AI 영상 에이전시, 고품질 영상 제작 워크플로우 전격 공개

AI 영상 제작에서 높은 퀄리티의 결과물을 얻으려면 단계별 워크플로우가 필수적입니다. 아이디어 구체화, 세계관 및 캐릭터 설정과 같은 초기 단계를 건너뛰고 바로 이미지 제작부터 시작하면 영상의 일관성을 유지하기가 매우 어려워집니다. 이는 최종 영상의 완성도에 큰 영향을 미칩니다.

단계별로 차근차근 진행해야만 기획 의도에 맞는 고품질의 영상을 안정적으로 제작할 수 있습니다.

AI 영상 에이전시에서 내부적으로 제작한 뷰티 필름 사례를 소개했습니다. 이 필름은 몽환적인 스토리텔링을 담아 바디 로션 브랜드의 광고 영상으로 제작되었습니다. 기획 단계에서는 미로 속에서 과일을 찾아 바디 로션 향의 원천을 찾는다는 콘셉트를 설정했습니다.

이러한 스토리텔링을 통해 제품의 특징을 시각적이고 감성적으로 전달하고자 했습니다. 기획의도가 명확할수록 AI를 활용한 제작 과정에서 효율성을 높일 수 있습니다.

영상 제작의 초기 단계에서 톤앤매너를 설정하는 것이 중요하며, 이를 위해 핀터레스트를 적극 활용한다고 설명했습니다. 특히 몽환적인 분위기를 연출하기 위해 '햇살', '뿌연 조명', '골든 라이트 아워'와 같은 해질녘 노을빛 키워드를 중심으로 레퍼런스 이미지를 수집했습니다.

이러한 시각적 키워드를 미리 설정해두면 AI에게 구체적인 지시를 내리고 일관된 영상 톤을 유지하는 데 큰 도움이 됩니다.

세계관과 캐릭터 설정은 영상의 깊이와 일관성을 결정하는 중요한 단계입니다. 무드보드를 AI에 제공하면, AI가 '노스텔직', '소프트', '선드린치드', '언포스트'와 같은 전문적인 키워드를 추출하여 설정 작업을 돕습니다.

무드보드 레퍼런스를 찾는 과정은 이러한 전문 키워드를 얻고, AI가 더 정확한 이미지를 생성하도록 유도하는 데 필수적입니다. 이를 통해 기획 의도에 맞는 세계관과 캐릭터를 명확히 구축할 수 있습니다.

AI 영상 에이전시에서는 '제품 스튜디오 봇'과 '모델 스튜디오 봇'을 클로드 코드로 직접 개발하여 익스필드와 연동해 사용합니다. 이 봇들은 기획 단계에서부터 가상의 제품과 모델 이미지를 세부적으로 생성하는 데 활용됩니다.

기획안을 입력하면 제품의 비주얼과 연출 컷을 만들어주고, 모델의 360도 턴어라운드 이미지까지 제공하여 영상 전반에 걸친 일관성을 유지하는 데 기여합니다. 이는 실제 촬영 없이도 다양한 시안을 빠르게 검토할 수 있게 합니다.

AI 모델에게 다양한 의상을 입혀보는 기능을 소개했습니다. '패션 이미지 생성' 기능을 활용하여 비즈니스 캐주얼, 스포티 스트릿 캐주얼 등 여러 스타일의 의상을 AI 모델에게 피팅해 볼 수 있습니다. 이 과정은 프롬프트 생성을 자동화하여 작업 시간을 크게 단축시킵니다.

기존에는 챗GPT에서 프롬프트를 요청하고 익스필드에 붙여넣는 번거로운 과정을 거쳐야 했지만, 이제는 바로 다양한 의상 이미지를 생성할 수 있어 효율성이 증대되었습니다.

가장 중요한 단계로 기획의 중요성을 재차 강조했습니다. 기획 단계를 소홀히 하거나 건너뛸 경우, 이미지나 영상 제작 과정에서 불필요한 시행착오(일명 '삽질')가 길어지고 AI 토큰 소모가 과도하게 발생할 수 있습니다.

AI 에이전시에서는 클로드를 활용하여 이러한 기획 작업을 철저하게 진행하며, 탄탄한 기획은 전체 제작 과정의 효율성을 높이고 비용을 절감하는 핵심 요소라고 설명했습니다.

실제 영상 촬영과 마찬가지로 AI 영상 제작에서도 영상 콘셉트에 맞는 모델 의상이 매우 중요하다고 강조했습니다. AI에게 제품의 콘셉트를 알려주고 그에 맞는 모델 의상을 요청하면, AI가 '하늘하늘 여리여리한 여름 의상'과 같이 구체적인 프롬프트를 생성해 줍니다.

