성해주는 식입니다. 이 기능은 과거 AI 영상 생성에서 가장 어려운 문제였는데, Runway가 업계 최초로 상용화했다고 평가받습니다. 따라서 스토리가 있는 유튜브 숏필름이나 연속 광고 컷 등을 제작해야 한다면 Runway의 이런 기능을 적극 고려할 만합니다.
- OpenAI Sora – 시퀀스 프롬프트: Sora는 비록 개별 클립 길이는 짧지만, 하나의 프롬프트에 여러 씬을 시퀀스로 입력하면 자동으로 장면별 영상들을 생성해줍니다. 이때 컷이 바뀌어도 주인공이나 배경이 앞 장면과 어색하지 않게 이어지도록 모델이 처리해주기 때문에, 사용자는 이를 편집기로 붙이기만 해도 비교적 자연스러운 연결 영상을 얻을 수 있습니다. 즉 스토리보드를 텍스트로 적어 넣으면 알아서 각 장면 영상 + 일관성까지 챙겨주는 셈이라, 추후 이러한 기능이 더 발전하면 영상 제작 방식이 크게 간소화될 것으로 기대됩니다.
- AnimateAI 등의 스토리툴 – 캐릭터 저장 및 재활용: 앞서 언급한 AnimateAI는 여러 에피소드에 걸쳐 재등장시킬 캐릭터를 미리 생성해 저장해 둘 수 있는 툴입니다. 이를 활용하면 1화에서 만든 캐릭터를 2화에서 다시 만들 필요 없이 바로 호출해서 사용할 수 있어 시리즈 영상의 연속성을 쉽게 보장합니다. 이처럼 캐릭터 중심의 이야기를 만든다면, 해당 기능을 지원하는 도구를 선택하는 것이 작업 효율과 일관성 면에서 유리합니다. 비슷하게, VRoid Studio나 Reallusion Character Creator로 만든 3D 캐릭터를 여러 애니메이션에 등장시키고 렌더링 후 AI로 스타일만 변환하는 등의 하이브리드 워크플로우도 고려해볼 수 있습니다.
- Stable Diffusion 파이프라인 – 커스텀 모델 활용: 자체적으로 Stable Diffusion 등의 오픈소스 모델을 활용한다면, DreamBooth로 훈련한 캐릭터 전용 모델과 원하는 화풍의 LoRA를 조합해 놓고 Deforum이나 ComfyUI로 프레임 단위 생성하는 방식이 가능합니다. 이 경우 노력이 많이 들지만, 모델을 한번 세팅해두면 시리즈 전체에 동일한 배우와 같은 배경 세트로 영상을 만들어낼 수 있어 최종 일관성은 가장 뛰어날 수 있습니다. 예컨대 한번 훈련된 AI 배우를 얻으면 계속 그 배우를 등장시켜 만화를 그리듯 영상을 이어갈 수 있습니다. 다만 이는 프로그래밍과 딥러닝 지식이 필요한 방법이므로, 일반 사용자라면 앞서 소개한 상용 서비스들의 편의 기능을 활용하는 편을 권장합니다.
요약: 텍스트 기반으로 영상을 생성해주는 AI 서비스는 다양하며, 현실감 있는 아바타 영상(Synthesia)부터 완전한 가상 신 생성(OpenAI Sora, Runway), 손쉬운 애니메이션 제작(Vyond), 창의적인 뮤직비디오(Kaiber), 자동 편집 영상(InVideo/Pictory)까지 각기 특화된 강점을 지니고 있습니다. 유튜브 수준의 고화질 영상을 만들기에도 충분한 성능을 보이고 있지만, 여러 장면이나 에피소드에 걸쳐 동일 캐릭터와 스타일을 유지하려면 추가적인 전략이 필요합니다. 모델 미세튜닝, 프롬프트 기법, 참고 이미지 활용, 혹은 해당 기능을 제공하는 전문 도구 사용 등을 통해 얼굴, 복장, 화풍의 연속성과 통일성을 확보할 수 있습니다. 최신 AI 모델들은 이러한 일관성 문제를 개선하는 방향으로 빠르게 진화하고 있으므로, 향후에는 점점 더 적은 노력으로도 시리즈물 영상을 AI로 제작하는 것이 가능해질 것으로 전망됩니다.
