소개
주옥같은 AI토크-20260507-영상놀이터-토옵(토비)의 내용이 휘발되기 전에 정리 복습해봅니다.
진행 방법
플라우드 녹음 및 요약
AI 영상 제작 스터디 '영상 놀이터' 소개 및 시연
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발표자 및 '영상 놀이터' 스터디 소개
발표자는 22기 '영상 놀이터' 스터디의 장을 맡게 된 토옵으로, 닉네임은 본래 영어 이름 '토비(Toby)'에서 따온 익명 명칭이라고 밝혔다. 직업은 웹 개발자이며, 25년간 취미로 영상 제작을 지속해 왔다고 언급했다. AI 기술 전반에도 관심이 많고, 회사에서는 바이브 코딩을 진행하며 취미로 게임도 만든다고 덧붙였다. 학부 시절에는 멀티미디어 공학으로 컴퓨터를 공부하고, 시각 영상 디자인을 복수 전공한 이력이 있어 영상 분야에 오랜 관심을 가져왔다고 설명했다.
영상에 재미있는 요소가 많아 공유 가치가 크다고 보 았으며, 지피터스 내 영상 관련 스터디 과목이 하나 더 있으면 좋겠다는 판단으로 스터디 개설에 지원했다고 밝혔다. 취미로 이어온 영상 활동의 연장선에서, AI로 낮아진 제작 장벽을 바탕으로 흥미로운 실험과 결과물을 함께 나누고자 하는 목적을 강조했다.
AI 기반 음악 및 영상 생성 도구 활용 시연
발표자는 현재 운영 중인 유튜브 보사노바 음악 채널의 사례를 중심으로, 음악 생성 툴 'SUNO'를 활용한 다양한 작업을 시연했다. SUNO는 작곡 기능 외에도 기존 곡의 장르와 분위기를 변환하는 '커버' 기능을 제공하는데, 영상 분위기가 음악에 크게 좌우되므로 핵심 작업 중 하나라고 평가했다. 실제로 원곡을 보사노바 스타일로 변환한 커버를 시연했으며, 발표용으로 '뽀짝이' 캐릭터에 맞춘 새로운 노래를 SUNO로 제작해 선보였다.
언어 더빙의 경우, 한국어 노래를 영어로 또는 영어 노래를 한국어로 변환하는 작업 역시 SUNO로 수행 가능하다고 소개했다. 번역 후 음절 수에 맞춰 가사를 세분화하는 편집이 필요하며, 이를 적용한 사례를 시연했다. 또한 중국 밈 노래 '워싱시'의 가사를 '지피터스 모임'과 '다혜님' 찬양송으로 개사해 보여주었다.
영상 생성 모델 비교 시연에서는 'Grok'을 사용해 춤추는 영상을 제작했다. Grok은 3티어로 분류되는 가성비 모델로, 가격이 저렴하면서도 결과물이 나쁘지 않아 많이 만들기에 적합하다고 평가했다. 반면 'Sidus'는 1티어 최상위 퀄리티의 모델로, 영화 같은 수준의 실사/시네마틱 이미지를 잘 생성한다. Sidus로 'Clode 모델을 GPT로 바꾼 상황'을 유머러스하게 표현한 15초 애니메이션 4개를 연결해 시연했으며, 대사는 하이브 자회사 'Supertone Play'의 TTS를 사용해 제작했다. Sidus의 파워를 보여주기 위해 '뽀피터스가 마을을 구하는 내용'의 애니메이션을 15초씩 두 번 만들어 이어붙인 작품도 제시했다. 발표자는 "돈만 있으면 이런 영상을 만들 수 있는 시대가 되었다"는 관점을 덧붙이며 모델별 비용-품질 차이를 시사했다.
