지난 몇 달 동안 저는 마케팅 콘텐츠와 숏폼 (short-form) 비디오를 위해 다양한 AI 비디오 모델을 실험해 왔습니다.

한 가지 분명해진 사실이 있습니다. 아름다운 첫 프레임을 생성하는 것은 쉽습니다. 하지만 전체 비디오 내내 그 품질을 일관되게 유지하는 것은 훨씬 더 어렵습니다.

저는 종종 다음과 같은 문제들을 겪었습니다:

• 장면 사이에서 변하는 캐릭터
• 연결되지 않는 듯한 카메라 움직임 (camera movements)
• 여러 번의 재생성 (regenerations)이 필요한 비디오
• 서로 다른 클립들을 하나의 이야기처럼 느껴지게 만들기 위한 추가적인 편집

"완벽한" 모델을 찾는 대신, 저는 먼저 저의 워크플로우 (workflow)를 개선하기 시작했습니다.

최근 HappyHorse 1.1은 그 과정에서 제가 평가하고 싶었던 모델 중 하나가 되었습니다.

HappyHorse 1.1은 전체 제작 워크플로우 전반에 걸쳐 더 강력한 일관성을 필요로 하는 크리에이터들을 위해 설계된 AI 비디오 생성 모델입니다.

주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다:

• 텍스트 투 비디오 (Text-to-Video)
• 이미지 투 비디오 (Image-to-Video)
• 레퍼런스 투 비디오 (Reference-to-Video)
• 멀티 레퍼런스 입력 (Multi-reference input)
• 네이티브 오디오 생성 (Native audio generation)
• 720p 및 1080p 출력

최신 릴리스는 더 부드러운 움직임, 더 강력한 피사체 일관성 (subject consistency), 더 나은 프롬프트 준수 (prompt following), 더 풍부한 시각적 디테일, 그리고 개선된 오디오 동기화 (audio synchronization)에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 단일 장면 데모보다는 제작 워크플로우에서 점점 더 중요해지는 영역들입니다.

프롬프트를 작성하기 전에, 저는 시각적 스타일을 정의하는 모든 것을 준비합니다.

저의 레퍼런스 (reference) 폴더에는 보통 다음이 포함됩니다:

• 캐릭터 이미지
• 제품 사진
• 환경 레퍼런스
• 컬러 팔레트 (Color palettes)
• 카메라 영감

이를 통해 모든 장면을 시각적으로 일관되게 유지하는 것이 훨씬 쉬워집니다.

모든 준비가 완료되면, HappyHorse 1.1 AI 비디오 생성기 (AI Video Generator)를 사용하여 첫 번째 장면을 생성합니다.

모든 시각적 요소를 다시 설명하는 대신, 저는 주로 움직임에 집중합니다.

프롬프트 예시:

Slow cinematic dolly forward,
natural character movement,
soft lighting transition,
...

시각적 레퍼런스를 움직임 지침 (motion instructions)과 분리하는 것이 모든 것을 하나의 긴 프롬프트로 결합하는 것보다 보통 더 신뢰할 수 있는 결과를 만들어낸다는 것을 발견했습니다.

첫 번째 생성물을 그대로 유지하기보다는, 보통 여러 버전을 비교합니다.

저는 주로 다음 항목들을 평가합니다:

• 카메라 움직임 (Camera movement)
• 캐릭터 일관성 (Character consistency)
• 움직임 품질 (Motion quality)
• 조명 연속성 (Lighting continuity)
• 전반적인 페이싱 (Overall pacing)

프롬프트를 완전히 새로 쓰는 것보다, 작은 프롬프트 조정이 종종 훨씬 더 나은 개선을 만들어냅니다.

가장 강력한 버전을 선택한 후에는 CapCut으로 넘어갑니다.

이 단계에서 저는 보통 다음 요소들을 추가합니다:

• 자막 (Captions)
• 배경 음악 (Background music)
• 브랜드 로고 (Brand logo)
• 간단한 전환 효과 (Simple transitions)

스토리텔링의 대부분이 생성 과정에서 이미 확립되기 때문에, 후반 작업 (Post-production)이 훨씬 빨라집니다.

이 워크플로우는 여러 크리에이티브 프로젝트에서 효과적으로 작동해 왔습니다.

• 기존 제품 이미지를 활용한 홍보 영상 제작
• 일관된 움직임을 가진 시네마틱 숏폼 영상 제작
• 여러 장면에서 동일한 시각적 정체성 유지
• 고립된 클립 대신 연결된 장면 구축
• 반복 가능한 워크플로우를 통한 TikTok, Instagram Reels, X용 영상 생성

가장 큰 개선점은 단순히 더 보기 좋은 영상을 생성하는 것이 아닙니다.

그것은 불필요한 반복 (Iterations)을 줄이는 것입니다.

참조 에셋 (Reference assets)을 먼저 준비하고, 프롬프트를 움직임에 집중시키며, 가장 강력한 생성물만을 정제하는 방식은 저의 제작 효율성을 크게 향상시켰습니다.

HappyHorse 1.1은 또한 더 강력한 시간적 일관성 (Temporal consistency), 다중 참조 융합 (Multi-reference fusion), 더 나은 긴 문맥 프롬프트 이해 (Long-context prompt understanding), 더 사실적인 시각적 렌더링 (Visual rendering), 그리고 네이티브 오디오-비디오 동기화 (Native audio-video synchronization)를 도입하여, 연속성이 중요한 프로젝트에 매우 적합합니다.

다양한 AI 비디오 모델을 테스트하며 배운 한 가지는, 도구를 끊임없이 바꾸는 것보다 워크플로우가 더 큰 영향을 미친다는 점입니다.

참조 에셋으로 시작하여, 프롬프트를 단순하게 유지하고, 여러 생성물을 비교하며, 가장 강력한 결과물만을 편집하는 구조화된 프로세스는 장면을 다시 생성하는 데 드는 시간을 줄이면서도 더 일관된 영상을 제작하는 데 도움을 주었습니다.

만약 AI 비디오 제작을 탐구하고 있다면, 모델을 변경하기 전에 워크플로우 (workflow)를 개선해 보시기 바랍니다. 제 경험상, 단순히 최신 버전으로 교체하는 것보다 더 나은 프로세스 (process)를 구축하는 것이 종종 더 눈에 띄는 개선을 가져다줍니다.