참조 이미지를 지원하는 최고의 AI 비디오 모델 (2026)
마지막 업데이트: 2026년 6월.
이제 10초짜리 클립을 만드는 건 쉽습니다. 주요 모델이라면 다 합니다. 진짜 질문은 이거죠. 첫 번째 분과 여덟 번째 분에서 캐릭터가 똑같아 보이는 5분, 10분짜리 일관된 비디오를 만들 수 있느냐? 수백 프레임에 걸쳐 장면이 흐트러지지 않고 유지되느냐?
그게 어려운 문제입니다. 그리고 이 부분이 빠르게 바뀌고 있습니다. 이 가이드는 우리가 찾은 모델 중 장편 비디오를 네이티브로 생성하거나, 참조 이미지를 통해 일관된 캐릭터로 장편 콘텐츠를 만드는 데 필요한 워크플로를 지원하는 모든 모델을 다룹니다. 셋으로 나눴습니다. 분 단위 비디오를 직접 생성하는 모델, 참조 이미지 지원이 강력해서 이어붙이기로 확장하는 모델, 그리고 직접 돌릴 수 있는 오픈소스 옵션입니다.
1단계: 네이티브 장편 생성 (분 단위 이상)
이 모델들은 초가 아니라 분 단위로 측정되는 비디오를 생성합니다. 긴 시퀀스에 걸친 시간적 일관성을 위해 처음부터 설계됐습니다.
LongCat Video
메이투안은 2025년 말 LongCat Video를 공개했습니다. 136억 파라미터의 디퓨전 트랜스포머이며, 최대 15분 길이의 일관된 비디오를 안정적으로 생성할 수 있는 최초의 모델입니다.
이 모델은 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 비디오 이어붙이기를 하나의 통합 파이프라인에서 지원합니다. I2V 모드에서는 입력 이미지가 비디오의 첫 프레임 그 자체가 됩니다. 어느 장면에나 배치할 수 있는 느슨한 캐릭터 참조가 아닙니다. 모델은 그 시작 프레임에서 앞으로 애니메이션을 진행하면서 "Cross-Chunk Latent Stitching"을 사용해 생성 내내 원본 이미지를 계속 참조하고, 색상 드리프트를 막으며 긴 시퀀스에 걸쳐 시각적 일관성을 유지합니다. 2026년 업데이트 버전은 립싱크가 포함된 오디오 구동 아바타 생성을 추가해 5분 이상의 토킹 헤드 비디오를 만들 수 있습니다.
내부적으로 LongCat은 거친 단계에서 정교한 단계로 가는 생성 방식과 Block Sparse Attention을 사용해 엄청난 시퀀스 길이를 처리합니다. RLHF 튜닝으로 모션 품질을 높였습니다. VBench 2.0 벤치마크에서는 Google Veo 3와 Shengshu의 Vidu Q1에 이어 전체 3위에 올랐습니다.
이용 방법: MIT 라이선스로 오픈소스. fal.ai API를 통해 생성 1초당 $0.04에 제공됩니다(720p 기준 15분 비디오가 $36). LongCat 자체 플랫폼에서도 크레딧 기반 가격으로 이용할 수 있습니다.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 최대 길이 | 약 15분 |
| 해상도 | 720p, 30fps |
| 파라미터 | 136억 |
| 참조 이미지 | 첫 프레임 전용 (I2V 모드, 캐릭터 참조 아님) |
| 라이선스 | MIT |
| API 비용 | 약 $0.04/초 (fal.ai) |
Seaweed APT2
바이트댄스의 Seaweed APT2는 다른 접근을 택합니다. 완성된 비디오를 미리 생성하는 대신, 단일 H100에서 프레임당 단 0.16초의 지연으로 24fps에서 프레임을 자기회귀 방식으로 만들어냅니다. 그 결과는 최대 5분까지 안정적으로 유지되는, 시간적 일관성을 갖춘 비디오입니다.
기술적 핵심은 Autoregressive Adversarial Post-Training (AAPT)으로, 사전 학습된 양방향 비디오 디퓨전 모델을 단방향 자기회귀 생성기로 변환합니다. 프레임당 단일 네트워크 순전파 평가. 이것이 실시간 생성을 가능하게 하는 비결입니다.
이 모델이 단순한 길이를 넘어 흥미로운 점은 인터랙티브함입니다. 비디오가 렌더링되는 동안 카메라를 제어하고, 포즈 감지로 캐릭터에 동작을 입히고, 장면을 조작할 수 있습니다. "비디오를 생성한다"기보다 "비디오를 실시간으로 조종한다"에 가깝다고 생각하면 됩니다.
이용 방법: 연구 단계 전용. 아직 공개되지 않았습니다. 7B 베이스 모델(Seaweed-7B)은 논문이 발표됐지만 APT2 가중치는 아직 공개되지 않았습니다.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 최대 길이 | 약 5분 |
| 해상도 | 736x416 (단일 GPU), 최대 720p (8 GPU) |
| 파라미터 | 80억 |
| 참조 이미지 | I2V 및 인터랙티브 포즈 제어를 통해 |
| 라이선스 | 미공개 |
| 상태 | 연구 프리뷰 |
Helios
Helios는 베이징대학교에서 나왔으며 Wan 2.1 위에 구축됐습니다. 140억 파라미터 모델로, 단일 H100에서 19.5 FPS로 분 단위 비디오를 생성합니다. 핵심 혁신은 장편 비디오의 드리프트를 다루는 방식입니다. self-forcing이나 키프레임 샘플링 같은 기존 드리프트 방지 기법을 쓰는 대신, Helios는 학습 중에 드리프트를 시뮬레이션해서 모델이 스스로 보정하도록 학습시킵니다.
텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 비디오-투-비디오 작업을 네이티브로 지원합니다. I2V 모드는 참조 이미지를 받아 생성의 시드로 삼습니다.
이용 방법: Apache 2.0 라이선스로 완전 오픈소스. 2026년 3월 공개. 코드와 가중치는 GitHub에 있습니다(PKU-YuanGroup/Helios). Diffusers, SGLang, vLLM-Omni에 통합돼 있습니다. HuggingFace Spaces에 Gradio 데모가 있습니다.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 최대 길이 | 분 단위 (고정 상한 없음) |
| 해상도 | 720p |
| 파라미터 | 140억 |
| 참조 이미지 | 지원 (I2V 모드) |
| 라이선스 | Apache 2.0 |
| 하드웨어 | 실시간 처리에 단일 H100 |
SkyReels V2 / V3
Skywork의 SkyReels 라인은 무제한 길이 비디오를 목표로 합니다. V2는 AutoRegressive Diffusion-Forcing 아키텍처를 사용해 고정된 길이 상한 없이 비디오를 생성합니다. 2026년 1월에 공개된 V3는 참조 이미지-투-비디오, 비디오-투-비디오 확장, 오디오 기반 아바타 생성을 하나의 모델로 통합했습니다.