코드를 활용한 프로그래매틱 영상 제작 시연
코드 기반 영상 생성 툴 'Remotion'을 활용한 프로그래매틱 영상 제작 사례를 소개했다. 첫 번째 예시는 OpenClaw 방에서 만든 '바차트레이스' 영상으로, 카카오톡 대화 내보내기 데이터를 바탕으로 사용된 단어의 빈도를 집계했다. 집계 작업은 클로드 코드가 수행했다. 결과 영상은 특정 키워드의 주간 누적 언급량 변화를 시각화해, 시간이 지날수록 화제가 되는 항목의 상승 빈도를 파악할 수 있도록 구성했다. 음악은 수능의 긴장감 있는 경쟁 레이스 분위기를 의도해 제작했다고 설명했다.
두 번째 예시로는 BTS RM의 UN 연설 영상을 활용해, 자막을 추출하고 자막 타이밍에 맞춘 모션 그래픽을 자동 생성하도록 지시해 만든 결과물을 제시했다. Remotion과 유사한 '하이퍼 프레임'에서도 동일 작업을 시도했고, 유사한 결과가 나왔다고 밝혔다. 연설 내용에 등장하는 단어와 표현을 바탕으로 모션 그래픽이 자연스럽게 구성되었으며, BTS 상징 컬러인 보라색에 맞춰 슬라이드 컬러를 맞추어 디자인했다. 이러한 사례를 통해 코드와 툴을 결합한 자동화-규칙 기반 영상 제작의 가능성을 확인했다.
스터디의 교육 철학: 자동화 시대의 컷 편집 중요성
발표자는 공지에서 스터디 참여 조건으로 컷 편집을 요구했던 이유를 상세히 설명했다. 자동화 '딸깍' 시대임에도 불구하고, 영상은 오디오·미디어·대사 등 다양한 요소가 동시에 결합되는 종합 예술이므로, 요소를 개별적으로 생성하고 이후 조합하는 컷 편집이 비용과 시간 효율성 측면에서 유리하다는 주장이다. 이를 주사위 비유로 설명했는데, 주사위 3개를 동시에 던져 모두 6이 나오게 하려면 시도가 많이 필요하듯, 한 번에 완성도 높은 영상 전체를 생성하는 것은 비용·리스크가 크다. 따라서 각 요소를 별도로 만들어 두고 최종 조립(컷 편집)하는 방식이 훨씬 싸고 빠르며 실무적으로도 안전하다고 강조했다.
컷 편집 난이도는 "PPAP" 비유로 설명했다. "I have a pen, I have apple → Apple pen"처럼 A와 B 요소를 딱 붙여 하나로 만드는 단순한 조합 작업에 가깝다는 것이다. 자동화 '밀키트'에 비유하면, 제공된 요리만 재현하는 데서 그치지 않고, 도마를 꺼내 약간의 칼질로 변주를 더하는 수준의 창작을 목표로 한다고 밝혔다. 스터디는 중급~고급 사이의 난이도일 수 있으나, 참여자 전원이 따라올 수 있도록 최대한 돕고 지나치게 어려운 작업은 지양하겠다고 했다. 더 나아가, 공지에서 '영상 파이프라인' 교육으로 오해가 있었을 수 있으나, 의도는 자동화보다 영상 품질을 우선 높여 '잘 만드는' 경험을 한 뒤 자동화를 적용하는 방향이라고 재확인했다. 무분별한 자동화는 "AI 슬롯"에 그칠 위험이 있어, 우선은 완성도 있는 제작을 지향하는 스터디로 운영하고자 한다고 정리했다.
스터디 운영 방식 및 참여 안내
운영은 자유 주제 방식으로 진행한다. 참가자가 만들고 싶은 콘텐츠를 정하면 발표자가 가이드를 제공하고 함께 논의하며 진행하는 협업형 방식을 지향한다. 예를 들어 쇼츠를 계속 만들고자 하는 경우 쇼츠 제작을 지속 지원하고, Remotion을 깊게 파보고 싶다면 발표자가 아는 범위에서 실습을 돕는다. 동물 영상만 계속 만들고 싶어도 가능하며, 참여자들이 원하는 결과물을 어떻게 만들지 머리를 맞대고 추진하는 형태를 통해 실질적인 제작 경험을 축적하는 것을 목표로 한다.