이렇게 생성된 구체적인 프롬프트는 AI가 기획 의도에 부합하는 이미지를 만들어내는 데 결정적인 역할을 하며, 결과적으로 영상의 전반적인 퀄리티를 향상시키는 데 기여합니다.

AI 영상 제작 시 한 신(scene)을 길게 뽑아내기보다는 짧게 여러 신을 구성하는 것이 효율적이라고 설명했습니다. AI가 10초짜리 영상을 생성할 경우 초반에는 잘 나오지만 뒤로 갈수록 퀄리티가 저하되거나 지루해질 수 있기 때문입니다.

따라서 3~5초 정도의 짧은 신을 여러 개 생성한 뒤, 이들을 2~3초 길이로 잘라내는 방식으로 영상을 만듭니다. 이 방법을 통해 각 신의 퀄리티를 유지하고 편집의 유연성을 확보합니다.

AI를 통한 이미지 생성 작업은 한 번에 원하는 결과물을 얻기 어렵다고 설명했습니다. AI가 중간에 예상치 못한 요소를 추가하거나 기획 의도와 다른 이미지를 생성하는 경우가 많기 때문에, 지속적으로 수정하고 대화하는 과정이 필수적입니다.

예를 들어, 미로 중간에 갑자기 거울이 등장하면 '정정할게'라고 말하며 AI의 오류를 바로잡아야 합니다. 이처럼 수많은 시행착오와 끈기 있는 소통을 통해 결국 원하는 이미지를 뽑아낼 수 있습니다.

흔히 말하는 '딸깍'(클릭 한 번으로 쉽게 만드는) 방식으로도 영상을 만들 수는 있지만, 그렇게 만든 영상은 고품질을 기대하기 어렵다고 설명했습니다. 아까 보여준 수준의 고퀄리티 영상을 만들기 위해서는 한 신 한 신을 '간의 수공업'처럼 섬세하게 작업해야 합니다.

이는 AI와의 많은 대화와 반복적인 프롬프트 생성을 통해 원하는 이미지를 정확히 추출하는 과정을 의미합니다. 쉽고 빠른 방식으로는 상업적으로 활용할 만한 퀄리티의 결과물을 얻기 어렵다는 점을 강조했습니다.

최종 영상 제작 단계에서는 주로 매그니픽을 활용한다고 밝혔습니다. 매그니픽을 선택하는 주된 이유는 '스페이스' 기능 때문인데, 이 기능은 협업에 매우 유용합니다. 스페이스 안에서는 단순히 이미지나 영상을 생성하는 것을 넘어, 메모 기능을 통해 스토리보드를 작성하고 공통 프롬프트 등을 기록할 수 있습니다.

피그마와 유사한 협업 도구로서, 팀원들이 한 공간에서 작업 내용을 공유하고 의견을 교환하며 효율적으로 프로젝트를 진행할 수 있게 합니다.

취미로 만드는 영상은 쉽게 '딸깍' 방식으로도 가능하지만, 돈을 받고 만들 수 있는 '돈 되는' 퀄리티의 영상을 제작하려면 AI와 씨름하며 많은 노력을 기울여야 한다고 강조했습니다. 유튜브에서 흔히 말하는 '딸깍'으로는 실무에서 사용 가능한 고품질 결과물을 얻기 어렵다는 것입니다.

브랜드 운영자가 광고 영상을 만들거나 상업적 용도로 영상을 제작할 경우, 단순한 방식으로 만든 영상으로는 경쟁력을 확보하기 어렵습니다. 따라서 전문가 수준의 영상을 위해서는 섬세한 작업과 지속적인 AI와의 상호작용이 필수적입니다.

많은 대화와 프롬프트 생성을 통해 원하는 이미지를 정확하게 추출하고, 이를 기반으로 완성도 높은 영상을 만들어야 실질적인 가치를 창출할 수 있습니다.

AI 영상 제작에서 익스필드와 매그니픽 두 가지 AI 툴을 모두 사용하는 세 가지 이유를 설명했습니다. 첫째, 마감 직전에 발생할 수 있는 서버 오류에 대비하기 위함입니다. 한 서버에만 의존할 경우 큰 위험이 따르므로, 최소 두 개 이상의 AI 툴을 병행 사용하는 것이 안정적입니다.

둘째, 익스필드는 매주 새로운 기능을 출시할 만큼 서비스 개발에 적극적이며, 자체 이미지 모델인 '소울2'를 통해 자연스러운 이미지를 잘 생성합니다. 모델 스튜디오에서 뽑은 이미지들을 개별 다운로드 후 영상화하는 과정에서 약간의 스위칭 비용(시간과 에너지)이 발생하지만, 익스필드만의 특장점이 있습니다.

