2025년 현대 AI 아티스트들이 비디오 제작에 사용하는 도구들

어제 세 시간 동안 Instagram에서 AI 비디오 릴을 보면서 이상한 점을 발견했습니다. 매끈하고 세련되어 보이며 비싼 것처럼 보이는 콘텐츠는 보통 무료 도구로 만들어졌습니다. 워터마크가 있고 흔들리는 동영상들은 누군가가 구독을 정당화하려고 하는 유료 서비스에서 나온 경우가 많았습니다.

AI 비디오 환경은 2024년 후반 어딘가에서 뒤집혔고, 여전히 Runway가 유일한 선택지라고 생각한다면 스튜디오와 가정에서 실제로 일어나고 있는 일의 약 80%를 놓치고 있는 것입니다.

빠른 답변: 2025년의 현대 AI 아티스트들은 주로 빠른 반복을 위한 Runway ML과 Pika 같은 브라우저 기반 도구, 완전한 창의적 제어를 위해 ComfyUI를 통해 로컬로 실행되는 Wan 2.2 및 HunyuanVideo 같은 오픈소스 모델, 그리고 기술적 설정 없이 안정적인 결과가 필요할 때 Apatero.com 같은 플랫폼을 결합한 하이브리드 접근 방식을 사용합니다. 도구 선택은 각 특정 프로젝트에서 속도, 제어 또는 비용 중 무엇이 가장 중요한지에 따라 달라집니다.

아무도 말하지 않는 현실 점검

지금 AI 비디오로 돈을 벌거나 인정받는 사람들을 보면 실제로 중요한 것은 다음과 같습니다. 가장 멋진 구독이나 가장 큰 GPU를 갖는 것이 아닙니다. 올바른 도구를 올바른 작업에 맞추고 언제 전환해야 하는지 아는 것입니다.

일관된 작업을 받는 아티스트들은 플랫폼에 대한 충성을 멈췄습니다. 그들은 즉각적인 문제를 해결하는 무엇이든 사용합니다. 클라이언트가 내일까지 30초짜리 제품 데모를 원하나요? 그건 Runway 영역입니다. 캐릭터 일관성 있는 내러티브 시리즈를 구축하나요? 맞춤 LoRA와 함께하는 ComfyUI입니다. 문제 해결에 하루를 보내지 않고 작동하는 것이 필요하나요? Apatero.com 같은 서비스가 복잡성을 뒤에서 처리합니다.

이것은 아무도 듣고 싶어하지 않지만, 비밀은 도구에 있지 않습니다. 어떤 도구가 어느 시점에서 고장나는지 알고 백업을 준비하는 것입니다.

지금 가장 인기 있는 브라우저 기반 도구는 무엇인가요?

Runway ML은 여전히 클라이언트 대면 작업을 지배합니다. 빠르고 인터페이스가 설명이 필요 없기 때문입니다. Gen-3 Alpha는 대부분의 사람들이 필요로 하는 것보다 더 잘 움직임을 처리하며, 가입하지 않고도 미리 볼 수 있는 링크를 클라이언트에게 이메일로 보낼 수 있다는 사실은 많은 경우 렌더 품질보다 더 중요합니다.

하지만 가격은 부담스럽습니다. 반복하고 있다면 크레딧이 빠르게 소모되는데, 이것이 대부분의 아티스트들이 탐색보다는 최종본에 사용하는 이유입니다.

Pika Labs는 "Pikaffects" 시스템으로 이상한 틈새 시장을 찾았습니다. 일반적인 비디오 생성에서는 Runway보다 기능이 떨어지지만, 특정 스타일 효과나 그것이 생성하는 특정 미학을 원할 때는 그것과 일치하는 것이 없습니다. 립싱크 기능은 말하는 머리 콘텐츠에 끊임없이 사용되는데, 모두가 입 움직임이 약간 어색해 보인다고 불평하지만 말이죠.

Luma Dream Machine은 늦게 진입했지만 더 긴 생성 시간과 더 나은 카메라 움직임으로 빠르게 자리를 잡았습니다. 프로젝트가 어떤 종류의 영화적 움직임을 포함하거나 실제 카메라 기법을 재현하려는 경우, Luma는 종종 경쟁사보다 더 믿을 만한 결과를 생성합니다. 무료 티어는 취미 활동가들이 실제로 계속 사용할 수 있을 만큼 관대합니다.

