By Antoine Tardif, CEO & Founder of Unite.AI
생성형 AI의 급속한 발전은 이미지, 음악, 짧은 비디오 클립을 만들 수 있는 도구를 탄생시켰습니다. 그러나 새로운 종류의 플랫폼들이 훨씬 더 야심찬 작업, 즉 글로 쓰인 이야기를 일관된 영화로 바꾸는 작업에 착수하기 시작했습니다.
이 분야의 가장 새로운 진입자 중 하나는 PAI로, Utopai Studios가 개발한 영화적 스토리텔링 엔진입니다. 이 플랫폼은 짧은 시각적 클립에 초점을 맞추기보다는 내러티브 워크플로우를 중심으로 설계되어, 창작자가 단일 인터페이스 내에서 대본에서 캐릭터, 스토리보드, 그리고 최종적으로 완성된 다중 장면 비디오 시퀀스로 이동할 수 있게 합니다.
플랫폼 내부에서 시간을 보낸 후, 이와 같은 도구가 초기 AI 비디오 모델과 근본적으로 다른 것을 대표한다는 것이 분명해졌습니다. 개별 장면이나 클립을 프롬프트하는 대신, 시스템은 이야기 자체에서 시작합니다.
제 첫 단계는 각본의 일부를 업로드하는 것이었습니다.
플랫폼의 개념은 놀라울 정도로 직관적입니다. 사용자에게 모든 개별 샷을 프롬프트하도록 요청하는 대신, PAI는 이야기를 분석하고 제작의 핵심 구성 요소를 추출합니다. 캐릭터, 환경, 감정적 톤, 내러티브 비트가 모두 자동으로 식별됩니다.
거기서부터 플랫폼은 캐릭터 캐스팅을 구축하기 시작합니다.
각 캐릭터는 이야기에 연결된 지속적인 시각적 정체성을 부여받아 시퀀스의 모든 장면에서 일관되게 나타날 수 있습니다. 이러한 연속성을 유지하는 것은 AI 비디오 생성에서 가장 큰 기술적 과제 중 하나였습니다. 캐릭터는 종종 클립 사이에서 외모가 바뀌고, 환경은 예측할 수 없게 변하며, 내러티브 흐름이 무너집니다.
PAI는 캐릭터 디자인과 장면 맥락을 이야기 구조 자체에 고정함으로써 이 문제를 해결하려고 시도합니다.
초기 캐스트가 생성되면 창작자는 자연어 지시나 시각적 조정을 통해 캐릭터를 다듬어 창의적 비전과 일치시킬 수 있습니다. 이 경험은 AI 모델을 프롬프트하는 것보다 디지털 캐스팅 및 아트 부서와 함께 작업하는 것에 더 가깝게 느껴집니다.
캐릭터가 정의되면 플랫폼은 자동으로 영화 제작 과정의 다음 단계인 스토리보드로 이동했습니다.
각 샷을 수동으로 설계하는 대신, 시스템은 각본을 시각적 스토리보드로 변환했습니다. 화면에 장면 그리드가 나타났고, 각각은 내러티브에서 추출된 핵심 순간을 나타냈습니다.
이 단계는 전통적인 영화 제작의 초기 사전 제작 단계와 매우 유사하게 느껴졌습니다. 감독들은 일반적으로 촬영 전에 카메라 각도, 페이싱, 시각적 구성을 계획하기 위해 스토리보드를 사용합니다. 이 경우, 스토리보드는 대본 자체에서 자동으로 생성되었습니다.
각 샷은 자연어 프롬프트를 사용하여 편집, 재정렬 또는 다듬을 수 있었습니다. 장면에 다른 카메라 각도, 조명 스타일 또는 감정적 톤이 필요한 경우, 시스템이 비디오 생성의 최종 단계로 이동하기 전에 조정할 수 있었습니다.
스토리보드가 완성되면 플랫폼은 전체 비디오 시퀀스를 생성했습니다.
단일 명령으로 스토리보드는 여러 장면으로 구성된 영화적 비디오로 변환되었습니다. 시스템은 현재 최대 16개의 샷과 약 1분 길이의 다중 장면 시퀀스를 지원합니다—기존의 많은 AI 비디오 도구보다 훨씬 깁니다.
대부분의 AI 비디오 시스템이 고립된 클립을 생성하는 반면, PAI는 전체 시퀀스에 걸쳐 연속성을 유지하려고 시도합니다. 캐릭터는 장면에서 장면으로 알아볼 수 있고, 환경은 일관되며, 이야기는 분리된 시각적 요소의 모음이 아닌 응집된 내러티브로 전개됩니다.
이 과정이 진행되는 것을 지켜보는 것은 비디오 클립을 만드는 것보다 단일 워크플로우로 압축된 소규모 영화 파이프라인을 관찰하는 것에 더 가깝게 느껴집니다.