V3는 1~4장의 참조 이미지를 받아 생성된 비디오 전반에 걸쳐 피사체의 정체성을 유지합니다. 비디오-투-비디오 모드는 매끄러운 단일 샷 이어붙이기와 영화적 전환이 들어간 멀티샷 전환을 가능하게 합니다.
Skywork는 2026년 2월 25일 SkyReels V4를 출시했습니다. 최대 1080p/32fps로 비디오와 오디오를 하나의 듀얼 스트림 패스에서 함께 생성하는 최초의 오픈소스 모델입니다. 텍스트, 이미지, 비디오 클립, 마스크, 오디오를 컨디셔닝 입력으로 받고 생성, 인페인팅, 편집을 하나의 프레임워크로 통합하면서, V2/V3의 참조 후 확장 라인에 네이티브 사운드를 더했습니다. 현재 Artificial Analysis 텍스트-투-비디오 아레나 상위권에 자리 잡고 있습니다.
이용 방법: 완전 오픈소스. 13억에서 140억 파라미터까지의 모델. 540p와 720p로 제공. 코드와 가중치는 GitHub와 HuggingFace에 있습니다.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 최대 길이 | 무제한 (자기회귀) |
| 해상도 | 540p, 720p |
| 파라미터 | 13억, 50억, 140억 |
| 참조 이미지 | 1~4장 (V3) |
| 라이선스 | 오픈소스 |
| 하드웨어 | 최소 RTX 4090, 권장 A100 4~8장 |
2단계: 강력한 참조 + 확장이 있는 짧은 클립
이 모델들은 8~60초 클립을 생성하지만 강력한 참조 이미지 지원과 비디오 확장 기능을 제공합니다. 장편 콘텐츠를 만들려면 모델의 이어붙이기 또는 확장 엔드포인트를 사용해 클립을 연결합니다. 캐릭터 일관성은 여러 생성에 걸쳐 유지되는 참조 이미지에서 나옵니다.
이것이 1분을 넘는 콘텐츠를 위해 오늘날 대부분의 창작자가 쓰는 실용적인 워크플로입니다. 클립당 품질은 네이티브 장편 모델보다 높은 경우가 많습니다.
Kling 3.0 Omni (콰이쇼우)
Kling은 모든 비디오 모델 중 가장 완성도 높은 참조 이미지 시스템을 갖췄습니다. 참조 입력을 세 가지 별개 범주로 나누고, 각 범주는 서로 다른 목적을 가집니다.
참조 이미지 (image_urls): 스타일과 외관 안내를 위한 최대 4장. 프롬프트에서 @Image1, @Image2 등으로 태그합니다. 첫 프레임이 되지 않으면서 전체적인 룩, 장면 스타일, 환경에 영향을 줍니다.
요소 (elements): 전용 캐릭터/오브젝트 입력. 각 요소는 frontal_image_url(선명한 정면 사진) 하나와 선택적인 reference_image_urls(추가 각도)를 받습니다. 프롬프트에서 @Element1, @Element2로 참조합니다. 모델은 캐릭터의 정체성을 추출해 당신이 묘사하는 어떤 장면에든 배치합니다. 이것이 모험 영화 스타일 콘텐츠의 핵심 기능입니다. 캐릭터 사진을 업로드한 다음 그가 숲을 걷거나, 용과 싸우거나, 무엇이든 원하는 장면을 묘사하면 됩니다.
시작/끝 프레임 (start_image_url, end_image_url): 특정 이미지를 첫 프레임 또는 마지막 프레임으로 고정합니다. 이건 말 그대로 프레임이지 스타일 가이드가 아닙니다.
세 범주를 합친 총량은 최대 7개 참조 입력입니다(참조 비디오도 함께 쓰면 4개로 줄어듭니다). "@Element1 and @Element2 are having dinner at this table on @Image1" 같은 단일 프롬프트로 캐릭터와 장면 참조를 결합할 수 있습니다.
장편 콘텐츠의 경우 Kling은 두 가지 경로를 제공합니다. 멀티샷 모드는 한 번의 호출로 최대 6개 장면을 생성하며, 각 장면은 자체 프롬프트와 길이(각 3~15초)를 가집니다. 캐릭터 요소는 모든 샷에 걸쳐 자동으로 일관성을 유지합니다. 확장 API는 완성된 비디오가 끝난 지점에서 이어 생성하며, 이어붙인 확장을 통해 약 3분에 이릅니다. V2V 편집 모드는 기존 비디오(3~10초)를 받아 요소 참조와 텍스트 프롬프트로 변환하는데, 소스의 카메라 움직임과 캐릭터 배치를 보존하면서 당신의 참조에 따라 캐릭터와 환경을 다시 스타일링합니다. 덕분에 Kling은 저충실도 3D 렌더를 포함해 기존 푸티지를 향상시키는 데 특히 유용합니다.
Kling 3.0 Omni는 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 참조-투-비디오, 비디오 편집을 하나의 모델로 통합하며 네이티브 오디오 생성과 립싱크를 지원합니다.
이용 방법: 콰이쇼우, fal.ai($0.084~0.112/초), Replicate를 통한 상업용 API. 웹 인터페이스는 klingai.com.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 네이티브 클립 길이 | 3~15초 |
| 확장 길이 | 약 3분 (이어붙인 확장 통해) |
| 해상도 | 720p (스탠다드), 1080p (프로) |
| 참조 이미지 | 최대 4장 (@Image 스타일 참조) |
| 요소 | 최대 4개 (@Element 캐릭터 참조, 정면 + 각도) |
| 총 참조 수 | 합쳐서 최대 7개 (비디오 참조 시 4개) |
| 멀티샷 | 지원 (스토리보드에 최대 6샷) |
| 오디오 | 네이티브 동기화 오디오 + 립싱크 |
| 비디오 편집 | 지원 (기존 비디오의 텍스트 기반 편집) |
| API | 콰이쇼우, fal.ai, Replicate |
Grok Imagine (xAI)
xAI는 2026년 초 Grok Imagine의 Reference-to-Video 모드를 1~7장의 참조 이미지 지원과 함께 출시했습니다. 문서는 이를 이미지-투-비디오와 명확히 구분합니다. "소스 이미지가 시작 프레임이 되는 이미지-투-비디오와 달리, 참조 이미지는 첫 프레임을 고정하지 않으면서 비디오에 등장하는 내용에 영향을 줍니다."