세 가지 모두에서 알 수 있는 것은 전문 아티스트들이 거의 단독으로 사용하지 않는다는 것입니다. 그것들은 로컬 처리, 업스케일링, 전통적인 비디오 소프트웨어에서의 합성을 포함하는 파이프라인의 일부입니다. 브라우저 도구는 핵심 움직임을 생성하고, 나머지 모든 것이 실제로 전달할 만한 것으로 다듬습니다.

ComfyUI가 진지한 작업의 표준이 된 이유는?

ComfyUI가 로컬 비디오 생성 경쟁에서 승리한 이유는 사용하기 쉽기 때문이 아니라(확실히 그렇지 않습니다), 무언가가 고장났을 때 실제로 어디서 고장났는지 볼 수 있고 고칠 수 있기 때문입니다. 블랙박스 브라우저 도구로는 생성 품질이 떨어지거나 움직임이 이상해지면 그냥 재롤링하고 희망하는 수밖에 없습니다. ComfyUI로는 문제를 일으키는 정확한 매개변수를 조정할 수 있습니다.

워크플로우 접근 방식은 처음에 보이는 것보다 비디오에 훨씬 더 적합합니다. 단순히 클립을 생성하는 것이 아닙니다. 시간적 일관성을 제어하고, 잠재 공간 전환을 관리하고, 프레임당 ControlNet 가이드를 적용하고, 수정할 수 있는 시각적 체인에서 전처리를 모두 처리하고 있습니다. 텍스트 프롬프트와 "생성" 버튼으로 그것을 시도해 보세요.

ComfyUI를 통해 실행되는 Wan 2.2는 캐릭터 중심 작업의 기본 출발점이 되었습니다. 특히 캐릭터에 대한 LoRA 훈련에 시간을 투자할 의향이 있다면 샷 간의 일관성을 대부분의 상업용 도구보다 더 잘 처리합니다. 제대로 구성된 Wan과 최고의 상업용 제품 간의 품질 격차는 2024년 12월경에 기본적으로 사라졌습니다.

HunyuanVideo는 다른 역할을 합니다. 캐릭터만큼 좋지는 않지만, 환경 샷, 공간을 통한 카메라 움직임 또는 복잡한 조명 변화를 포함하는 모든 것에 대해서는 로컬로 테스트한 다른 모든 것을 능가합니다. 단점은 VRAM 요구사항입니다. 원활하게 실행하려면 진지한 하드웨어나 신중한 최적화가 필요합니다.

Stable Video Diffusion은 여전히 주로 완벽한 정지 프레임을 생성하고 약간 움직여야 하는 img2vid 작업에 사용됩니다. 이 시점에서는 오래된 기술이지만, 때때로 간단한 솔루션이 복잡한 것보다 더 잘 작동합니다.

ComfyUI 비디오 작업의 학습 곡선은 실제입니다. 제대로 이해하기 전에 좌절스러운 실험의 일주일을 예산에 포함하세요. 계속 사용하는 대부분의 아티스트들은 첫 3일은 인생의 모든 선택을 의문시하다가 갑자기 이해가 되었다고 말합니다. 물론 Apatero.com 같은 플랫폼은 학습 곡선을 건너뛰고 바로 프로덕션으로 가고 싶다면 유사한 결과를 제공합니다.

예산 제약이 도구 선택을 어떻게 변경하나요?

돈은 모든 것을 바꿉니다. 무제한 렌더 크레딧이나 최고 사양의 워크스테이션이 있다면, 도구 선택은 순전히 기능에 관한 것이 됩니다. 다른 모든 사람들에게는 제약을 영리하게 해결하는 것이 관건입니다.

완전히 파산했지만 결단력 있는 접근 방식은 12GB GPU에서 최적화된 워크플로우, 긴 렌더 시간, 많은 인내심을 가진 ComfyUI처럼 보입니다. 작동합니다. 많은 성공적인 AI 비디오 아티스트들이 정확히 그곳에서 시작했습니다. 제한은 더 이상 품질이 아니라 반복 속도입니다.

중간 예산 설정(클라우드 크레딧에 월 $50-100와 약간의 로컬 기능을 생각해보세요)은 일반적으로 무거운 작업을 위한 로컬 ComfyUI와 특정 문제를 위한 상업용 도구의 전략적 사용을 혼합합니다. 로컬로 캐릭터 애니메이션을 실행하고, 까다로운 장면을 위해 Runway를 사용하고, DaVinci Resolve에서 모든 것을 합성합니다.