셋째, 매그니픽의 '스페이스' 기능은 협업에 매우 유용합니다. 스페이스 내에서 이미지 생성, 영상화, 메모 작성 등 대부분의 작업을 처리할 수 있어 팀원 간의 소통과 작업 효율성을 높여줍니다. 익스필드가 개별 이미지 생성에 강점이 있다면, 매그니픽은 통합적인 협업 환경 제공에 강점이 있습니다.

매그니픽을 사용한 이미지 생성 과정에서 수많은 시행착오가 필요함을 강조했습니다. 단 하나의 베스트 컷을 얻기 위해 다섯 번의 시도를 거쳤다는 사례를 들며, AI 특유의 예상치 못한 결과물들이 계속 올라오다가 최종적으로 선택된 이미지를 뽑아낸다고 설명했습니다.

이는 AI가 제시하는 여러 이미지 중에서 기획 의도와 가장 부합하는 것을 선택하고, 미흡한 부분은 계속 수정하는 과정이 반복되어야 함을 의미합니다. 고품질 이미지를 얻는 데 필요한 노력과 끈기를 보여주는 대목입니다.

매그니픽과 익스필드 두 툴 사이의 선택 기준에 대해 설명했습니다. 두 툴 간에 엄청난 성능 차이가 있다기보다는, 편리성과 효율성, 그리고 업무 협업의 용이성이 선택의 중요한 기준이 된다고 밝혔습니다.

각 툴이 제공하는 고유의 기능과 워크플로우를 고려하여, 프로젝트의 성격이나 팀의 작업 방식에 더 적합한 툴을 선택하는 것이 중요하다고 설명했습니다. 이는 AI 툴 선택 시 기술적 성능 외적인 요소들도 함께 고려해야 함을 시사합니다.

AI 영상 제작 워크플로우를 다시 한번 요약했습니다. 첫 단계로 익스필드와 연동된 사내 스튜디오에서 클로드나 GPT와 논의하여 가상 제품을 만들고, 다양한 연출 이미지를 뽑아냅니다. 다음으로 익스필드의 '소울2' 모델을 활용하여 자연스러운 모델 이미지를 생성하고, 턴어라운드 기능을 통해 일관성을 유지하며 패션 피팅을 통해 모델에게 어울리는 의상을 확인합니다.

제품과 모델이 확정되면 클로드와 함께 스토리라인을 개발합니다. 이때 핀터레스트 등에서 얻은 무드보드 레퍼런스를 제공하여 콘셉트를 구체화하고, 오프닝부터 주요 장면까지 신별 스토리라인을 상세하게 구성합니다.

제품과 모델이 확정된 후에는 클로드와 함께 스토리라인 개발을 시작한다고 설명했습니다. 이때 무드보드 레퍼런스를 제공하는 것이 중요하며, 핀터레스트에서 찾은 몽환적인 이미지들을 AI에 제시하여 콘셉트를 구체화합니다.

AI가 제안하는 여러 콘셉트(A, B, C안) 중에서 원하는 안을 선택하고 이를 바탕으로 스토리라인을 디벨롭합니다. 예를 들어, 첫 오프닝은 우체통, 두 번째는 우체통을 보는 여자, 세 번째는 편지를 본 여자 등 구체적인 장면들을 순서대로 구성하는 방식으로 진행됩니다.

신별 이미지를 뽑는 과정의 중요성을 강조하며, 프롬프트는 클로드에서 생성하고 실제 이미지 생성은 매그니픽에서 진행한다고 밝혔습니다. 매그니픽 스페이스 내에서 모델, 배경, 제품 등의 노드를 연결한 후 프롬프트를 입력하면, 해당 공간 안에서 이미지나 영상이 생성됩니다.

이는 AI 툴 간의 유기적인 연동을 통해 각 툴의 강점을 최대한 활용하는 방식입니다. 클로드로 구체적인 프롬프트를 만들고, 매그니픽의 시각화 및 협업 기능을 통해 원하는 이미지를 효율적으로 생성하는 워크플로우를 보여줍니다.

AI 영상 제작에 사용되는 툴 중에서 현재 '클링(Kling)'을 추천한다고 밝혔습니다. 물론 '시덴댄스(Siddende)'도 좋은 툴이지만, 현재 영상 제작 분야에서는 클링과 시덴댄스 이 두 가지 툴이 가장 선두를 달리고 있다고 언급했습니다.

이는 AI 영상 기술의 빠른 발전 속도 속에서 현재 가장 효과적이고 안정적인 성능을 보여주는 툴들을 사용함으로써 최상의 결과물을 얻을 수 있음을 의미합니다.