프롬프트에서 이미지를 <IMAGE_1>, <IMAGE_2> 등으로 태그합니다. "the model from <IMAGE_1> walks onto the runway wearing the shirt from <IMAGE_2>" 같은 프롬프트는 인물 참조와 의상 참조를 결합합니다. 모델은 가상 피팅, 제품 배치, 그리고 여러 장면에 걸친 캐릭터 일관 스토리텔링을 처리합니다.
한 가지 제약이 있습니다. 같은 요청에서 참조 이미지와 이미지-투-비디오를 결합할 수 없습니다. 첫 프레임 모드이거나 참조 모드이거나 둘 중 하나이지, 둘 다는 안 됩니다.
Grok Imagine에는 기존 비디오 끝에 새 푸티지를 추가하는 비디오 확장 엔드포인트도 있습니다. duration 파라미터는 새로 추가되는 부분만 제어합니다. 확장을 이어붙여 더 긴 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
2026년 6월, xAI는 Grok Imagine 1.5를 API 프리뷰로 공개했습니다(2026년 6월 3일). 한 장의 정지 이미지를 카메라 무빙, 분위기, 물리, 그리고 같은 추론 패스에서 네이티브로 생성된 동기화 오디오와 함께 영화적인 모션으로 살려내는 이미지-투-비디오 모델입니다. 일관된 장면을 이어붙이는 멀티샷 시퀀싱을 지원하며, 현재 Artificial Analysis 아레나에서 최상위 이미지-투-비디오 모델 중 하나로 평가됩니다. 프리뷰 가격은 480p에서 $0.08/초, 720p에서 $0.14/초이며, 입력 이미지 한 장당 $0.01이 추가됩니다.
이용 방법: xAI API(2026년 1월 출시), fal.ai, Replicate. Python SDK, JavaScript/AI SDK, REST API. 720p 오디오 포함 $0.05/초. X Premium 구독자에게도 제공됩니다.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 네이티브 클립 길이 | 1~15초 |
| 확장 길이 | 확장 API로 이어붙이기 가능 |
| 해상도 | 480p, 720p |
| 참조 이미지 | 1~7장 (진짜 참조, 첫 프레임 아님) |
| 프롬프트 태그 | <IMAGE_1>, <IMAGE_2> 등 |
| 오디오 | 지원 (720p) |
| 비디오 편집 | 지원 (텍스트 기반) |
| API | xAI API, fal.ai, Replicate |
| API 비용 | $0.05/초 (720p 오디오 포함) |
Seedance 2.0 (바이트댄스)
바이트댄스의 Seedance 2.0은 모든 모델 중 가장 많은 참조 입력을 받습니다. 최대 9장의 이미지, 3개의 비디오, 3개의 오디오 파일을 포함해 동시에 최대 12개 파일까지. 이 모델은 8개 이상의 언어에서 음소 단위 립싱크가 들어간 네이티브 오디오-비디오 생성을 지원합니다.
개별 이미지는 각각 최대 30MB까지 가능합니다. 참조 비디오는 2~15초여야 합니다. 모델은 참조를 캐릭터 외관, 장면 스타일링, 모션 안내에 사용합니다.
이용 방법: 바이트댄스 공식 API(Volcengine를 통해, 2026년 2월 출시) 및 서드파티 API 제공자. API로는 480p~720p 출력, 플랫폼을 통해서는 최대 2K 시네마 해상도.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 네이티브 클립 길이 | 4~15초 |
| 해상도 | 최대 2K (시네마) |
| 참조 이미지 | 최대 9장 이미지 + 3개 비디오 + 3개 오디오 (총 12개) |
| 오디오 | 립싱크 포함 네이티브 (8개 이상 언어) |
| API | 바이트댄스/Volcengine, 서드파티 제공자 |
Runway Gen-4.5
Runway Gen-4.5는 1,247 ELO로 Artificial Analysis 텍스트-투-비디오 리더보드 1위에 올라 당시 Veo 3와 Sora 2 Pro를 앞섰습니다. 2026년 중반에는 아레나 순위가 재편됐지만(현재 Seedance 2.0이 선두), Gen-4.5는 영화적 품질과 제어 가능한 액션 면에서 여전히 최상위 모델입니다. 이 모델은 텍스트-투-비디오에서 2~10초 클립을 생성하고, 멀티샷 시퀀싱을 통해 최대 1분까지 캐릭터 일관 장편 비디오를 지원합니다.
이미지-투-비디오는 2026년 1월에 추가됐으며 모든 화면비에서 참조 이미지를 지원합니다. 이 모델은 디퓨전 아키텍처 안에 뉴럴 래디언스 필드와 가우시안 스플래팅을 통합해, 단순한 픽셀 단위 예측이 아니라 3D 기하 이해 능력을 갖췄습니다. 덕분에 오브젝트 지속성이 좋아지고 물리적으로 그럴듯한 모션이 나옵니다.
이용 방법: 상업용 API와 웹 인터페이스. Node와 Python용 SDK. Replicate에서도 제공.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 네이티브 클립 길이 | 2~10초 |
| 장편 모드 | 최대 약 1분 |
| 해상도 | 최대 1080p |
| 참조 이미지 | 생성당 0~1장 |
| 오디오 | 네이티브 오디오 생성 |
| 멀티샷 | 지원 |
| API | 지원 (Runway, Replicate) |
Google Veo 3.1
Google의 Veo 3.1은 4초, 6초, 8초 클립을 네이티브로 생성합니다. "Extend Video" 기능(현재 프리뷰)은 클립을 이어붙여 약 1~2.5분에 이르지만, 긴 시퀀스에서는 일관성이 흐트러질 수 있습니다.
"Ingredients to Video" 기능은 최대 3장의 참조 이미지를 입력으로 받습니다. 애니메이션을 입힐 캐릭터, 배경, 재질 텍스처를 줄 수 있습니다. 참조 이미지를 사용하면 모델이 당신의 시각 참조에 더 가깝게 따라가고 무작위 변형을 덜 합니다. 한 가지 제약이 있습니다. 참조 이미지 모드는 8초 길이 옵션에서만 작동합니다.