고예산 접근 방식은 시간이 비용보다 더 중요하기 때문에 도구에 대해 거의 걱정하지 않습니다. 이러한 아티스트들은 ComfyUI용 비싼 GPU가 있는 RunPod 인스턴스와 여러 상업용 서비스 구독을 모두 유지합니다. 가장 빠르게 작동하는 것이 승리합니다.

흥미로운 공간은 막대한 오버헤드 없이 일관된 출력이 필요한 전문가입니다. 관리형 플랫폼이 가치를 제공하는 곳이 바로 여기입니다 - 인프라를 유지하지 않고도 로컬 워크플로우의 품질을 얻을 수 있습니다. Apatero.com은 복잡성을 처리하면서 비용을 예측 가능하게 유지하여 여기에 적합합니다.

전문 도구와 틈새 도구는 어떤가요?

일부 도구는 특정 문제를 너무 잘 해결하여 아티스트들이 일반적인 사용이 제한적임에도 불구하고 계속 보유하고 있습니다.

Deforum은 환각적이고 사이키델릭한 애니메이션 작업의 필수 도구로 남아 있습니다. 오래되었고 워크플로우가 성가시지만, 그 특정 미학을 그만큼 안정적으로 생성하는 것은 없습니다. 특히 뮤직 비디오 아티스트들은 적절한 프로젝트를 위해 Deforum 워크플로우를 준비해 둡니다.

Ebsynth는 기술적으로 AI 생성 도구가 아니지만, AI 생성 키프레임과 부드럽고 스타일적으로 일관된 애니메이션 사이의 격차를 메웁니다. Stable Diffusion이나 Midjourney로 완벽한 프레임을 몇 개 생성한 다음 Ebsynth가 스타일을 유지하면서 움직임을 보간하도록 합니다. 특정 미학적 접근 방식에 놀랍도록 잘 작동합니다.

Morph Studio는 "실제 프로덕션을 위한 AI 스토리보딩" 공간에서 틈새 시장을 개척했습니다. 최종 비디오를 만드는 것이 아니라 사전 시각화 및 컨셉 개발에 관한 것입니다. 최종 출력을 위해 AI에 회의적인 감독들도 샷 계획에 사용합니다.

Runway의 Gen-2 Image to Video는 img2vid 접근 방식이 종종 순수한 텍스트-투-비디오보다 더 나은 결과를 생성하기 때문에 별도로 언급할 가치가 있습니다. Midjourney나 Flux에서 완벽한 프레임을 생성하고, Runway의 img2vid로 가져와서 훨씬 더 제어된 결과를 얻습니다. 이 하이브리드 접근 방식은 이제 표준 관행입니다.

하드웨어가 실제로 선택을 어떻게 제한하나요?

무엇이 어디서 실행되는지 구체적으로 살펴보겠습니다. "4090이 필요하다"는 조언이 떠돌고 있는데 사실이기도 하고 오해의 소지가 있기도 합니다.

브라우저 도구의 경우 하드웨어는 거의 중요하지 않습니다. 다른 사람의 서버에서 실행되고 있습니다. 인터넷 연결과 크레딧 잔액이 진짜 제약입니다.

로컬 ComfyUI 작업의 경우, 12GB VRAM이 현재 모델의 실용적인 최소입니다. 충분한 최적화와 인내심으로 8GB에서 일부 워크플로우를 기술적으로 실행할 수 있지만, 생성하는 것보다 메모리 오류와 싸우는 데 더 많은 시간을 보낼 것입니다. 16GB는 편안합니다. 24GB는 대부분의 프로젝트에서 VRAM에 대해 생각하는 것을 완전히 멈추게 합니다.

Wan 2.2는 적절한 최적화를 통해 12GB에서 허용 가능하게 실행됩니다. 3060에서 비디오 1초당 2-4분을 예상하세요. 끔찍하게 들리지만 밤새 대기열이 그 문제를 해결한다는 것을 깨닫기 전까지는 말이죠. 품질은 유료 서비스와 일치합니다.

HunyuanVideo는 실용적인 사용에 대해 정직하다면 24GB를 원합니다. 공식 요구사항은 더 적다고 주장하지만, 끊임없는 조정 없이 원활한 작동을 위해서는 더 많은 여유가 필요합니다. 이것이 RunPod나 유사한 GPU 대여가 의미가 있는 곳입니다 - 하루 동안 강력한 카드를 빌려 모든 것을 배치 처리하고 구독 비용보다 앞서 나갑니다.

