AI 동영상이 여전히 ‘뽑기’인 이유: 사용 가능률과 재작업 비용

들어가며

AI로 동영상을 생성하는 데는 몇 분밖에 걸리지 않을 수 있다. 하지만 제작자의 요구에 맞는 장면을 얻기 위해서는 여러 번 생성하고 결과를 골라야 한다. 업계에서는 이 반복 과정을 ‘뽑기’라고 부르기도 한다. 소재에 소개된 인터뷰에 따르면 AI 단편 애니메이션은 콘티부터 완성본까지 만족스러운 결과를 얻기 위해 약 10회의 생성이 필요할 수 있다. 생성 속도가 빨라져도 납품 속도가 같은 비율로 개선되는 것은 아니다.

빠른 생성과 사용 가능한 콘텐츠는 다르다

상업 제작에서 필요한 것은 그럴듯한 화면만이 아니다. 이커머스 이미지에서는 상품의 형태, 색상, 브랜드 표시를 유지하면서 대표 이미지와 판매 포인트 이미지, 사용 장면 이미지를 만들어야 한다. 동영상에서는 캐릭터의 외형과 움직임, 공간 관계, 장면 전환의 연속성을 유지해야 한다. 한 장면의 오류가 전체 시퀀스의 재작업으로 이어질 수 있다.

장편 서사 동영상은 더 어렵다. 소재가 소개한 연구는 대본과 동영상 모델 사이에 장면, 캐릭터, 연속성 제약을 표현하는 구조화된 중간 계층이 부족하다고 지적한다. 대본은 무엇이 일어나는지를 설명하지만 카메라가 어떻게 움직이는지, 인물이 어디에 서 있는지, 장면을 넘어 어떤 특성을 유지해야 하는지까지 명확히 담지 못할 수 있다. 이런 정보가 생성 전에 표현되지 않으면 문제는 생성 후 수정으로 넘어간다.

비용은 모델 호출료만이 아니다

한 번 생성하는 데 10위안이 들고 10번 중 한 번만 사용할 수 있다면, 한 장면의 생성 비용만 100위안이다. 사용 가능률이 50%로 높아지면 평균 비용은 약 20위안으로 낮아진다. 실제로는 사람의 검수와 편집, 대기 시간, 후반 작업 비용도 추가된다. 따라서 호출 단가 인하만큼 결과의 사용 가능률을 높이는 것이 중요하다.

소재에서는 텐센트 클라우드의 WAND가 다음과 같은 방식으로 재작업을 줄이려 한다고 설명한다.

• 생성 전 제약 설정: 3D 블록 모델로 장면 배치와 물체 위치, 일부 움직임을 먼저 정해 최종 생성의 불확실성을 줄인다.
• 산업별 조정: 이커머스는 상품 특성 보존을, 단편 드라마는 캐릭터 일관성과 움직임, 장면 연결을 중시한다.
• 국소 영역 복원: 자막이나 일부 화면에만 문제가 있다면 전체 장면을 다시 만들지 않고 해당 영역을 수정한다.

소재에 인용된 기업 사례에 따르면 만선문화는 장면 사용 가능률을 약 30%에서 5080%로 높였고, 고품질 AI 단편 드라마 비용을 약 30% 절감했다고 밝혔다. 즈쉰테크놀로지는 이커머스 이미지 소재의 유효 사용률이 5060%에서 70~80%로 상승했다고 설명했다. 다만 이는 기업 사례의 수치이며 실제 효과는 업무와 제작 방식에 따라 달라질 수 있다.

Agent는 어디까지 맡을 수 있나

생성, 복원, 화질 개선, 음성, 자막, 편집을 연결하려면 여러 모델과 도구를 관리해야 한다. 정형화된 작업에는 고정 워크플로가 적합하지만, Agent는 자연어 요구를 바탕으로 도구를 선택하고 실행 순서를 구성할 수 있다. 소재에서는 한 플랫폼의 동영상 모델 호출 중 82%를 Agent가 시작했다는 통계도 소개한다.

그러나 작업 자동화가 곧 자동 납품을 뜻하지는 않는다. 전문 제작자는 화면 전체를 다시 만드는 대신 표정이나 카메라 움직임만 바꾸기를 원할 수 있다. 중간 결과를 보존하고 부분 편집을 지원하지 못한다면 자동화는 오히려 통제력을 떨어뜨릴 수 있다.

의미와 영향

AI 동영상의 경쟁 기준은 단일 모델의 화질에서 전체 제작 시스템으로 옮겨가고 있다. 창작 의도를 사전에 명확한 제약으로 바꾸고, 여러 도구를 연결하며, 생성 후에도 복원과 편집을 가능하게 해야 한다. 앞으로 가치 있는 제품은 단순히 화면을 빨리 만드는 제품이 아니라, 적은 시도로 사용할 수 있는 결과를 제공하면서 제작자의 판단과 통제권을 남겨두는 시스템이 될 것이다.

출처: InfoQ 中文