2026년 1월 기준, Veo 3.1은 Vertex AI에서 참조 기반 생성에 세로 비디오(9:16)와 4K 업스케일링을 추가했습니다.
이용 방법: Google Vertex AI API, Gemini API, Google Flow. Google Cloud 계정이 필요합니다.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 네이티브 클립 길이 | 4, 6, 8초 |
| 확장 길이 | 약 1~2.5분 |
| 해상도 | 최대 4K (업스케일링 포함) |
| 참조 이미지 | 최대 3장 ("Ingredients to Video") |
| 오디오 | 동기화된 대사와 음악 |
| API | Vertex AI, Gemini API |
OpenAI Sora 2 / Sora 2 Pro
Sora 2 Pro는 최대 20초 클립을 생성합니다. Characters API는 Kling이나 Grok과 다른 접근을 씁니다. 정적 이미지를 업로드하는 대신, API를 비디오 클립(1~3초 타임스탬프 범위 포함)에 가리켜서 character_id를 만듭니다. Sora는 비디오 프레임을 분석해 얼굴 구조, 신체 비율, 의상 스타일, 그 밖의 식별 특징을 추출합니다. 그 character_id는 무기한 유지되며 이후 무제한 생성에 걸쳐 재사용할 수 있습니다.
생성당 최대 2개의 업로드된 캐릭터를 참조할 수 있습니다. 2026년 3월 기준, 캐릭터 참조는 사람뿐 아니라 오브젝트와 동물에도 작동합니다. 비디오 확장은 초기 클립 전체를 이어붙이기의 컨텍스트로 사용합니다.
캐릭터 시스템은 캐릭터를 만들려면 비디오 입력(정적 이미지가 아님)이 필요합니다. 사진만 있다면 먼저 짧은 비디오를 생성한 다음 거기서 캐릭터를 추출해야 합니다.
이용 방법: 프로덕션 워크플로를 위한 Batch API 지원이 포함된 OpenAI API.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 네이티브 클립 길이 | 최대 20초 |
| 해상도 | 최대 1920x1080 |
| 캐릭터 참조 | 생성당 최대 2개 (지속적 character_id) |
| 캐릭터 입력 | 비디오 클립 (1~3초 타임스탬프 범위), 정적 이미지 아님 |
| 오디오 | 동기화 |
| 확장 | 지원 (전체 클립을 컨텍스트로) |
| API | OpenAI API + Batch API |
MiniMax Hailuo 02
Hailuo 02는 Artificial Analysis 벤치마크에서 전 세계 2위로 Veo 3를 앞섭니다. 네이티브 1080p로 10초 클립을 생성하며 이 분야 최고 수준의 물리 시뮬레이션을 갖췄습니다. 모델은 체조나 곡예 같은 극한 동작도 무너지지 않고 처리합니다.
얼굴 인식과 신체 추적을 통한 강력한 캐릭터 일관성으로 이미지-투-비디오 생성을 지원합니다. Noise-aware Compute Redistribution 아키텍처는 장면 복잡도에 따라 연산을 동적으로 배분합니다.
이후 MiniMax는 Hailuo 02를 넘어 Hailuo 2.3 패밀리(Standard, Pro, Fast, Fast Pro)로 넘어갔으며, 물리적 동작, 스타일라이제이션, 캐릭터 미세 표정을 개선했습니다. 1080p에서 6초 또는 768p에서 10초를 출력하며 MiniMax 플랫폼과 fal.ai를 통해 제공됩니다.
이용 방법: 상업용 API. MiniMax 플랫폼, fal.ai, Replicate를 통해 제공. 비디오당 $0.28.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 네이티브 클립 길이 | 최대 10초 |
| 해상도 | 네이티브 1080p |
| 참조 이미지 | 지원 (I2V 모드) |
| 오디오 | 네이티브 아님 |
| 물리 | 업계 최고 수준 시뮬레이션 |
| API | MiniMax, fal.ai, Replicate |
Luma Ray2
Ray2는 최대 1080p로 5~10초 클립을 생성하며 4K 업스케일링이 가능합니다. Extend 기능은 비디오를 총 30초까지 이어붙입니다. 이미지-투-비디오는 참조 이미지를 시작 또는 끝 키프레임으로 받습니다.
이 모델은 Ray1의 10배 연산으로 멀티모달 아키텍처에서 학습됐습니다. 사실적인 콘텐츠를 잘 처리하지만 30초 확장 상한이 장편 용도를 제한합니다.
이용 방법: Luma API와 웹 인터페이스.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 네이티브 클립 길이 | 5~10초 |
| 확장 길이 | 최대 30초 |
| 해상도 | 최대 4K (업스케일링 포함) |
| 참조 이미지 | 지원 (시작/끝 키프레임) |
| API | Luma API |
Pika 2.5
Pika는 Pikaframes로 키프레임 기반 접근을 택합니다. 2~5개의 키프레임(핵심 순간의 참조 이미지)을 업로드하면 모델이 그 사이를 매끄럽게 전환합니다. 총 길이는 20~25초에 이릅니다.
Pikascenes는 최대 10장의 참조 이미지를 받아 하나의 비디오로 결합합니다. 모델은 이미지 인식을 사용해 각 참조의 역할(캐릭터, 배경, 소품)을 자동으로 파악합니다.
이용 방법: Pika 웹 플랫폼과 API. 무료부터 Pro까지의 구독 플랜.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 네이티브 클립 길이 | 5~10초 |
| Pikaframes 길이 | 20~25초 |
| 해상도 | 최대 1080p |
| 참조 이미지 | 최대 10장 (Pikascenes), 2~5개 키프레임 (Pikaframes) |
| API | 지원 |
3단계: 자체 호스팅 워크플로를 위한 오픈소스 모델
이 모델들은 더 짧은 클립을 생성하지만 완전히 개방돼 있습니다. 자체 하드웨어에서 돌리고, 파인튜닝하고, API 의존 없이 커스텀 확장 파이프라인을 만들 수 있습니다.
Wan 2.1 (알리바바)
Wan 2.1은 여러 다른 모델(Helios 포함)이 기반으로 삼는 토대입니다. Wan-VAE 아키텍처는 시간 정보를 보존하면서 어떤 길이든 1080p 비디오를 인코딩하고 디코딩합니다. 모델은 480p와 720p의 I2V 변형, 그리고 두 참조 이미지 사이에 비디오를 생성하는 첫-끝 프레임-투-비디오 모델로 제공됩니다.