질의응답 (Q&A)
TTS 사용성 비교: 발표자는 11 Labs는 직접 사용해보지 않았다고 명확히 밝혔다. 사용 경험으로는 Bruno 내 TTS, Typecast, Supertone Play가 있으며, 한국어 생성 능력은 Supertone Play가 좋았고 무료로도 약 5분 정도 제작이 가능하다고 설명했다. 밋업에서 다른 참가자 역시 11 Labs보다 Supertone Play가 나았다는 의견을 주었다고 전했다. 다만 TTS는 API 사용 시 비용이 비싼 편이라고 덧붙였다.
유튜브 링크 공개: 청중 요청에 따라 발표자는 유튜브 링크를 "좀 이따 공개"하겠다고 했다. 본인 채널의 시청자가 많지 않아, 관심을 가져주면 기분이 좋겠다는 소감도 밝혔다.
제작 시간·비용: 발표자는 취미로 영상 제작을 25년 해왔으며, AI로 영상 제작을 시작한 것은 3개월도 되지 않았다고 명시했다. 이전에는 비디오 생성의 토큰/비용 부담을 우려해 시작하지 않았으나, 회사 AI 동호회 기록 기능이 2달 전까지 무료였던 계기로 진입했다. 현재는 틈틈이 만들고, 하루에 2~3시간 내에 완결 가능한 영상 위주로 작업한다고 설명했다. 비용 면에서 Grok은 매우 저렴하고 가성비가 좋으며, 이벤트로 구독 시 3개월에 한 3만원 정 도(원래 한 달 요금) 사용 가능하다고 했다. 다른 자리에서는 Grok이 3개월에 3만 4,5천원이며 무제한 생성 가능하다고도 언급했다. 반면 CLIN/CLING/BO 등 다른 모델을 쓰면 비용이 많이 들고, AI 영상 생성은 대체로 비용 부담이 있다. CDES 테스트는 Hix Field 사이트에서 여러 모델을 동시에 써볼 수 있으며, CDES까지 쓰려면 7만원짜리 모델을 사용해야 한다고 안내했다.
스터디 유료 프로그램: 경험을 위해 비용을 들일 의향이 있다면 약 7만원을 지출해 Hixfield를 통해 Sidus를 몇 개(3,4분 정도) 생성해 보는 것을 권했다. 비용 부담이 크다면 Grok 구독을 추천했고, 더 아끼고자 한다면 '무과금 플레이'도 가능하지만 제작 제약이 많을 수 있다고 보았다.
영상 생성 모델 비교: 티어 구분은 1티어 Sidus, 2티어 CLING, 3티어 Grok으로 제시했다. Sidus와 CLING은 '연기'가 가능하며, Sidus는 멀티컷을 대량으로 자연스럽게 뽑을 수 있는 반면 CLING은 약간 부자연스러운 부분이 있다고 했다. Sidus는 비용이 훨씬 비싸서 1초에 200원, 10초에 2,000원이며, 테스트 결과물이 마음에 들지 않으면 다시 2,000원을 써야 하는 리스크가 있다. 화질과 입력 소스(이미지/비디오)에 따라 비용이 달라질 수 있으며, CLIN은 4K까지 지원한다. 전문 납품 영상에서는 비용 절감과 화질 문제로 Sidus보다 CLIN을 더 많이 사용하는 경향이 있다고 전했다. 구체 가격 체감은 직접 사용해 보길 권했다.
프롬프팅 역량: 기존 영상 제작 노하우와 AI 제작 스킬의 차이에 대한 질문에, 발표자는 프롬프트 작성 시 AI와 대화하며 "이런 영상을 만들고 싶은데 프롬프트를 정리해 달라"는 식으로 접근한다고 설명했다. 프롬프트 작성은 어렵지 않은 경우도 많고, 기 존 방식과 AI 활용을 섞어 작업하는 편이라고 밝혔다.
Grok 3개월 혜택: 결제 이력이 없는 구글 아이디로 로그인해 결제를 시도하면 3개월 혜택이 제공될 가능성이 있다고 했으며, 관련 링크를 찾을 수 있으면 보내겠다고 약속했다.
결과와 배운 점
AI의 도움아래서도 영상 제작은 많은 노력이 요구되고 있는 종합 예술이다.
