Wan 2.7을 활용한 마케팅 영상 제작 워크플로우

여러 AI 비디오 모델을 시도해 본 후 제가 배운 한 가지는, 보기 좋은 클립을 생성하는 것이 가장 어려운 부분이 아니라는 점입니다.

진정한 도전 과제는 모든 것을 일관되게 유지하는 것입니다.

여러 장면을 만들 때, 저는 종종 다음과 같은 문제에 직면했습니다:

• 캐릭터 외형의 불일치
• 불안정한 카메라 움직임
• 일관되지 않은 조명
• 비디오 재생성에 너무 많은 시간 소요

저는 소셜 미디어 프로젝트를 위해 반복하기 더 쉽고 신뢰할 수 있는 결과를 생성하는 워크플로우(Workflow)를 원했습니다.

그것이 제가 Wan 2.7을 실험하기 시작한 이유입니다.

Wan 2.7이란 무엇인가?

Wan 2.7은 비디오 제작 과정 전반에 걸쳐 더 많은 제어가 필요한 크리에이터들을 위해 구축된 AI 비디오 모델입니다.

제가 특히 유용하다고 느낀 몇 가지 기능은 다음과 같습니다:

• 텍스트 투 비디오 (Text-to-Video)
• 이미지 투 비디오 (Image-to-Video)
• 멀티 레퍼런스 생성 (Multi-reference generation)
• 시작 및 종료 프레임 제어 (Start & End Frame control)
• 멀티 샷 스토리텔링 (Multi-shot storytelling)
• 비디오 연속 생성 (Video continuation)
• 프롬프트 기반 비디오 편집 (Prompt-based video editing)

모든 생성을 일회성 클립으로 취급하는 대신, Wan 2.7은 계획부터 정교화까지 완전한 크리에이티브 워크플로우를 지원하도록 설계되었습니다.

나의 워크플로우

1단계 — 레퍼런스 이미지 생성

저는 항상 단일 레퍼런스 이미지를 만드는 것부터 시작합니다.

예시 프롬프트:

프리미엄 커피숍 인테리어,
따뜻한 시네마틱 조명,
현대적인 미니멀리즘 디자인,
전문적인 사진,
매우 상세함

좋은 레퍼런스 이미지는 다음 단계들을 훨씬 더 예측 가능하게 만듭니다.

2단계 — 첫 번째 비디오 생성

이미지가 준비되면, 이를 Wan 2.7 AI 비디오 생성기(AI Video Generator)에 업로드합니다.

모든 시각적 세부 사항을 다시 설명하는 대신, 저는 움직임(Motion)에만 집중합니다.

예시 프롬프트:

느린 시네마틱 카메라 푸시 인 (Push in),
미묘한 캐릭터 움직임,
부드러운 조명 전환,
자연스러운 환경 움직임,
사실적인 분위기

움직임 프롬프트를 단순하게 유지하는 것이 긴 장면 설명을 쓰는 것보다 보통 더 일관된 결과를 가져다줍니다.

3단계 — 다양한 버전 비교

첫 번째 결과물을 그대로 유지하기보다, 저는 보통 4~5개의 버전을 생성합니다.

그런 다음 다음 항목들을 비교합니다:

• 카메라 움직임
• 캐릭터 일관성
• 움직임의 부드러움
• 조명
• 장면 전환

이를 통해 편집 전에 가장 강력한 클립을 선택하는 것이 훨씬 쉬워집니다.

4단계 — 확장 또는 개선 (Extend or Refine)

더 긴 시퀀스가 필요한 경우, 비디오 전체를 다시 만드는 대신 연속 생성 (continuation)을 사용하거나 개선이 필요한 섹션만 다시 생성합니다.

이는 마케팅 영상이나 짧은 스토리텔링 프로젝트를 작업할 때 놀라울 정도로 많은 시간을 절약해 줍니다. Wan 2.7은 불필요한 재생성을 줄이기 위해 연속 생성 (continuation) 워크플로우, 참조 기반 생성 (reference-driven generation), 그리고 지시어 기반 편집 (instruction-based editing)을 지원합니다.

활용 사례 (Use Cases)

이 워크플로우는 여러 프로젝트에서 효과적이었습니다.

YouTube Shorts
단일 컨셉으로부터 짧은 시네마틱 영상을 제작합니다.

제품 마케팅 (Product Marketing)
전체 제작에 투자하기 전에 홍보 영상을 제작합니다.

AI 스토리텔링 (AI Storytelling)
여러 장면에서 캐릭터 일관성 (character consistency)을 유지합니다.

소셜 미디어 캠페인 (Social Media Campaigns)
동일한 참조 이미지 (reference image)로부터 여러 가지 영상 변형을 생성합니다.

스토리보딩 (Storyboarding)
전체 시퀀스를 구축하기 전에 카메라 움직임을 테스트합니다.

이 워크플로우가 효과적인 이유

가장 큰 개선점은 단순히 더 나은 영상 품질이 아닙니다.

반복하기 쉬운 워크플로우를 갖는 것입니다.

참조 이미지에서 시작하여 여러 변형을 생성하고, 가장 강력한 클립만 개선하는 방식은 시행착오에 소비하는 시간을 크게 줄여주었습니다.

참조 기반 생성 (reference-based generation), 프레임 제어 (frame control), 연속 생성 (continuation), 그리고 편집과 같은 기능들은 Wan 2.7을 단순한 프롬프트-투-비디오 (prompt-to-video) 생성기보다 더 완전한 제작 워크플로우처럼 느껴지게 합니다.

마치며 (Final Thoughts)

다양한 AI 비디오 모델을 실험해 본 결과, 모든 새로운 출시 모델을 쫓아다니는 것보다 구조화된 워크플로우가 더 중요하다는 것을 깨달았습니다.

참조 우선 접근 방식 (reference-first approach), 단순한 모션 프롬프트 (motion prompts), 그리고 반복적인 개선 (iterative refinement)을 사용하는 것은 장면을 재생성하는 데 드는 시간을 줄이면서 더 일관된 영상을 만드는 데 도움이 되었습니다.

AI 비디오 제작을 탐구하고 있다면, 자신만의 워크플로우를 구축하고 자신만의 프롬프트로 테스트해 보세요. 프로세스를 개선하는 것이 모델을 바꾸는 것보다 더 큰 영향을 미친다는 것을 발견하게 될 수도 있습니다.