Wan-Edit은 특정 구조나 캐릭터 포즈를 유지하면서 참조 이미지를 사용한 스타일 및 콘텐츠 전이를 가능하게 합니다.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 파라미터 | 13억, 50억, 140억 |
| I2V 모드 | I2V-480P, I2V-720P, FLF2V-720P |
| 라이선스 | Apache 2.0 |
| 하드웨어 | 8GB+ VRAM (소형 변형) |
| 플랫폼 | Diffusers, ComfyUI |
HunyuanVideo (텐센트)
텐센트의 130억 파라미터 모델은 2025년 대부분의 기간 동안 오픈소스 비디오 생성의 선두였습니다. HunyuanVideo-I2V는 사전 학습된 MLLM과 함께 토큰 교체 기법을 사용해 참조 이미지 정보를 통합합니다. 2025년 11월에 공개된 HunyuanVideo-1.5는 효율을 개선했습니다. HunyuanCustom은 멀티모달 기반 커스텀 비디오 생성을 가능하게 합니다.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 파라미터 | 130억 |
| I2V | 지원 (토큰 교체 기법) |
| 라이선스 | 오픈소스 |
| 하드웨어 | 60GB+ VRAM (720p) |
| 변형 | Base, I2V, 1.5, Avatar, Custom |
CogVideoX (칭화/Zhipu AI)
CogVideoX는 3D causal VAE를 사용해 시퀀스 길이를 줄이고 깜빡임을 방지합니다. 적응형 LayerNorm 트랜스포머는 텍스트-비디오 정렬을 개선합니다. 2B(Apache 2.0)와 5B(연구 라이선스) 변형으로 제공되며 Diffusers에 네이티브로 통합됩니다.
클립은 720x480에서 6~10초입니다. 짧지만 품질 대비 연산 비율이 좋고 12GB GPU에서 돌아갑니다.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 파라미터 | 20억, 50억 |
| I2V | 지원 (CogVideoXImageToVideoPipeline) |
| 해상도 | 720x480, 8fps |
| 라이선스 | Apache 2.0 (2B), 연구 (5B) |
| 하드웨어 | 12GB VRAM |
첫 프레임 vs 진짜 참조: 핵심 차이
모든 "참조 이미지" 지원이 똑같지는 않습니다. 이 차이를 이해하는 것이 올바른 모델을 고르는 데 결정적입니다.
첫 프레임 모델(LongCat, Helios, Hailuo, Luma Ray2, HunyuanVideo)은 당신의 이미지를 말 그대로 오프닝 프레임으로 다룹니다. 모델은 그 정확한 화면에서 앞으로 애니메이션을 진행합니다. 캐릭터 헤드샷을 업로드한 뒤 다른 장면에서 그를 묘사할 수 없습니다. 이미지가 곧 장면입니다.
진짜 참조 모델(Kling, Grok Imagine, Seedance, SkyReels V3)은 당신의 이미지에서 정체성을 추출해 그 캐릭터/오브젝트를 당신이 묘사하는 어떤 장면에든 배치합니다. 한 사람의 사진을 업로드한 다음 "그 사람이 해질녘 숲을 걷는다"라고 프롬프트하세요. 캐릭터가 완전히 새로운 환경에 등장하면서도 정체성을 유지합니다. 모험 영화처럼 여러 장면으로 이뤄진 서사 콘텐츠에 필요한 것이 바로 이겁니다.
캐릭터 ID 모델(Sora 2 Pro)은 정적 이미지가 아니라 비디오 클립에서 정체성을 추출합니다. 지속적인 캐릭터 ID를 한 번 만들어 두면 이후 무제한 생성에 걸쳐 재사용합니다.
스타일/재료 모델(Veo 3.1)은 참조 이미지를 사용해 특정 캐릭터 정체성을 추출하기보다 시각 스타일, 텍스처, 전체적인 룩에 영향을 줍니다. 프로젝트 전반의 시각 일관성을 유지하는 데 좋지만, 개별 캐릭터 제어에는 덜 정밀합니다.
10분 비디오를 위한 진짜 워크플로
2026년 중반 현재 상황에 대한 솔직한 평가입니다. 한 번에 일관되고 고품질인 10분 비디오를 단일 모델로 안정적으로 생성하는 모델은 없습니다. LongCat Video가 15분을 주장하며 가장 근접하지만, 그 길이에서는 품질과 일관성 편차가 큽니다. Helios와 SkyReels V2는 각각 "분 단위"와 "무제한 길이" 비디오를 생성하지만, 출력물은 세심한 프롬프트가 필요하고 여러 번 시도해야 하는 경우가 많습니다.
5~15분 비디오를 만드는 대부분의 창작자에게 실제로 통하는 워크플로는 여러 접근을 결합합니다.
토킹 헤드 / 아바타 콘텐츠: LongCat Video의 2026년 오디오 구동 모드나 SkyReels V3의 아바타 생성은 일관된 말하는 캐릭터를 5분 이상 만들 수 있습니다. "버튼 하나 누르면 긴 비디오가 나온다"에 가장 가까운 방법입니다.
여러 장면이 있는 서사 콘텐츠(모험 영화 스타일): Kling 3.0, Grok Imagine, Seedance 2.0을 진짜 캐릭터 참조 이미지와 함께 사용하세요. 각 10~15초짜리 개별 샷을 생성합니다. 모든 생성에 걸쳐 같은 @Element 또는 <IMAGE> 참조를 써서 캐릭터 정체성을 유지하세요. 멀티샷 모드(Kling은 호출당 6샷 지원)나 확장 API로 샷을 이어붙이세요. 이 워크플로에서 가장 검증된 것은 Kling입니다. Grok Imagine은 "참조 모드"와 "첫 프레임 모드"를 명시적으로 분리해 강력한 대안이 됩니다. Seedance 2.0은 가장 많은 참조 입력(12개 파일)을 받지만 더 새롭고 덜 검증됐습니다.
여러 클립에 걸친 캐릭터 일관성: Sora 2 Pro의 지속적 character_id 시스템은 아주 긴 프로젝트에 가장 깔끔한 방법입니다. 짧은 비디오에서 캐릭터를 한 번 추출한 뒤, 그 ID를 참조하는 수십 개의 클립을 생성하세요. 캐릭터 정체성은 매번 이미지에서 다시 해석되는 게 아니라 지속적인 임베딩으로 저장되기 때문에 시간이 지나도 저하되지 않습니다.