많은 아티스트들이 취하는 중간 경로는 개발 및 테스트를 위한 괜찮은 로컬 카드(3060 12GB 이상)를 포함한 다음 최종 렌더나 시간에 민감한 작업을 위해 클라우드 GPU를 임대하는 것입니다. 로컬 설정이 작업의 90%를 처리하고 클라우드가 급증을 커버합니다.

Apatero.com 같은 서비스는 최적화된 인프라를 유지하여 하드웨어 문제를 완전히 우회하는데, 이는 기술 구성보다 출력에 집중할 때 중요합니다.

프로덕션에서 실제로 사용되는 워크플로우는?

이론은 한 가지이고, 실제는 누구나 인정하는 것보다 더 지저분하고 하이브리드처럼 보입니다.

표준 제품 데모 접근 방식: 깨끗하고 전문적인 움직임을 위해 Runway Gen-3에서 기본 애니메이션을 생성합니다. 내보내기, Topaz Video AI로 업스케일, After Effects에서 AI 배경 위에 제품 렌더를 합성합니다. 클라이언트 친화적이고, 빠른 처리, 비싸 보입니다. 수정 포함해서 하루 걸립니다.

내러티브 캐릭터 시리즈 방법: 캐릭터 참조 이미지에 대한 LoRA를 훈련합니다. LoRA와 함께 Wan 2.2를 사용하여 ComfyUI에서 장면을 생성합니다. 샷별 제어는 장면 간 일관성을 의미합니다. 색상 보정을 위해 후처리하고 남은 불일치를 부드럽게 합니다. 느린 프로세스, 고품질 결과, 완전한 창의적 제어.

뮤직 비디오 퀵 턴 스타일: Midjourney에서 스타일 프레임을 만듭니다. Runway img2vid를 사용하여 애니메이션합니다. 여러 변형을 빠르게 생성하고 최고의 순간을 리드미컬하게 편집합니다. 무엇을 하고 있는지 안다면 주말에 전체 비디오를 완성할 수 있습니다. 품질은 영화 수준이 아닌 "소셜 미디어에 충분히 좋은" 수준입니다.

하이브리드 업스케일 파이프라인: 속도를 위해 ComfyUI에서 낮은 해상도로 생성합니다. 움직임과 구성을 빠르게 올바르게 가져옵니다. 최종 승인된 샷은 상업용 서비스나 특수 업스케일링 모델을 통해 업스케일되고 다듬어집니다. 창의적 반복을 품질 다듬기와 분리합니다.

대부분의 작업 아티스트들은 다양한 프로젝트 유형에 대해 3~4개의 워크플로우 템플릿을 저장해 두고 있습니다. 매번 처음부터 알아내는 것이 아니라 검증된 파이프라인에 새로운 콘텐츠를 연결하는 것입니다.

주목할 만한 신흥 도구가 있나요?

환경은 매월 변하지만, 몇 가지 개발 중인 도구는 과대 광고를 넘어 실질적인 가능성을 보여줍니다.

Genmo는 조용히 개선을 계속하고 최근 특정 사용 사례에서 Runway의 지배력에 도전하는 기능을 추가했습니다. 그들의 카메라 제어는 AI가 프롬프트를 올바르게 해석하기를 바라는 것보다 계획된 샷에 대해 특히 더 정확합니다.

Haiper는 상당한 지원을 받으며 출시되었고 더 높은 프레임 속도와 더 부드러운 움직임에 초점을 맞춥니다. 초기 결과는 다른 도구를 괴롭히는 시간적 일관성 문제 중 일부를 해결하고 있음을 시사합니다. 프로젝트에 진정으로 부드러운 움직임이 필요하다면 테스트할 가치가 있습니다.

Mochi 1은 오픈소스 로컬 생성 공간에 진입했으며 Wan이나 HunyuanVideo보다 특정 미학 스타일을 더 잘 처리합니다. 특히 사실적인 인간 움직임입니다. 거칠고 문서가 최소한이지만 원시 기능은 있습니다.

