내가 처음 AI 비디오 생성 실험을 시작했을 때, 나는 "완벽한" 모델을 찾는 데 너무 많은 집중을 했다.

현실은 나의 가장 큰 문제가 모델 그 자체가 아니라, 일관되지 않은 워크플로우 (workflow)를 가지고 있다는 것이었다.

어떤 생성물은 훌륭해 보였지만, 어떤 것들은 어색한 카메라 움직임, 일관되지 않은 피사체, 또는 내가 기대한 결과를 만들어내지 못하는 프롬프트 (prompt) 때문에 여러 번의 재시도가 필요했다.

매주 서로 다른 도구들을 갈아타는 대신, 나는 시간이 지남에 따라 개선할 수 있는 반복 가능한 워크플로우 (workflow)를 구축하기로 결정했다.

최근 Sulphur 2가 그 과정의 중요한 부분이 되었다.

Sulphur 2는 LTX 2.3 아키텍처 (architecture)를 기반으로 구축된 오픈 웨이트 (open-weights) AI 비디오 모델이다.

이 모델은 다음과 같은 여러 창의적인 워크플로우 (workflows)를 지원한다:

• Text-to-Video (텍스트-투-비디오)
• Image-to-Video (이미지-투-비디오)
• 참조 이미지 생성 (Reference image generation)
• ComfyUI 워크플로우 (workflows)
• 로컬 배포 (Local deployment) 또는 브라우저 기반 생성

기존의 워크플로우 (workflow)를 대체하기보다는, 컨셉을 시네마틱 비디오 클립으로 빠르게 전환하기 위한 유연한 도구로 사용한다. Sulphur 2는 기존 LTX 워크플로우 (workflows)와 호환성을 유지하면서 text-to-video와 image-to-video 생성을 모두 지원하는 fine-tuned LTX 2.3 모델이다.

나는 항상 단 하나의 참조 이미지 (reference image)로 시작한다.

예시 프롬프트 (prompt):

A luxury perfume bottle on a marble table,
cinematic lighting,
warm reflections,
...

나는 아직 애니메이션 (animation)에 대해 걱정하지 않는다.

목표는 단순히 상업 광고의 한 장면처럼 느껴지는 구도를 만드는 것이다.

이미지가 준비되면, 이를 Sulphur 2 AI Video Generator에 업로드한다.

전체 장면을 다시 쓰는 대신, 움직임 (motion)만을 설명한다.

예시 프롬프트 (prompt):

Slow cinematic camera push in,
soft reflections moving across the glass,
subtle lighting transition,
...

움직임 프롬프트 (motion prompt)를 단순하게 유지하는 것이 나의 테스트에서 훨씬 더 일관된 결과를 만들어냈다.

나는 결코 첫 번째 생성물에 의존하지 않는다.

보통 4~5개의 버전을 만들어 다음과 같은 항목들을 비교한다:

• 카메라 움직임 (Camera movement)
• 움직임의 사실감 (Motion realism)
• 피사체 일관성 (Subject consistency)
• 조명 (Lighting)
• 전반적인 분위기 (Overall atmosphere)

아주 작은 프롬프트 (prompt) 변경만으로도 놀라울 정도로 다른 결과가 나올 수 있습니다.

마음에 드는 버전을 선택하고 나면, CapCut으로 이동합니다.

보통 저는 다음과 같은 요소들만 추가합니다:

• 자막 (Captions)
• 배경 음악 (Background music)
• 로고 (Logo)
• 단순한 전환 효과 (Simple transitions)

AI가 생성한 푸티지 (footage)가 이미 시각적 스타일을 구축해 놓았기 때문에, 후반 작업 (post-production)이 훨씬 빨라집니다.

이 워크플로우 (workflow)는 여러 유형의 프로젝트에서 유용했습니다.

• 본격적인 상업적 제작에 투자하기 전 컨셉 비디오 (concept videos) 제작.
• 단일 참조 이미지 (reference image)를 짧은 시네마틱 클립으로 변환.
• TikTok, Instagram Reels, X용 비디오 제작.
• 완전한 시퀀스 (sequence)를 구축하기 전 카메라 움직임과 장면 구성 (scene composition) 테스트.
• 각 버전을 편집하는 데 몇 시간을 소비하지 않고 여러 시각적 아이디어 탐색.

가장 큰 차이를 만든 것은 단순히 다른 AI 모델을 사용하는 것이 아니었습니다.

그것은 바로 반복 가능한 창의적 프로세스 (creative process)를 갖는 것이었습니다.

강력한 참조 이미지에서 시작하여, 움직임에 집중한 짧은 프롬프트 (motion-focused prompts)를 사용하고, 편집 전에 여러 생성 결과물을 비교하는 방식은 비디오를 다시 생성하는 데 소비되는 시간을 크게 줄여주었습니다.

Sulphur 2는 LTX 2.3을 기반으로 구축되었으며 해당 생태계와 호환성을 유지하므로, 브라우저 기반 및 로컬 창의적 워크플로우 (creative workflows) 모두에 자연스럽게 녹아듭니다. 또한 텍스트 투 비디오 (text-to-video), 이미지 투 비디오 (image-to-video), 공식 ComfyUI 워크플로우, 그리고 오픈 웨이트 (open-weight) 배포를 지원합니다.

더 나은 AI 비디오를 만드는 것이 단순히 더 최신 모델을 사용하는 것만이 아니라는 점을 깨달았습니다.

일관된 워크플로우 (workflow)는 도구를 끊임없이 바꾸는 것보다 보통 훨씬 더 큰 영향을 미칩니다.

참조 이미지로 시작하여, 움직임 프롬프트 (motion prompts)에 집중하고, 가장 강력한 생성물만을 정교화하는 방식은 제가 짧은 시네마틱 비디오를 제작하는 가장 신뢰할 수 있는 방법 중 하나가 되었습니다.

만약 여러분도 AI 비디오 제작을 탐구하고 있다면, 먼저 간단한 워크플로우를 구축하고 자신만의 프롬프트로 실험해 보세요. 프로세스를 개선하는 것이 모델을 바꾸는 것보다 더 가치 있다는 것을 발견하게 될지도 모릅니다.