스타일 전이 콘텐츠: fal.ai의 Lucy Restyle은 기존 비디오를 최대 30분까지 처리해 모션을 보존하면서 AI 스타일 변환을 적용합니다. 소스 푸티지가 있다면 이 방법은 생성 길이 문제를 완전히 비껴갑니다. 소스 비디오 1초당 $0.01.
오픈소스 파이프라인: Wan 2.1이나 Helios 위에 비디오 이어붙이기 루프를 구축하세요. 클립을 생성하고, 마지막 프레임을 다음 클립의 시작 프레임으로 쓰고, 반복합니다. ComfyUI 워크플로가 이를 자동화합니다. 반복이 많아지면 일관성이 떨어지지만 무료이고 제어 가능합니다.
핵심 과제는 여전합니다. 진짜 참조 이미지 지원이 있어도 캐릭터 드리프트는 수십 개의 클립에 걸쳐 누적됩니다. 얼굴 특징, 머리카락, 의상, 피부톤이 서서히 변합니다. 우회책(고품질 참조 사진, 일관된 프롬프트, 샷 배치 처리)이 꼭 필요합니다. 하지만 Kling과 Grok Imagine처럼 캐릭터 정체성과 장면 구성을 분리하는 모델은 첫 프레임 전용 모델보다 이를 훨씬 쉽게 만듭니다.
3D 스캐폴드 접근: 낮게 렌더하고, 높게 변환하라
장편 생성 문제 대부분을 완전히 비껴가는 워크플로가 주목받고 있습니다. AI 모델에게 처음부터 10분짜리 비디오를 생성하라고 하는 대신, 올바른 카메라 워크, 캐릭터 블로킹, 타이밍이 들어간 저충실도 3D 컷신을 렌더한 뒤, 참조 이미지와 향상 프롬프트와 함께 비디오-투-비디오 모델에 통과시킵니다. 3D 엔진이 구조를 담당하고, AI가 미학을 담당합니다.
이것이 통하는 이유는 V2V 변환이 완전 생성보다 더 좁은 문제이기 때문입니다. 모델은 카메라 모션, 캐릭터 배치, 장면 구성을 만들어낼 필요가 없습니다. 그저 당신의 시각 참조를 따라가며 기존 푸티지를 사실적으로 보이게 하면 됩니다. 그게 훨씬 다루기 쉽고, 당신의 3D 엔진이 렌더할 수 있는 어떤 길이로도 확장됩니다.
왜 통하는가
당신의 3D 엔진은 AI 비디오 모델이 여전히 어려워하는 모든 걸 줍니다. 정밀한 카메라 제어, 프레임 전반에 걸친 정확한 캐릭터 배치, 올바른 물리 상호작용, 그리고 수 분의 푸티지에 걸친 일관된 타이밍. 달리 줌, 트래킹 샷, 신호에 맞춰 화면에 들어오고 나가는 캐릭터, 이 모든 게 3D 엔진에서는 사소하지만 텍스트 프롬프트 생성에서는 불안정합니다. V2V 모델의 유일한 일은 당신이 이미 정의한 기하와 모션을 보존하면서 재질, 조명, 텍스처를 사실적인 출력으로 변환하는 것입니다.
캐릭터 일관성도 더 쉬워집니다. 50번의 개별 AI 생성에 걸친 정체성 드리프트와 싸우는 대신, 모든 프레임에서 같은 3D 캐릭터를 모델에 보여주는 겁니다. 참조 이미지는 그 캐릭터가 최종 출력에서 어떻게 보여야 하는지를 모델에 알려줍니다. 매번 처음부터 일관된 캐릭터를 생성하는 것보다 더 단순한 문제죠.
그리고 길이는 더 이상 제약이 아닙니다. Lucy Restyle은 단일 호출로 30분을 처리합니다. ComfyUI의 Wan 2.1은 청크 단위로 어떤 길이든 처리할 수 있습니다. 푸티지가 이미 존재하기 때문에 "10분을 어떻게 생성하나" 문제와는 아예 싸우지 않습니다.
RealMaster (Meta / 텔아비브 대학교)
RealMaster는 이 워크플로를 위해 특별히 만들어진 연구 시스템입니다. 2026년 3월 Meta Reality Labs와 텔아비브 대학교가 발표했으며, 렌더된 3D 비디오를 소스와 완전한 기하 정렬을 유지하면서 사실적인 비디오로 변환합니다.
이 방법은 3D 렌더에서 엣지 맵을 추출해 구조와 모션을 보존한 뒤, 비디오 디퓨전 모델(VACE/Wan 아키텍처 기반)을 적용해 나머지 전부를 사실적인 출력으로 변환합니다. 경량 IC-LoRA 어댑터가 파이프라인을 단일 추론 패스로 증류해, 앵커 프레임이 필요 없고 시퀀스 중간에 나타나는 오브젝트도 처리합니다.
GTA-V와 CARLA 시뮬레이터 시퀀스에서 테스트한 결과, RealMaster는 범용 비디오 편집 베이스라인을 크게 능가합니다. 사실화 변환 위에 텍스트 프롬프트("비를 내리게 해", "눈을 내리게 해")로 날씨 효과를 입힐 수도 있습니다. 모델은 재학습 없이 시뮬레이터를 넘나들며 일반화됩니다. GTA-V 데이터로 학습한 가중치가 추가 튜닝 없이 CARLA 출력에서 작동합니다.
이용 방법: 연구 전용. 아직 공개 가중치나 API 없음.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 입력 | 렌더된 3D 비디오 (어떤 엔진이든) |
| 출력 | 기하와 모션을 보존한 사실적 비디오 |
| 아키텍처 | VACE/Wan 비디오 디퓨전 백본 위의 IC-LoRA |
| 컨디셔닝 | 소스 렌더에서 추출한 엣지 맵 |
| 테스트 환경 | GTA-V, CARLA 시뮬레이터 |
| 라이선스 | 미공개 (연구 논문만) |
오늘 이용할 수 있는 프로덕션 V2V 도구
요소 참조가 포함된 Kling 3.0 V2V가 가장 완성도 높은 프로덕션 옵션입니다. fal.ai의 Edit Video와 Reference V2V 엔드포인트는 3~10초 소스 비디오 클립과 함께 요소 참조(@Element1, @Element2, 정면 및 다각도 사진 포함), 그리고 향상 프롬프트를 받습니다. 모델은 소스의 모션 궤적과 카메라 패턴을 분석한 뒤, 원래의 배치와 카메라 워크를 보존하면서 당신이 지정한 캐릭터 외관과 시각 스타일로 푸티지를 다시 생성합니다. 최대 7개 참조 입력. 1080p 출력. 컷신을 10~15초 청크로 처리하되, 모든 청크에 같은 요소 참조를 써서 캐릭터 일관성을 유지하세요.