StabilityAI의 새 비디오 모델은 계속 예고되고 지연되고 있습니다. 실제로 출시되면 오픈소스 측면을 크게 뒤흔들 것입니다. Stability는 진정으로 유능한 오픈 모델을 출시한 실적이 있으며, 그들의 비디오 연구는 견고한 무언가가 올 것임을 시사합니다.

신흥 도구의 패턴은 하나 또는 두 개의 기능이 훌륭하게 작동하는 반면 다른 모든 것은 거친 것입니다. 아티스트들은 일반적인 작업에 사용하려고 하기보다는 특정 강점을 위해 그것들을 잡습니다. 그 하나의 부드러운 돌리 샷을 위한 Haiper. 사실적인 걷기 사이클을 위한 Mochi. 무언가가 고장날 때까지 다른 모든 것을 위한 Runway, 그런 다음 Pika 또는 로컬 ComfyUI로 전환합니다.

전통적인 비디오 도구는 여전히 어떤 역할을 하나요?

과대 광고가 시사하는 것과 달리 AI는 고립되어 존재하지 않습니다. 모든 전문 워크플로우에는 상당한 전통적인 비디오 편집 및 후처리가 포함됩니다.

DaVinci Resolve는 진지한 작업을 하는 기본적으로 모든 사람의 조립, 색상 보정 및 최종 다듬기를 처리합니다. AI는 원시 재료를 생성하고, Resolve는 실제로 클라이언트에게 보여줄 만한 것으로 만듭니다. AI 도구는 지나치게 포화되거나 일관성 없는 색상을 생성하는 경향이 있어 수정이 필요하기 때문에 특히 색상 보정이 중요합니다.

After Effects는 AI 요소를 전통적인 자산과 합성하고, AI가 안정적으로 생성할 수 없는 적절한 모션 그래픽, 텍스트 및 효과를 추가하는 데 여전히 필수적입니다. 대부분의 제품 데모는 60% AI 배경, 40% 위에 레이어된 전통적인 모션 디자인입니다.

Topaz Video AI는 AI 생성 영상의 업스케일링 및 향상을 위해 끊임없이 사용됩니다. AI 모델은 시간을 절약하기 위해 낮은 해상도로 생성하고, Topaz는 전달 사양으로 가져옵니다. 노이즈 제거 기능은 AI 비디오가 때때로 생성하는 시간적 깜빡임 중 일부를 부드럽게 하는 데도 도움이 됩니다.

RIFE 또는 DAIN과 같은 프레임 보간 도구는 AI 생성 프레임 사이의 움직임을 부드럽게 하는 데 도움이 됩니다. AI 비디오는 종종 미묘한 끊김이나 움직임 불일치가 있습니다. 스마트 보간은 재생성을 요구하지 않고 그 중 많은 부분을 수정합니다.

최고의 AI 비디오 작업을 만드는 아티스트들은 AI 순수주의자가 아닙니다. 그들은 더 잘 작동하는 전통적인 기술을 포함하는 전체 프로덕션 파이프라인에서 AI를 하나의 도구로 사용하고 있습니다. 최종 비디오는 80% AI 생성일 수 있지만, 전통적인 다듬기의 마지막 20%가 아마추어와 전문가 결과를 구분합니다.

스타일 일관성은 실제로 얼마나 중요한가요?

이것은 기술적 능력보다 개인적인 철학이 더 많이 들어가는 부분입니다. 일부 아티스트들은 AI 비디오의 혼란스럽고 일관성 없는 특성을 미학의 일부로 받아들입니다. 다른 사람들은 할리우드 수준의 일관성을 위해 온 힘을 다해 싸웁니다.

상업 작업의 경우 클라이언트는 거의 항상 일관성을 원합니다. 캐릭터는 샷마다 같아 보여야 합니다. 조명은 논리적으로 이해가 되어야 합니다. 움직임은 부드럽고 의도적이어야 합니다. 이것은 참신함보다 제어를 우선시하는 도구와 워크플로우로 당신을 밀어냅니다. LoRA와 함께하는 ComfyUI, 신중한 프롬프트, 상당한 후처리.

예술적 또는 실험적 작업의 경우 불일치가 유리하게 작용할 수 있습니다. 물리적으로 완전히 이해되지 않는 AI 비디오의 초현실적이고 꿈같은 품질은 의도적으로 달성하기 어려운 분위기를 만듭니다. 가장 흥미로운 AI 비디오 아트 중 일부는 이상함과 싸우기보다 그것을 기대고 있습니다.