전반적인 경험은 인상적이지만, 여전히 개선할 수 있는 영역이 있습니다.
과정 중 하나의 놀라움은 Final Draft (.fdx) 또는 오픈 스크린플레이 형식인 Fountain과 같은 업계 표준 각본 형식에 대한 지원이 부족하다는 점이었습니다. 많은 각본가들이 대본을 쓸 때 사용하는 형식입니다.
대신, 각본은 더 간단한 형식으로 업로드되어야 했습니다. 각본 작성 소프트웨어가 영화 제작 과정의 중심에 있다는 점을 고려할 때, 이러한 형식에 대한 지원은 플랫폼을 전문 작가와 스튜디오에게 더 매력적으로 만들 가능성이 높습니다.
그렇지만, 대본이 업로드되면 나머지 과정—캐릭터 생성에서 스토리보드 제작, 최종 비디오 제작까지—은 매끄럽고 놀라울 정도로 직관적이었습니다.
PAI 뒤에 있는 회사는 이 플랫폼을 또 다른 생성형 비디오 도구 이상으로 포지셔닝했습니다.
Utopai Studios는 내러티브 영화 제작을 위해 특별히 설계된 AI 모델을 개발하기 위해 만들어졌으며, 전문 창작자가 장편 이야기를 개발할 때 의존하는 워크플로우 유형에 초점을 맞추고 있습니다.
플랫폼을 형성하는 몇 가지 주요 설계 목표가 있는 것으로 보입니다:
이 접근 방식은 AI 비디오가 진화하는 방식의 더 넓은 변화를 반영합니다. 초기 도구는 주로 짧은 클립이나 실험적 시각 효과를 생성하는 데 초점을 맞췄습니다. 다음 물결의 플랫폼은 지속적인 스토리텔링이라는 훨씬 더 어려운 도전에 착수하기 시작했습니다.
PAI와 같은 플랫폼을 매력적으로 만드는 것은 글로 쓰인 아이디어가 얼마나 빨리 시각적인 것으로 진화할 수 있는지입니다.
이전에 텍스트로만 존재했던 이야기가 갑자기 캐릭터 캐스팅, 일련의 장면, 그리고 결국 단편 영화가 될 수 있습니다. 한때 예술가, 편집자, 제작진 팀 전체가 필요했던 것이 이제 단일 대본과 몇 가지 창의적인 프롬프트로 시작할 수 있습니다.
그렇다고 AI가 영화 제작자를 대체할 것이라는 의미는 아닙니다. 대신, 이와 같은 도구는 초기 개발 중에 이야기를 탐구할 수 있는 방식을 크게 확장할 수 있습니다.
각본가는 제안하기 전에 장면을 시각화할 수 있습니다. 감독은 사전 제작 중에 다양한 시각적 스타일을 실험할 수 있습니다. 독립 창작자는 전통적인 스튜디오 자원에 접근하지 않고도 영화적 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.
여러 면에서 이러한 플랫폼은 디지털 영화 제작이나 데스크톱 출판의 초기 시절과 유사합니다—창의적 제작의 장벽을 극적으로 낮춘 기술들입니다.
AI 비디오 생성이 계속 개선됨에 따라, 고립된 클립보다는 내러티브 스토리텔링에 특별히 초점을 맞춘 더 많은 플랫폼이 등장할 가능성이 높습니다.
대본-투-스크린 워크플로우, 캐릭터 생성, 가상 촬영, 자동 편집 파이프라인을 위한 새로운 도구가 나타날 것입니다. 함께, 그들은 AI 기반 영화 제작을 중심으로 완전히 새로운 창의적 생태계를 형성할 수 있습니다.
우리는 이미 이러한 변화의 초기 징후를 보기 시작했으며, 플랫폼이 AI 생성 영화와 시리즈에 전적으로 전념하는 배포 네트워크를 실험하고 있습니다. 이러한 초기 노력은 AI 생성 비디오 콘텐츠를 위해 특별히 구축된 Netflix 스타일 환경을 탐구하는 Escape.ai와 같은 서비스를 포함하여 이 새로운 형태의 영화가 어떻게 진화할 수 있는지에 대한 엿볼을 제공합니다.
기술이 아직 초기 단계에 있지만, 방향은 분명해지고 있습니다. 한때 고립된 클립을 생성하던 도구들이 완전한 창의적 파이프라인으로 진화하기 시작하고 있습니다.
그리고 PAI와 같은 플랫폼이 계속 개선된다면, 각본에서 영화로의 여정은 곧 극적으로 빨라질 수 있으며—이전보다 훨씬 더 많은 스토리텔러에게 접근 가능해질 것입니다.
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