Lucy Restyle 2는 단일 API 호출로 최대 30분의 소스 비디오를 입력 1초당 $0.01에 처리합니다. 텍스트 프롬프트와 스타일 안내용 선택적 참조 이미지를 받습니다. Kling 같은 캐릭터별 요소 참조는 없지만, 전체 길이 3D 렌더의 전반적인 영화적 스타일 전이라면 가장 단순하고 저렴한 길입니다. 완성된 렌더와 목표 룩을 묘사하는 프롬프트를 넣으면 됩니다. 수천 프레임에 걸친 시간 일관성과 함께 720p로 출력됩니다.
ComfyUI의 Wan 2.1 VACE는 오픈소스 경로입니다. 14B VACE 모델은 참조 기반 V2V를 합니다. 소스 비디오와 스타일 참조 이미지를 입력하면 구조와 모션을 보존한 재스타일링 버전을 출력합니다. 엣지 맵 컨디셔닝이 구조 충실도를 높입니다. 일관된 스타일 참조로 어떤 길이든 청크 단위로 처리하는 루프를 만들 수 있습니다. 무료이며 자체 하드웨어에서 로컬로 돌아갑니다.
Grok Imagine V2V는 참조 모드에서 소스 비디오와 1~7장의 참조 이미지를 받습니다. 720p에서 1초당 $0.05. 참조 모드와 첫 프레임 모드의 명시적 분리 덕분에 참조가 소스 비디오의 구조를 덮어쓰지 않으면서 캐릭터 외관을 안내합니다.
당신의 3D 렌더에 필요한 것
렌더 품질의 하한선이 중요합니다. 맨 와이어프레임으로는 V2V 모델이 작업할 거리가 부족합니다. 하지만 프로덕션급 재질이나 조명이 필요한 것도 아닙니다.
올바른 비율과 기하. 참조 이미지가 제대로 매핑되려면 캐릭터 모델에 대략 올바른 신체 비율과 얼굴 구조가 필요합니다. 올바른 비율을 가진 기본 휴머노이드 기하면 충분합니다. 막대기 인간으로는 알아볼 수 있는 캐릭터가 나오지 않습니다.
기본적인 조명 방향. 장면의 전체 조명을 잡아주는 단일 방향광이 모델이 의도한 분위기를 이해하는 데 도움이 됩니다. AI가 디테일을 향상시키고 더하지만, 장면이 밝은 대낮인지 어두운 실내인지는 알아야 합니다.
부드러운 카메라 모션. 안정적이고 의도적인 카메라 움직임이 잘 변환됩니다. 불규칙하거나 극도로 빠른 움직임은 V2V 모델을 혼란스럽게 할 수 있습니다. 가상 카메라가 실제 카메라처럼 동작하게 하세요.
와이어프레임보다 플랫 셰이딩. 단순한 플랫 셰이딩이나 로우폴리 기하가 와이어프레임이나 텍스처 없는 모델보다 결과가 좋습니다. 표면에 기본 단색이라도 있으면 모델이 재질 경계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
비용과 규모
10분짜리 컷신을 여러 도구로 처리할 때:
| 도구 | 최대 입력 길이 | 10분 비용 | 해상도 | 참조 이미지 |
|---|---|---|---|---|
| Kling O3 V2V | 10초 클립 | 약 $50~67 | 1080p | 최대 7장 (요소 + 스타일) |
| Lucy Restyle 2 | 30분 | $6 | 720p | 1장 (스타일 전용) |
| Grok Imagine V2V | 10초 클립 | 약 $30 | 720p | 1~7장 |
| Wan 2.1 VACE | 무제한 (청크) | 무료 (로컬 GPU) | 720p | 청크당 1장 |
전체 길이 처리에 가장 저렴한 건 Lucy Restyle입니다. 요소 참조를 활용한 캐릭터별 향상에는 Kling이 가장 정밀합니다. Wan 2.1은 하드웨어가 있다면 무료입니다(720p 14B 모델은 약 60GB VRAM, 더 낮은 품질의 1.3B 변형은 8GB 필요).
비교표
| 모델 | 최대 네이티브 길이 | 확장 길이 | 참조 유형 | 최대 참조 수 | 해상도 | API 제공 | 오픈소스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LongCat Video | 약 15분 | 해당 없음 | 첫 프레임 전용 | 1 | 720p/30fps | 지원 (fal.ai) | 지원 (MIT) |
| Seaweed APT2 | 약 5분 | 해당 없음 | I2V + 포즈 | 1 | 720p | 미지원 | 미지원 |
| Helios | 분 단위 | 해당 없음 | 첫 프레임 (I2V) | 1 | 720p | HF Spaces | 지원 (Apache 2.0) |
| SkyReels V3 | 무제한 | 해당 없음 | 진짜 참조 | 1-4 | 720p | 미지원 | 지원 |
| Kling 3.0 | 15초 | 약 3분 | 요소 + 스타일 참조 | 7 | 1080p | 지원 | 미지원 |
| Grok Imagine | 15초 | 이어붙이기 가능 | 진짜 참조 | 7 | 720p | 지원 | 미지원 |
| Seedance 2.0 | 15초 | 해당 없음 | 멀티모달 참조 | 12 | 2K | 지원 | 미지원 |
| Runway Gen-4.5 | 10초 | 약 1분 | I2V (0-1) | 1 | 1080p | 지원 | 미지원 |
| Veo 3.1 | 8초 | 약 2.5분 | 재료 (스타일) | 3 | 4K | 지원 | 미지원 |
| Sora 2 Pro | 20초 | 이어붙이기 가능 | 캐릭터 ID (비디오) | 2 | 1080p | 지원 | 미지원 |
| Hailuo 02 | 10초 | 해당 없음 | I2V (첫 프레임) | 1 | 1080p | 지원 | 미지원 |
| Luma Ray2 | 10초 | 30초 | 첫 프레임 | 1 | 4K | 지원 | 미지원 |
| Pika 2.5 | 10초 | 25초 | Pikascenes | 10 | 1080p | 지원 | 미지원 |
| Wan 2.1 | 짧은 클립 | 이어붙이기로 | I2V / FLF2V | 1-2 | 720p | fal.ai 통해 | 지원 (Apache 2.0) |
| HunyuanVideo | 짧은 클립 | 이어붙이기로 | I2V (첫 프레임) | 1 | 720p | fal.ai 통해 | 지원 |
| CogVideoX | 6-10초 | 이어붙이기로 | I2V (첫 프레임) | 1 | 720x480 | fal.ai 통해 | 지원 |
앞으로의 방향
2026년의 궤적은 분명합니다. LongCat Video는 일관성을 갖춘 분 단위 생성이 오픈 모델에서 가능함을 증명했습니다. Helios는 그것이 실시간으로 일어날 수 있음을 보여줬습니다. Seaweed APT2는 인터랙티브 장편 생성을 시연했습니다. 그리고 진짜 참조 모델들(Kling, Grok, Seedance)은 캐릭터 정체성이 임의의 장면에 걸쳐 지속될 수 있음을 입증했습니다.
