안녕하세요, 여러분! 오랜만에 인사 드려요. 어느새 2025년도 마지막 12월만을 남겨 놓고 있네요. 초겨울 날씨, 따뜻한 옷과 환절기 건강 관리가 필요한 요즘입니다.
오늘은 텍스트로 영상을 생성하는 기술과 사례를 소개해 드리려 합니다. 이미 자연어 명령을 통해 영상을 생성하는 솔루션을 활용하는 분들도 많이 계실 텐데요.
날씨나 증권 시황같이 매일 반복되는 정보 영상을 AI로 만들어 보면 어떨까요? 날씨의 경우 기상 특보 같은 변수만 없다면, 매일 비슷한 구성과 포맷으로 뉴스가 제공되면서 내용만 달라질 텐데요. 익숙하고 반복적인 내용을 AI에게 학습시키면 퀄리티가 우수하면서도 제작 효율도 좋은 생성이 가능할 것 같다는 생각이 듭니다. 물론, AI 생성 결과물에 대한 시청자의 거부감을 줄일 수 있어야겠지요.
🎬복잡한 영상 제작 과정
잘 만든 영상 한 편의 파급력은 어머어마합니다. 대중들은 점점 더 영상 콘텐츠를 선호하는 있으며, 이런 흐름은 앞으로도 당분간 계속될 것으로 보이는데요. 지금까지 영상 제작에는 수많은 제작자들의 노력과 시간이 숨어 있었죠.
기획과 촬영, 편집, 자막/더빙까지 여러 절차를 거쳐야 비로소 영상 한 편이 완성됩니다.
기획 : 어떤 메시지를 전달해야 할지, 어떻게 스토리를 풀어야 흥미로울지 머리를 싸매는 기획
촬영 : 조명, 출연진, 장소 섭외 등 사전 준비와 함께, 현장에서 다양한 변수에 대처해야 하는 촬영
편집 : 이 장면을 여기에 저기에 붙이고, 효과와 음악을 골라 넣는 등 완성도를 높이기 위해 끝도 없이 기나긴 미로처럼 이어지는 편집
자막/더빙 : 해외 시청자는? 변역은 누가? 보이스는 AI로 할까, 전문 성우로 할까? 미세한 타이밍은 어떻게 맞추지? 끝없는 작업, 반복되는 조정!
영화나 드라마처럼 높은 퀄리티가 필요한 영상이라면 수많은 전문가의 손길과 엄청난 비용이 소요됩니다. 한 마디로 전문가가 아니라면 영상 제작은 꿈도 꿀 수 없는 작업이었죠.
🖼️이미지로 시작된 생성 AI 혁신, 영상으로 번지다
요즘 이미지 생성 기술이 눈부시게 발전하였습니다. ‘밤하늘을 날아가는 기린’같은 짧은 텍스트 몇 줄만으로, 눈을 의심할 만큼 사실적인 이미지를 뚝딱 만들어내지요. Midjourney나 Stable Diffusion처럼 전문 이미지 생성 서비스가 아니더라도, 우리가 일상에서 자주 사용하는 챗지피티(ChatGPT)나 제미나이(Gemini)에서 간단한 대화형 명령으로 쉽게 이미지를 생성할 수 있습니다.
<제미나이(좌)와 챗지피티(우)가 생성한 ‘밤하늘을 날아가는 기린’ 이미지>
이러한 생성 기술은 이제 ‘영상’의 영역으로 그 범위를 넓히고 있습니다. 단순히 이미지를 만드는 것을 넘어, 시간의 흐름과 움직임까지 예측하여 영상을 만들어내는 시대가 도래하고 있는 것이죠.
텍스트가 마법의 붓이 되어 텅 빈 화면에 움직임을 그려내는 장면을 상상해 보시면 좋을 것 같습니다.
💡텍스트로 영상을 생성하는 원리와 절차
텍스트로 영상을 만드는 기술의 바탕에는 최근 AI 이미지 생성에서 주목받는 확산 모델(Diffusion Model)이 있다고 하며, 생성 원리는 다음과 같습니다.
① 텍스트 인코더 : AI는 우리가 입력한 프롬프트(예 : 밤하늘을 날아가는 기린)를 텍스트로 받아 자신이 이해할 수 있는 수학적 코드로 변경합니다.
② 확산 모델 : 영상 생성은 비어 있는 캔버스가 아니라 무작위 노이즈가 가득한 화면에서 시작한다고 하네요. 자신이 변경한 코드를 참고하여 ‘움직이는 그림’의 형태가 되도록 노이즈를 제거해 갑니다.
③ 시각적 연속성 : 이미지는 정적이지만 영상은 연속된 움직임이 필요하죠. AI는 이미지 생성 기술에 시각적 연속성을 추가하는데요. 이미지의 앞 프레임과 다음 프레임의 움직임이 자연스럽게 이어지도록 예측하고 제어하여 움직이는 영상으로 완성합니다.
이와 같은 원리에 따라 AI 생성 모델이 영상 콘텐츠를 생성하게 되는데요. 그 절차는 다음과 같습니다.
① 프롬프트 입력 : 사용자가 원하는 영상의 내용, 스타일, 분위기 등을 프롬프트에 상세히 입력합니다. 당연한 얘기지만 구체적으로 입력할수록 사용자 의도에 더욱 부합한 영상이 생성될 수 있겠지요.
② 텍스트-코드 변환 : AI가 사용자의 프롬프트(텍스트)를 분석하여 이를 수학적 코드로 치환합니다.
③ 영상 생성 : 노이즈가 가득한 화면에 코드를 반영하여 연속된 프레임을 초 단위로 만들어 냅니다.
④ 영상 완성 : 최종적으로 텍스트의 지시대로 완성된 영상 콘텐츠가 출력됩니다.
이와 같은 과정에 따라 AI는 영상을 생성하게 되는데요. 실제로는 영상의 퀄리티가 사용자의 의도에 100% 부합하기 어렵기 때문에, 생성 후 휴먼 전문가가 이를 수정하거나 보완하는 형태로 작업하여 최종 결과물을 완성할 수 있습니다.
🎯Text-to-Video 기술은 어떻게 적용될 수 있을까?
텍스트로 영상을 생성하는 기술은 활자 기반 콘텐츠를 다루는 분들에게 큰 기회가 될 수 있습니다.
예를 들어 신문사나 잡지사의 경우, 텍스트 기반의 콘텐츠를 전문적으로 다루는 언론 기관입니다. 주기적으로 작성하는 기사 콘텐츠를 몇 초 만에 뉴스 브리핑 영상으로 생성할 수 있다면, 자사 웹이나 유튜브, SNS를 통해 독자들에게 광범위하게 제공할 수 있을 겁니다.
날씨나 증권 시황같이 유사한 포맷으로 매일 반복되는 정보를 제공하는 콘텐츠에도 유용할 수 있습니다. AI에 포맷을 미리 학습시켜 놓는다면, 포맷에 맞춘 텍스트 정보만으로도 양질의 영상 콘텐츠를 만들어낼 수 있을 테니까요.
<AI로 생성해 본 ‘이주의 날씨’ 이미지 예시>
지금까지 1편에서는 텍스트로 영상을 생성하는 기술에 대해 간단히 소개해 드렸는데요. 다음 편에서는 영상 생성 사례를 통해 좀 더 구체적으로 말씀드리겠습니다.
2편에서 만나요!
