AI 영상 도구가 매달 새로 나옵니다. 데모 영상은 훌륭한데 막상 실무에 넣으면 결과물이 들쭉날쭉합니다.
도구를 고르기 전에 정해야 할 것이 있습니다.
정할 것은 세 가지입니다. 어느 공정을 맡길지, 일관성을 무엇으로 유지할지, 어떤 기준으로 비교할지입니다. 여기에 출력 규격과 컷당 비용까지 정해두면 도구를 바꿔도 기준이 남습니다.
어느 공정을 대체할지 먼저 정합니다
AI 도구를 통째로 쓰려고 하면 대개 실패합니다. 기획부터 최종 출력까지 맡기면 품질을 통제할 지점이 사라집니다.
공정을 쪼개서 봅니다. 레퍼런스 수집, 콘티, 러프 영상, 본 촬영, 보정, 편집으로 나뉩니다. 이 중에서 다시 만들기 쉬운 공정에만 AI를 넣습니다.
다시 만들기 쉽다는 것은 결과가 틀렸을 때 버리는 비용이 작다는 뜻입니다. 콘티를 다시 뽑는 것과 본 촬영을 다시 하는 것은 무게가 다릅니다.
콘티와 러프가 여기 해당합니다. 다시 뽑는 비용이 싸기 때문입니다.
반대로 최종 출력 직전 공정은 통제가 되는 도구로 잡아야 합니다.
통제가 된다는 것은 같은 입력에서 같은 결과가 나온다는 뜻입니다. 마지막 단계에서 결과가 매번 달라지면 수정 요청에 대응할 수 없습니다.
일관성을 무엇으로 유지할지 정합니다
AI 영상에서 가장 자주 깨지는 것이 인물과 공간의 일관성입니다. 컷마다 얼굴이 조금씩 다르고 벽 색이 달라집니다.
도구마다 일관성을 잡는 장치가 다릅니다. 레퍼런스 이미지를 고정하는 방식, 시드를 고정하는 방식, 캐릭터를 학습시키는 방식이 있습니다. 어느 것을 쓸지 정하지 않고 시작하면 컷을 뽑을 때마다 방법이 달라집니다.
레퍼런스 이미지를 먼저 확정하고 그것을 모든 컷에 물리는 방식이 안정적입니다. 처음에 시간이 더 들지만 뒤에서 훨씬 적게 씁니다.
세 방식은 손이 가는 시점이 다릅니다. 레퍼런스 이미지는 처음에, 시드 고정은 컷마다, 캐릭터 학습은 준비 단계에 시간이 듭니다. 프로젝트 기간을 보고 고르는 편이 낫습니다.
일관성이 깨진 컷은 나중에 고치기 어렵습니다. 첫 컷을 뽑기 전에 방식을 정해 두라는 이유가 그것입니다.
비교 기준이 없으면 비교가 끝나지 않습니다
도구 후보를 다섯 개 잡고 같은 프롬프트를 전부 넣어 비교하는 방식을 자주 봅니다. 2주가 지나도 결론이 안 납니다. 각각 잘하는 게 달라서 우열이 가려지지 않기 때문입니다.
실제 프로젝트에 필요한 컷 세 개만 뽑아보게 하면 하루 만에 답이 나옵니다. 기준을 먼저 정해야 비교가 끝납니다.
기준은 프로젝트에서 가져옵니다. 실제로 만들 컷 중에 가장 까다로운 것을 고르면 도구의 한계가 바로 드러납니다.
출력 규격을 먼저 맞춰둡니다
AI 도구는 저마다 기본 해상도와 프레임레이트가 다릅니다. 이걸 확인하지 않고 컷을 다 뽑으면 편집에서 전부 리샘플해야 합니다. 화질이 떨어지고 움직임이 어색해집니다.
최종 납품 규격을 먼저 정하고 거기에 맞춰 도구를 설정합니다. 24fps 작업물에 30fps 소스를 섞으면 나중에 반드시 문제가 됩니다.
규격을 먼저 맞춰두면 편집에서 리샘플할 일이 없습니다. 화질이 떨어지고 움직임이 어색해지는 문제를 애초에 만들지 않는 방법입니다.
비용은 컷당으로 환산해서 봅니다
월 구독료만 보면 판단이 흐려집니다. 실제로 쓸 수 있는 컷 하나를 얻기까지 몇 번을 다시 뽑는지 세어야 합니다. 재생성 횟수까지 넣어 컷당 비용을 내면 도구 간 차이가 분명해집니다.
그러려면 실패한 생성도 세어야 합니다. 쓸 수 있는 컷 하나를 얻기까지 몇 번을 돌렸는지 적어 두면 다음 프로젝트의 예상치가 됩니다.
다만 이 계산은 프로젝트 성격마다 달라집니다. 인물이 많은 작업과 배경 위주 작업의 실패율이 같지 않습니다. 저도 매번 다시 잽니다.
도구 문서에 적힌 숫자
위 세 가지는 판단의 틀이고, 실제로 정할 때는 도구 문서에 적힌 숫자를 봐야 합니다. 두 도구의 공식 문서에서 확인한 항목을 옮깁니다.
런웨이 Gen-4 References는 한 번 생성에 활성 레퍼런스를 최대 세 개까지 걸 수 있습니다. 프롬프트 안에서 골뱅이 기호로 레퍼런스 이름을 불러 씁니다. 문서는 이 기능을 조명과 장소와 처리 방식이 달라져도 같은 인물을 유지하는 데 쓰는 것으로 설명합니다. 일관성 장치를 「레퍼런스 이미지 고정」으로 잡겠다고 정했다면, 세 개라는 상한이 컷 설계의 전제가 됩니다.
출력 규격은 도구가 먼저 정해 놓은 경우가 많습니다. OpenAI 영상 생성 문서는 sora-2와 sora-2-pro가 16초와 20초 생성을 지원한다고 적고 있습니다. 해상도는 1280×720이 기본이고 1920×1080과 1080×1920은 sora-2-pro에서만 씁니다. 입력 이미지를 넣을 때는 목표 영상의 해상도와 같아야 한다는 조건도 함께 적혀 있습니다.
16초와 20초라는 단위가 정해져 있으면 컷 길이를 거기 맞춰 끊는 편이 낫습니다. 30초짜리 한 컷을 요구하는 콘티는 이 도구에서 한 번에 나오지 않습니다. 비용을 컷당으로 환산할 때도 이 단위가 분모가 됩니다.
자주 묻는 질문
Q1. 상업 프로젝트에 써도 되나요?
도구마다 라이선스가 다릅니다. 결과물의 상업적 이용 범위를 약관에서 직접 확인하셔야 합니다.
Q2. 러프만 AI로 뽑으면 시간이 절약되나요?
콘티 단계의 소통 비용이 크게 줄어듭니다. 말로 설명하던 것을 움직이는 화면으로 보여줄 수 있습니다.
Q3. 3D 작업과 섞어 쓸 수 있나요?
배경은 3D로 만들고 요소만 AI로 얹는 식의 조합이 늘고 있습니다. 다만 빛의 방향을 맞추는 작업이 따로 필요합니다.
출처
확인일 2026년 9월 14일. AI 영상 도구는 사양과 가격이 자주 바뀝니다. 계약 전에 위 문서에서 현재 값을 다시 확인하시기 바랍니다.
발행 · 빅픽처