01
AI가 수선무를 재현하도록, 우리는 7~8번이나 수정했습니다.
물룩을 치는 춤은 원래 매우 어려운 공연입니다. 영화에서는 등장인물의 동작 방식, 천의 움직임, 드럼 무리의 위치, 카메라의 배치까지 모두 고려해야 합니다. 비디오 생성 모델에게는 이 일련의 동작들이 같은 장면에서 어떻게 성립되는지를 처리해야 합니다. 우리는 실제로 어려운 부분이 무용수의 공중 점프일 것이라고 생각했지만, 몇 번의 생성 과정을 거치고 나니 가장 골칫거리가 그녀가 어떻게 정확하게 드럼 표면을 치는지였습니다.우리는 인물 스타일과 북대의 참고 이미지를 준비했으며, 카링에게 빨간색 무도복, 연한 분홍색 긴 수갈이, 그리고 몸을 회전시키고, 움직이며, 뛰어오르고, 소매를 휘둘러 북을 치는 동작 등을 설명했습니다. 15초에 한 번 생성되는 방식으로 이 무용의 주요 특징을 재현하기를 바랍니다.화면의 시각적 느낌으로 보면 이 버전은 괜찮습니다. 붉은 옷을 입은 무용수의 모습은 거의 완성되었고, 비단 천도 공중에서 유연하고 회전하는 동작을 보입니다. 전체 장면은 원본 영화와 연관된 느낌을 줍니다. 하지만 실제 드럼을 치는 부분에서는 무용수가 직접 손으로 드럼 표면에 닿습니다고, 물로 만든 소매는 때때로 팔과 함께 흩날리기만 하고 드럼 치는 역할을 하지 않습니다. 우리는 이 문제를 중심으로 툴키를 반복적으로 조정하여 드럼은 고정되어야 하며, 소매 끝이 드럼 표면에 접촉할 수 있는 유일한 부분임을 명확히 했습니다. 모델이 전체 동작 순서를 이해하지 못할 가능성을 고려하여 15초를 시작 단계, 공중에서의 회전 및 연속적인 드럼 치기 등 여러 단계로 나누었습니다. 후반부에 속도와 힘의 변화가 뚜렷해지기를 바랍니다. 거의 7~8번의 조정 테스트를 거친 후에도 소매 끝으로 드럼을 치는 것이 불가능했습니다. 일부 버전에서는 무용수가 여전히 물로 만든 소매 대신 손으로 드럼을 치고, 다른 버전에서는 긴 소매를 흔들지만 그냥 제자리에서 천천히 회전만 하며 예상되는 활기와 공간 이동이 부족했습니다. 더욱 이상한 것은 일부 장면에서 드럼이 스스로 움직여서 툴키에 말한 “드럼 치기”의 목적을 달성한다는 것입니다. 물론 이는 엄격한 전문적인 동작 지도 테스트가 아닙니다. 우리는 전문 영화 제작자처럼 각 장면별 스텝을 그리지 않았습니다. 20년 전 영화 장면이 성공적으로 작동했다는 것은 편집 및 특수 효과와도 관련이 있습니다. 이는 모델이 이 비디오를 완성할 능력이 없다는 것을 의미하지 않습니다. 단지 참고 이미지와 자연어 설명을 기반으로 창작하는 방식에서, 같은 요구를 반복적으로 강조해도 복잡한 동작이 예상된 방향으로 안정적으로 수정되는 것은 아닙니다. AI를 활용하여 영화 콘텐츠를 제작하고자 하는 사람들에게도 이는 주목할 만한 문제입니다.
