시리즈 · 요즘 그 영상, 사실 AI였습니다 ①
AI로 만든 영상이라는 사실만으로 눈길을 끌던 시기는 빠르게 지나가고 있습니다.
이제 시청자는 어떤 도구를 썼는지보다 어떤 이야기가 남는지를 봅니다. 익숙한 인물과 장면이 새로운 감정으로 이어질 때 비로소 영상을 끝까지 보게 됩니다.
최근 리센느와 흑백요리사를 재해석한 AI 애니메이션이 주목받은 이유도 기술의 신기함보다 이야기의 힘에 있습니다.
리센느와 흑백요리사, 시청자를 붙잡은 것은 기술이 아니었습니다
2026년 7월 13일, 리센느의 ‘LOVE ATTACK’은 발매 약 2년 만에 멜론 일간 차트 정상에 올랐습니다.
이튿날에는 ‘Pretty Girl’로 데뷔 후 첫 음악방송 1위까지 기록했습니다. 뒤늦게 주목받은 노래와 멤버들의 성장사가 맞물리며, 팬들에게는 그 자체로 한 편의 서사가 되었습니다.
유튜브 채널 스풉(SPOOP)은 바로 이 서사를 애니메이션으로 옮겼습니다. 스풉은 앞서 넷플릭스 예능 ‘흑백요리사2’의 주요 장면을 2분짜리 애니메이션 오프닝 ‘MOVING ON’으로 재구성해 화제를 모은 채널입니다.
두 작품의 매력은 실존 인물을 만화 캐릭터로 바꾼 데 그치지 않습니다. 시청자가 기억하는 순간을 골라내고, 새로운 흐름과 감정선으로 다시 엮었습니다.
AI는 그림과 움직임을 만들었지만, 무엇을 보여주고 어떤 여운을 남길지는 제작자가 결정했습니다.
비슷한 변화는 기업 콘텐츠에서도 나타납니다. 동국제약은 탈모 치료제 판시딜을 가상의 록 가수 ‘탈모주의보’로, 전립선비대증 개선제 카리토포텐을 트로트 가수 ‘전입선’으로 풀어냈습니다.
이 가운데 판시딜 콘텐츠는 유튜브와 인스타그램에서 합산 약 1,100만 조회 수를 기록했습니다. 제품의 효능을 그대로 설명하는 대신, 고객에게 익숙한 장르와 캐릭터로 메시지를 전달한 사례입니다.
숫자 ‘20시간’보다 중요한 변화
애니메이션을 만든 스풉 운영자는 영상 전공자도, AI 개발자도 아닌 한의대생입니다.
인터뷰에 따르면 이미지 생성 AI로 캐릭터 이미지를 만들고, 영상 생성 AI로 5초에서 10초 길이의 장면을 생성한 뒤 영상 편집 프로그램으로 편집했다고 합니다.
배경음악에도 생성형 AI를 활용했으며, 2분짜리 영상을 완성하는 데 약 20시간이 걸렸다고 밝혔습니다. 제작자 인터뷰
하지만 ‘20시간 만에 완성’이라는 숫자만 떼어 보면 맥락을 놓치기 쉽습니다.
이것은 AI 애니메이션의 평균 제작 시간도, 누구나 첫 시도에 재현할 수 있는 기준도 아닙니다.
제작자는 이미 생성형 AI 영상 제작 경험을 쌓아 왔습니다. 또한 공개된 인터뷰만으로는 아이디어 구상과 자료 탐색, 사용하지 않은 생성물까지 20시간에 모두 포함됐는지 확인하기 어렵습니다.
따라서 이 사례의 핵심은 속도 경쟁이 아닙니다. 기획, 작화, 영상, 음악, 편집으로 흩어져 있던 역할을 한 사람이 오가며 작품 전체를 지휘했다는 데 있습니다.
실제 제작은 다섯 단계를 순환합니다
AI 애니메이션 제작을 나누면 기획, 이미지, 영상화, 음악, 편집의 다섯 단계입니다. 다만 현장의 흐름은 일직선이 아닙니다.
편집하다 장면이 부족하면 이미지를 다시 만들고, 움직임이 어색하면 영상 생성으로 되돌아갑니다. 완성 시간을 가르는 것은 모델이 한 번 생성하는 속도보다 몇 번, 어디까지 되돌아가느냐입니다.
1. 프롬프트보다 먼저, 남길 장면을 고릅니다
영상의 중심을 먼저 한 문장으로 정합니다. 누구의 이야기인지, 마지막에 어떤 감정을 남길지, 반드시 보여줘야 할 장면은 무엇인지 선명해야 합니다.
사례로 소개된 애니메이션도 화제의 장면을 단순히 나열하지 않았습니다. 액션 오프닝의 리듬에 맞춰 다시 배열했기 때문에 독립된 작품처럼 보였습니다.