다음 단계는 이 역량들을 결합하는 것입니다. 진짜 캐릭터 참조 지원이 들어간 네이티브 장편 생성. 지금은 둘 중 하나를 골라야 합니다. 한 모델이 수십 번의 장면 전환에 걸쳐 참조 이미지의 캐릭터를 유지하면서 5분짜리 비디오를 생성할 수 있게 되면, 클립을 이어붙이는 워크플로는 한물갑니다.
2026년 중반 기준, (오디오 포함) Artificial Analysis 텍스트-투-비디오 아레나는 Seedance 2.0(약 1,215 Elo)이 이끌고 있으며, HappyHorse-1.0, SkyReels V4, 여러 Kling 3.0 변형이 뒤를 잇고 Veo 3.1과 Sora 2가 바짝 따라옵니다. 리더보드는 자주 재편되므로 어떤 단일 순위든 고정된 서열이 아니라 한 시점의 스냅숏으로 받아들이세요.
3D 스캐폴드 접근은 평행한 궤적을 제시합니다. V2V 모델이 구조 보존과 사실성을 개선하면서, 저충실도 3D 렌더를 향상시키는 것이 완전한 프로덕션에 점점 더 현실적이 됩니다. Meta의 RealMaster는 이미 게임 엔진 출력에 대해 연구급 시뮬레이션-투-현실 변환을 달성합니다. 이 역량이 참조 이미지 지원과 함께 프로덕션 API에 도달하면, 기본 3D 기술이 있는 누구든 카메라, 배치, 캐릭터 배치를 완전히 제어하며 어떤 길이로도 사실적인 장편 비디오를 만들 수 있게 됩니다.
지금으로서는, 실용적인 답은 당신의 용도에 따라 달라집니다.
다중 캐릭터 참조에 최적: Kling 3.0(요소 + 스타일 분리 시스템으로 최대 7개 참조) 또는 Seedance 2.0(최대 12개 멀티모달 입력).
참조-투-비디오 API에 최적: Grok Imagine(깔끔한 API, 명시적 참조 모드, $0.05/초) 또는 fal.ai를 통한 Kling($0.084~0.112/초).
여러 클립에 걸친 지속적 캐릭터에 최적: Sora 2 Pro(캐릭터 ID 시스템, 시간이 지나도 드리프트 없음).
오픈소스에 최적: SkyReels V3(1~4장 진짜 참조 이미지, 무제한 길이) 또는 Helios(실시간, Apache 2.0).
순수 길이에 최적: LongCat Video(약 15분, 단 첫 프레임 전용).
3D 렌더 향상에 최적: Kling 3.0 V2V(캐릭터별 요소 참조, 1080p) 또는 Lucy Restyle 2(30분 입력, $0.01/초).
자주 묻는 질문
긴 비디오에 가장 좋은 AI 비디오 모델은?
순수 길이로는 LongCat Video가 네이티브로 약 15분을 생성하지만 첫 프레임 전용입니다. 일관된 캐릭터가 있는 긴 비디오라면, 2026년의 실용적인 답은 참조 후 확장 워크플로입니다. 참조 지원이 강력한 모델(Kling 3.0, Runway Gen-4.5, 오픈소스 SkyReels V3)로 클립을 생성한 뒤 이어붙이는 거죠. 길게도 돌아가면서 캐릭터 정체성도 완벽하게 유지하는 단일 모델은 없으므로, 대부분의 프로덕션 작업은 이들을 결합합니다.
어떤 AI 비디오 모델이 참조 이미지를 지원하나요?
상업용 옵션 중에서는 Kling 3.0 Omni, Runway Gen-4.5, Seedance 2.0, Google Veo 3.1이 모두 참조 이미지를 지원합니다. 오픈소스 쪽에서는 SkyReels V2/V3와 Wan 2.1이 직접 돌릴 수 있는 참조 입력을 받습니다. 지원 품질은 편차가 크며, 그래서 위 가이드에서 단계별로 나눈 것입니다.
AI가 긴 비디오 전반에 걸쳐 일관된 캐릭터를 생성할 수 있나요?
가능하지만 한 번에는 아닙니다. 믿을 만한 방법은 하나 이상의 참조 이미지로 캐릭터를 고정하고, 짧은 클립을 생성한 뒤, 같은 참조를 다시 넣어가며 확장하거나 이어붙이는 것입니다. 여기서는 진짜 참조 지원(모델이 새 생성에 걸쳐 정체성을 유지)이 오프닝 프레임만 시드하는 첫 프레임 컨디셔닝보다 훨씬 중요합니다.
첫 프레임 지원과 진짜 참조 이미지 지원의 차이는 무엇인가요?
첫 프레임 컨디셔닝은 당신의 이미지를 클립의 말 그대로 오프닝 프레임으로 사용하며, 비디오가 진행되면서 드리프트합니다. 진짜 참조 지원은 이미지를 모델이 생성 내내 따르는 정체성 앵커로 다뤄, 캐릭터나 스타일이 클립 전체와 별개의 클립들에 걸쳐 일관되게 유지됩니다. 위 섹션이 어떤 모델이 어느 쪽인지 정리해 줍니다.
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