02
AI가 《비 속의 노래》를 선택했어요, 첫 번째 버전이 가장 멋져요
반면에 《비 속의 노래》 테스트를 통해 카링이 더 뛰어난 면을 보여주었다.1952년에 개봉된 《비 속의 춤》은 영화 역사상 가장 유명한 노래와 춤 장면 중 하나를 남겼습니다. 진 켈리는 정장을 입고 모자를 쓰고, 비 오는 밤의 거리에서 우산을 들고 혼자 춤을 추며 음악에 맞춰 회전하고 발로 차며, 마지막에는 길가의 물웅덩이로 뛰어들었습니다. 캐릭터의 동작과 음악의 리듬, 카메라의 조화로 평범한 거리는 재미있는 공연 공간으로 변했습니다. 이번에는 네 장의 고전적인 장면을 담은 참고 이미지를 제공했으며, 모델은 빈티지 할리우드 뮤지컬 영화의 분위기가 있는 비 속에서의 혼자서 춤을 추는 장면을 생성하도록 요청되었습니다. 검은색 우산, 모자, 가로등, 습한 거리를 그대로 유지하면서도 회전하는 동작, 우산을 사용하는 동작, 발로 밟는 동작 등이 포함되었습니다. 첫 번째 버전의 완성도는 꽤 좋았습니다. 카메라는 항상 주인공을 중심으로 움직였고, 뒤에 있는 벽돌 벽과 거리에는 뚜렷한 장면의 변화가 없었으며, 비 오는 밤의 색감, 조명, 그리고 젖은 정장의 질감도 매우 자연스러웠습니다. 재즈와 마지막 물타기 동작도 거의 리듬에 맞게 진행되어, 전체 장면에 오래된 뮤직 영화의 분위기가 생긴다. 우리는 특히 쉽게 간과될 수 있는 세부 사항을 좋아한다: 등불 아래에서 사람이 춤을 추면 뒤의 벽면에 그 동작에 따라 변화하는 투영이 나타난다. 이로 인해 화면은 단순히 한 사람이 비 속에서 춤추는 것만이 아니라, 사람과 환경 사이에도 연결이 형성된다. 하지만 켈린은 아직 모든 세부 사항을 잘 살릴 수 없었다. 남자 주인공이 한 번 고개를 들어 모자를 머리에서 떨어뜨렸는데, 다시 고개를 들었을 때 모자는 여전히 정상적으로 나타났다. 마지막으로 물 위를 밟을 때 물결도 너무 균일하게 형성되어 항상 같은 원점에서 양쪽으로 대칭적으로 퍼져 나갔다. 남자 주인공의 얼굴에 있는 미소도 마찬가지로 완벽했으며, 실제 인물이 지속적인 동작을 할 때 자연스럽게 나타나는 표정 변화가 없었다. 영상의 질감은 항상 컬링이 인정받는 장점이었지만, 시던스가 계속해서 발전함에 따라 아름다운 영상도 더 이상 어떤 회사만의 특징이 되지 않았다. 올해 7월, Seedance 2.5는 30초 내 생성 기능을 먼저 지원했으며 다중 모드 참고 및 비디오 편집 기능도 업그레이드되었습니다. 3개월도 채 지나지 않아 카링 4.0이 출시되었고, 업데이트의 주요 내용은 역시 30초 내 생성, 복잡한 동적 효과 및 참고 제어에 집중되었습니다. 최근 일부 창작자들의 테스트 결과도 각기 다른 평가를 보였습니다: 어떤 이들은 Seedance의 캐릭터 실제감을 더 선호하고, 또 다른 이들은 카링의 동작 표현을 더 높이 평가했습니다. 두 제품 모두 각각의 장점이 있어, 단순히 한 편의 멋진 영상을 보고 성능을 판단하기는 어렵습니다. 쿠시카우에게 이 경쟁은 상업적인 압박도 가져옵니다. 올해 2분기에 카링 AI의 수입은 8.5억 위안을 넘어섰으며, 전년 동기 대비 200% 이상 증가했습니다. 이 회사는 새로운 경험을 원하는 사용자뿐만 아니라, 광고나 단편 드라마 등의 콘텐츠를 제작하기 위해 지불하는 창작자들도 유지하고 싶습니다. 이러한 사람들에게는 영상 생성이 시작되는 순간부터 일이 시작됩니다.
03
옷만 바꾸고 싶은데, 전체 동영상을 유지할 수 있을까?
《비 속의 곡》은 괜찮게 생성되었어요. 이번에 케링 4.0의 업그레이드된 비디오 편집 기능을 시도해보고 싶습니다. 영상의 동작, 구성, 장면이 모두 만족스러우면, 단지 인물의 옷만 바꾸고 싶다면 처음부터 카드를 뽑을 필요는 없을까요? 우리는 이전에 생성한 《비 속의 곡》을 원본으로 하여 간단한 요구를 제안했습니다.주인공의 짙은 색 정장을 와인색으로 바꾸다기존의 스타일을 유지하고, 인물의 외모, 춤 동작, 모자, 우산, 그리고 장면과 음성은 변경하지 않습니다. 편집 전 이미지와 편집 후 이미지를 4.0으로 수정한 영상에서는 원본 영상의 남주 캐릭터의 옷만 교체되었습니다. 주목할 점은, 비디오 편집 기능을 사용했음에도 불구하고 이번 수정에 필요한 포인트 소비량이 새로 영상을 생성하는 것과 크게 차이가 나지 않는다는 것입니다. 참고를 위해, 같은 영상을 HeyGen Video Agent에 넘겨서 완전히 동일한 요구사항을 제출했습니다. 결과는 예상치 못한 것이었습니다. 정장은 술색으로 변했지만, 주인공은 이전의 그 사람이 아니었으며, 비가 내리는 밤의 거리 풍경도 바뀌었습니다. 