2. 캐릭터의 ‘기준표’를 먼저 만듭니다
같은 인물이 컷마다 다른 얼굴과 옷으로 나타나면 몰입이 깨집니다. 정면과 측면, 표정, 의상, 색상을 담은 기준표를 만든 뒤 모든 장면이 이를 참조하도록 해야 합니다.
손 모양이나 시선이 어긋난 부분은 움직임을 입히기 전에 바로잡아야 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
3. 한 컷에는 하나의 움직임만 설계합니다
정지 이미지를 영상으로 바꿀 때 “역동적으로 움직여줘” 같은 추상적인 지시는 결과를 불안정하게 만듭니다.
“인물이 고개를 든다”, “카메라가 천천히 다가간다”처럼 한 컷에 하나의 동작을 명확히 정하는 편이 낫습니다. 스풉도 5초에서 10초 길이의 짧은 장면을 생성한 뒤 편집에서 연결했습니다.
4. 음악으로 장면의 호흡을 잡습니다
오프닝에서 음악은 분위기를 더하는 배경이 아니라 장면을 배치하는 시간표에 가깝습니다.
비트가 강해지는 순간에 인물을 등장시키고, 멜로디가 가라앉는 구간에 시선을 머물게 하면 서로 다른 생성 장면에도 하나의 흐름이 생깁니다. 음악을 뒤늦게 정하면 이미 만든 컷의 길이와 순서를 다시 손봐야 합니다.
5. 완성도는 ‘무엇을 버릴지’에서 갈립니다
생성된 모든 장면을 쓸 이유는 없습니다. 어색한 컷은 걷어내고, 비슷한 장면은 덜어내며, 음악에 맞춰 영상의 호흡을 조절해야 합니다.
AI가 후보를 빠르게 늘릴수록 무엇을 남기고 버릴지 결정하는 편집자의 안목은 더욱 중요해집니다.
첫 작품은 2분보다 20초가 좋습니다
처음부터 긴 작품에 도전하면 캐릭터 일관성, 생성 크레딧, 편집 분량을 동시에 관리해야 합니다.
먼저 20초에서 30초 길이의 영상 한 편을 완성해 제작의 전체 흐름을 경험하는 편이 효과적입니다.
영상의 목적을 한 문장으로 정합니다.
주인공의 기준 이미지를 한 장 확정합니다.
이야기를 이끄는 핵심 장면을 4개에서 6개로 압축합니다.
각 장면에는 한 가지 움직임만 지시합니다.
컷당 3초에서 5초로 생성한 뒤 음악의 리듬에 맞춰 조정합니다.
어색한 컷은 붙잡고 고치기 전에, 새로 만드는 편이 빠른지 판단합니다.
V-GEN이 해결하는 문제는 ‘시네마틱 애니메이션’과 다릅니다
이 지점에서 V-GEN의 역할은 분명히 구분해야 합니다. V-GEN은 Seedance나 Veo처럼 정지 이미지를 시네마틱한 장면으로 바꾸는 전용 image-to-video 도구가 아닙니다.
V-GEN은 뉴스, 교육, 안내, 홍보처럼 반복적으로 만드는 정보형 영상의 제작 과정을 자동화하는 플랫폼입니다.
텍스트, 문서, PPT를 입력하면 스토리보드를 구성하고 목적에 맞는 템플릿과 장면 이미지를 배치합니다. 여기에 아바타와 음성을 더해 한 편의 영상으로 완성합니다.
결과물의 성격은 AI 애니메이션과 다르지만, 제작자가 겪는 병목은 비슷합니다. 도구가 늘어날수록 파일을 옮기고, 장면을 재배치하고, 음성과 자막의 타이밍을 맞추는 연결 작업도 많아집니다.
에이아이파크가 V-GEN으로 해결하려는 지점은 바로 이 연결 구간입니다.
새로운 생성 모델 하나를 더 보태는 대신 흩어진 제작 단계를 이어, 사용자가 도구 사이를 오가는 시간은 줄이고 무엇을 말할지 고민하는 시간은 늘립니다.
제작의 문턱은 낮아지고, 선택의 무게는 커졌습니다
앞선 사례들이 보여준 것은 ‘AI가 사람을 대신했다’는 결론이 아닙니다.
좋은 아이디어가 떠올랐을 때 팀과 예산이 갖춰질 때까지 기다리지 않고, 한 사람이 직접 첫 작품을 세상에 내놓고 반응을 확인할 수 있게 됐다는 변화입니다.
이제 더 적은 인력으로도 첫 작품을 완성할 수 있습니다. 그러나 무엇을 보여주고, 무엇을 덜어내며, 누구의 마음을 움직일지 정하는 일은 여전히 사람의 몫입니다.
누구나 비슷한 도구를 쓸 수 있게 될수록 작품의 차이는 결국 그 선택에서 생깁니다.