중간 지점은 각 접근 방식이 프로젝트에 언제 도움이 되는지 아는 것입니다. 실험적인 전자 아티스트를 위한 뮤직 비디오? 이상하게 놔두세요. SaaS 제품에 대한 설명 비디오? 그 일관성을 단단히 잠그세요.

맞춤 LoRA 훈련은 캐릭터나 특정 시각 스타일의 일관성을 극적으로 향상시킵니다. 선행 시간이 걸리지만 여러 프로젝트에 걸쳐 보상을 받습니다. 대부분의 진지한 캐릭터 중심 작업은 이제 로컬로 ComfyUI를 사용하든 맞춤 모델을 지원하는 관리형 플랫폼을 통해 작업하든 표준 단계로 LoRA 훈련을 포함합니다.

자주 묻는 질문

오늘날 AI 비디오 생성을 시작하기 위한 실제 최소 하드웨어 요구사항은 무엇인가요?

브라우저 도구를 독점적으로 사용할 의향이 있다면, 안정적인 인터넷 연결이 있는 모든 컴퓨터가 잘 작동합니다. ComfyUI로 로컬 생성하려면 실용적인 최소값은 12GB VRAM이 있는 Nvidia GPU입니다. 그보다 적은 것은 기술적으로 작동하지만 만들기보다 최적화하는 데 더 많은 시간을 보낼 것입니다. 3060 12GB 모델은 끊임없이 좌절하지 않는 로컬 작업을 위한 가장 저렴한 진입점을 나타냅니다.

완성된 30초 비디오를 생성하는 데 실제로 얼마나 걸리나요?

워크플로우와 도구에 전적으로 달려 있습니다. Runway나 Pika를 사용하면 원시 생성은 1-3분이 걸리지만, 허용 가능한 결과를 얻기 위해 5-10번 반복할 가능성이 높습니다. 약간의 편집을 포함한 총 시간은 1-2시간일 수 있습니다. 보통 하드웨어의 로컬 ComfyUI를 사용하면 원시 생성에 30-60분이 걸릴 수 있지만, 더 나은 제어로 인해 일반적으로 더 적은 시도로 제대로 완성합니다. 후처리를 추가하면 총 3-4시간입니다. 속도-품질 트레이드오프는 실제이며 빠른 반복을 위해 최적화할지 정밀한 제어를 위해 최적화할지에 따라 달라집니다.

2025년에 AI 비디오 생성으로 실제로 돈을 벌 수 있나요?

예, 하지만 시장은 빠르게 경쟁적이 되고 있습니다. 지금 돈은 일반적인 "AI 비디오 서비스"가 아닌 특정 비즈니스 문제를 해결하는 데 있습니다. 제품 시각화, 부동산 워크스루, 프로덕션 회사를 위한 컨셉 아트, 매일 게시하는 브랜드를 위한 소셜 미디어 콘텐츠. 예술적 내러티브 작업은 청중을 구축하지 않는 한 수익화하기 어렵습니다. 가장 성공적인 AI 비디오 아티스트들은 콘텐츠가 필요한 기업과 직접 작업하거나 코스/컨설팅 수익을 창출하는 개인 브랜드를 구축합니다.

여러 도구 구독이 필요한가요, 아니면 하나만으로 성공할 수 있나요?

작업의 양과 다양성에 따라 다릅니다. 동일한 유형의 프로젝트를 반복적으로 수행하는 경우 하나의 잘 최적화된 워크플로우로 충분한 경우가 많습니다. 다양한 클라이언트 작업의 경우 대부분의 전문가는 최소한 중간 티어 Runway 구독과 로컬 ComfyUI 기능을 유지하며 때때로 특정 사용 사례를 위해 Pika 또는 Luma를 추가합니다. 구독 피로는 실제입니다 - 많은 아티스트들이 월별 비용을 줄이기 위해 능력을 통합하는 로컬 우선 접근 방식이나 Apatero.com 같은 관리형 플랫폼으로 이동하고 있습니다.

오래된 튜토리얼에 몇 달을 낭비하지 않고 AI 비디오 생성을 배우는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?

