준비물에 대해서는 각자 상황에 맞출 필요가 있습니다.
이것은 크게 생성형 AI에 대한 준비와 그 외적인 요소의 준비로 나누어볼 수 있습니다.
AI 영화를 제작하기 위함이니 당연히 생성형 AI에 대한 준비가 필요합니다.
제가 영화 “THESEUS” 제작을 위해 사용한 AI들은 아래와 같습니다.
Google Nanobanana : 이미지 생성, 프리픽과 힉스필드에서 API로 이용
Kling 2.6 / 2.5 / O1 : 비디오 생성, Kling 본서비스와 프리픽, 힉스필드에서 나누어 이용
Elevenlabs : 음성 생성, Elevenlabs 본 서비스 이용
Suno : 배경음악 생성, 본 서비스 이용
SORA2 : 효과음 생성, 본 서비스 이용
그리고 크레딧에는 표시하지 않았지만 전반적으로 시나리오 검토, 대사수정, 영문번역 등에 Gemini를 장면의 색상톤과 키 비주얼 생성에 Midjourney를 사용했습니다.
이것을 실제 영화 제작에 대입해서 본다면 여러분들은 촬영감독, 시나리오 작가, 음향감독, 조명감독 등의 수많은 스태프들을 AI로 꾸리게 된 것입니다.
흔히 영화를 ‘감독의 예술’ 이라고 합니다. 각 스태프들은 감독의 결정에 따라 움직이고 그 결과 또한 감독이 책임지게끔 되어 있습니다.
그 말인즉슨 좋은 결과물이 나와도 좋지 못한 결과물이 나와도 오롯이 나의 과오로 귀결된 다는 것입니다. 그래서 아직 스태프들을 제대로 장악하지 못했다면 그것을 극복하기 위한 부단히 많은 노력이 필요합니다.
기본적으로 내가 원하는 장면을 효과적으로 표현하기 위해서는 Image to Video (이미지를 기반으로 비디오생성) 방식을 사용합니다. 그렇게 한다고 하면 이미지 생성 AI는 매우 필연적인 존재로 자리매김합니다.
만약 Text to Video (텍스트 프롬프트만으로 비디오생성)라면 내러티브를 담은 영상을 생성해볼 순 있겠다만 극에 등장하는 배우나 배경에 대한 설정에 따라 일관성을 텍스트로만 유지하는 것은 굉장히 어려운 일입니다.
따라서 이미지를 먼저 생성 한 다음 그것을 비디오로 변환 하는 것이 생성형 AI에 거대한 퀀텀점프가 일어나지 않는 한은 가장 쉽고 확실한 방법이 될 것입니다.
여기서 역할론을 다시 자세히 나누어 보자면 이미지 생성 할 때에 우리는 배우와 배경, 조명, 미술, 촬영에 해당하는 스태프를 컨트롤해야 하는 상황에 직면합니다.
그말인 즉슨 ‘이미지 생성’ 단계에서 매우 많은 것을 결정지어야 하고 신경쓸 것이 많은 단계 중 하나라고 생각해야 합니다. 그래서 그런 부분들을 다 반영해줄 수 있는 이미지 생성모델을 골라서 익히는 것이 중요하고 그건 지금으로서는 구글 나노바나나 계열이 가장 뛰어나다고 할 수 있습니다.