우리가 남기고 싶었던 그 춤도 완전히 보존되지 않았습니다. 더 자세히 물어보니 HeyGen은 현재 사용 중인 Video Agent 워크플로우는 원본 영상을 가져오거나 텍스트를 추가하거나 재생성할 수 있지만, 업로드된 영상의 정장만을 수정하고 나머지 장면을 그대로 유지하는 것은 불가능하다고 설명했습니다. 여기서 두 가지 종류의 '편집'을 구분해야 합니다: 장면을 짧게 줄이거나, 자료를 바꾸거나, 자막을 추가하는 것이죠.동영상 콘텐츠의 구성; 화면에 있는 춤을 추는 사람에게 옷을 바꿔주려면 기존 화면을 수정해야 하며, 연속적인 움직임 속에서 다른 세부 사항은 유지되어야 합니다. HeyGen Video Agent는 첫 번째 유형의 작업을 지원하지만, 우리가 사용한 이 인터페이스에서는 마지막 작업이 완료되지 않았습니다. 이전의 실제 테스트에서도 여러 번 카드 추첨이 발생했으며, 이러한 경험은 상업적 제작에서는 개인의 인내심 문제가 아닙니다. 《제1경제》가 만센 문화와의 인터뷰에서 보도한 바에 따르면, 창립자 황호영은 팀이 고품질 AI 단편 드라마를 제작하는 데 약 10명의 인력이 필요하며, 그 중 약 절반은 카드 추첨 작업을 담당한다고 밝혔다.팀의 당시 데이터에 따르면, 만족스러운 화면을 얻기 위해 평균 5번의 생성이 필요했습니다.AI는 분명히 일부 영상 콘텐츠 제작 비용을 줄였지만, 한 편의 비디오를 제작하는 데 드는 비용은 단순히 한 번 생성된 가격만으로 판단할 수 없습니다. 반복적인 생성, 인력별 선정, 그리고 후속 수정에 드는 비용도 모두 고려해야 합니다. 이번에 코엘이 정장 색상 변경을 성공적으로 완료했으며, 우리가 만족하는 연기 부분을 적어도 보존할 수 있었으므로 긍정적입니다. 하지만 편집 한 번에 소비되는 포인트는 다시 생성하는 것과 크게 다르지 않으므로, 수정 비용이 실제로 줄어드는 시기는 이러한 비디오 모델이 앞으로 해결해야 할 중요한 문제일 것입니다.04
30초, 평범한 여성의 일상 vlog
고난도 동작 외에도, 우리는 카이링 4.0의 또 다른 업그레이드를 시도하고 싶습니다: 최대 30초의 원본 비디오 생성. Seedance 2.5는 이 기간을 이미 지원해 왔습니다. 카이링 전 세대의 최대 15초 생성 능력에 비하면, 창작자들이 한 번의 생성 과정에서 더 많은 내용을 포함시킬 수 있게 된다는 의미입니다. 일반인도 만들 수 있는 창의적인 아이디어를 제안합니다: AI가 예술적인 분위기의 개인 생활 영상을 촬영하게 하는 것입니다.제목은 《오늘도 별 계획 없다》입니다. 주인공은 20대 여성으로, 헤드폰을 끼고 중국 남부의 낡은 거리로 혼자 걸어갑니다. 길을 가며 벽에 있는 꽃과 햇볕을 받는 고양이를 바라보다, 자전거를 타고 지나가는 젊은 남자의 시선에 주목합니다. 해가 점점 지고, 마침내 그녀는 낡은 서점에 들어가 창가에서 책을 펼칩니다. 우리는 그 책이 약간의 구식 DV 영상의 질감을 가졌으면 좋겠습니다. 색상은 따뜻하고, 실제 삶의 흔적이 남아 있어야 합니다. 인물도 진실합니다. 개막곡에는 작은 디자인도 추가되어, 제목에 적힌 귀여운 손글씨가 화면 위에서 잠시 스쳐 지나가는 모습을 만들어줍니다. 마치 자신이 편집한 일기처럼요.최종적으로 만들어진 영상은 전체적인 분위기가 꽤 좋습니다. 컨링은 우리가 원하는 오래된 거리의 분위기를 이해했으며, 사람들의 산책, 거리 풍경의 세부 묘사, 실내 서점 등 다양한 장면을 잘 구성했습니다. 정확한 접촉 관계가 필요한 수례무와 달리, 일상을 관찰하는 데 중점을 둔 이런 영상은 모델에게 더 많은 표현의 여지를 줍니다.
하지만 영상을 보면 몇 가지 부족한 점이 있습니다. 첫 번째 장면에서 여자가 갑자기 반대쪽을 바라보는 것처럼 동작이 자연스럽게 연결되지 않았습니다. 서점 입구에서 그녀가 문을 밀면 옆에 있는 또 다른 문도 함께 열립니다. 서점의 간판 글씨가 잘못 쓰여 있고, 거리에는 오래된 건물과 작은 가게, 식물이 있지만 너무 깨끗하고 정돈되어 있어서 실제 거리에서 볼 수 있는 사람들과 물건들이 부족합니다. 각 장면을 따로 보면 모두 아름다운 영상입니다. 하지만 30초짜리 영상으로 연결되면 모델이 얼마나 멋진 동적 장면을 만들 수 있는지가 아니라, 사람들이 한 장면에서 다음 장면으로 어떻게 이동하는지, 사람과 환경 사이의 상호작용이 어떻게 이루어지는지가 영상 전체의 자연스러움에 영향을 미칩니다.
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