실제로 좋아하는 작품을 게시하는 크리에이터를 찾은 다음 그들이 무엇을 사용하는지 직접 물어보세요. 대부분의 AI 아티스트들은 도구가 너무 빨리 변하기 때문에 공유가 경쟁적 불이익을 만들지 않으므로 워크플로우에 대해 놀라울 정도로 개방적입니다. 3개월 이상 된 YouTube 튜토리얼은 아마도 구식일 것입니다. 특정 도구에 대한 Discord 커뮤니티는 현재 정보를 제공하지만 많은 소음을 걸러내야 합니다. 가장 빠른 학습 경로는 하나의 도구를 선택하고 매일 2주간 연습에 전념한 다음 기본을 마스터하면 확장하는 것입니다.

AI 비디오 생성이 여전히 다소 예측 불가능할 때 클라이언트 기대를 어떻게 관리하나요?

가능한 것과 아직 안정적이지 않은 것의 예를 들어 처음부터 기대를 매우 명확하게 설정하세요. 세 가지 다른 AI 비디오를 보여주고 각 품질 수준에 필요한 노력을 설명하세요. 필요할 것이므로 견적에 수정 시간을 포함하세요. 많은 성공적인 AI 비디오 아티스트들은 전체 프로덕션에 전념하기 전에 클라이언트의 비전을 달성할 수 있는지 테스트하는 유료 컨셉 단계를 먼저 수행합니다. 과장된 약속과 실망보다 약속을 적게 하고 과도하게 전달하는 것이 더 잘 작동합니다.

AI 비디오 작업을 위해 비싼 GPU 하드웨어에 투자해야 하나요, 아니면 클라우드 컴퓨팅을 임대해야 하나요?

초보자나 가끔 사용하는 경우 임대가 재정적으로 더 합리적입니다. GPU 가격은 하락할 것이고 모델은 더 효율적이 될 것입니다. 지금 비싼 하드웨어를 구매하면 감가상각에 갇히게 됩니다. 매일 작업을 하는 전문가의 경우, 좋은 로컬 카드를 소유하는 것은 임대 비용 대비 3-6개월 안에 비용을 회수하고 플랫폼 변경이나 가격 인상으로부터 독립성을 제공합니다. 적당한 로컬 하드웨어와 요구가 많은 프로젝트를 위한 가끔의 클라우드 임대를 결합한 하이브리드 접근 방식은 많은 사람들에게 잘 작동합니다.

AI 비디오 생성이 비기술자도 접근할 수 있을 만큼 되기까지 얼마나 걸리나요?

이미 일어나고 있지만 다양한 도구에 걸쳐 단편화되어 있습니다. 세밀한 제어가 필요하지 않다면 Runway와 Pika는 지금 상당히 접근 가능합니다. 일관성, 특정 스타일 또는 기본 생성을 넘어서는 것을 원할 때 학습 곡선이 나타납니다. 능력을 희생하지 않고 워크플로우를 단순화하는 플랫폼이 진정한 솔루션입니다 - Apatero.com 같은 서비스는 먼저 기술 전문가가 될 필요 없이 기술이 안정적으로 작동하는 방향으로 나아가고 있는 곳을 가리킵니다.

이것이 실제로 당신에게 의미하는 것

도구는 변할 것입니다. 오늘 작동하는 것은 6개월 후에 대체될 것입니다. 중요한 기술은 어떤 유형의 도구가 어떤 문제를 해결하는지에 대한 패턴 인식과 더 나은 것이 나타났을 때 스택을 교체할 수 있는 유연성입니다.

지금 시작하는 경우 가능한 것을 이해하기 위해 브라우저 도구로 시작한 다음 한계에 부딪히면 ComfyUI로 이동하세요. 또는 관리형 플랫폼으로 학습 곡선을 완전히 건너뛰고 기술 구성보다 창의적인 작업에 집중하세요.

AI 비디오로 성공하는 아티스트들은 최고의 도구나 가장 빠른 하드웨어를 가진 사람들이 아닙니다. 그들은 자신의 능력을 실제 시장 요구에 맞추고 클라이언트가 비용을 지불할 결과를 일관되게 제공할 수 있는 사람들입니다. 다른 모든 것은 그저 세부 사항일 뿐입니다.

무엇을 선택하든 도구를 조사하는 것보다 만드는 데 더 많은 시간을 보내세요. 100개의 불완전한 비디오를 만든 사람과 완벽한 워크플로우를 계획했지만 아무것도 만들지 않은 사람 사이의 격차는 일을 얻는 것과 갇혀 있는 것 사이의 차이입니다. 지저분하게 시작하고 가면서 더 나아지세요.