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오픈AI, 첫 번째 AI 생성 애니메이션 장편 영화 지원

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.08 14:47
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

OpenAI는 주로 인공지능 기술을 활용해 제작될 예정인 애니메이션 장편 영화 "크리터즈(Critterz)"를 공식적으로 지원하며, 이는 회사가 할리우드 엔터테인먼트 분야로 진출하는 가장 중요한 시도로 평가받고 있습니다. 이 프로젝트는 2023년에 혁신적인 단편 영화로 처음 구상되었으나, 현재 영국의 Vertigo Films와 AI 크리에이티브 스튜디오 Native Foreign가 장편 영화로 개발 중이며, 제작은 곧 시작될 예정이고 2026년 5월 칸 영화제에서 첫 선을 보일 계획입니다.

이 영화는 전통적인 영화 제작과 AI 기술 간의 중요한 협업을 의미합니다. OpenAI의 크리에이티브 전문가 Chad Nelson이 원작 단편의 각본과 감독을 맡았으며, 그는 이번 프로젝트에서 컨설팅 프로듀서로 참여하고 있습니다. "Paddington in Peru"의 각본팀인 James Lamont와 Jon Foster가 장편 영화의 각본을 맡게 되었습니다. 이 프로젝트는 3천만 달러 미만의 예산을 확보했으며, 이는 수억 달러가 소요되는 일반적인 애니메이션 제작에 비해 상당히 낮은 수치입니다.

 

AI로 강화된 영화 제작의 새로운 지평을 열다

오리지널 "크리터즈(Critterz)" 단편 영화는 2023년에 OpenAI의 DALL-E 시스템으로 생성된 시각적 요소와 전통적인 애니메이션 기법을 결합한 최초의 애니메이션 프로젝트로 역사를 만들었습니다. 이 코미디 과학 다큐멘터리는 숲속 동물들이 자신들의 자연 다큐멘터리 내레이터를 방해하면서 뜻밖의 메타 내러티브를 만들어내며, Annecy, Tribeca, Cannes Lions 등 권위 있는 페스티벌에서 관객들을 사로잡았습니다.

프로젝트의 AI 크리에이티브 스튜디오인 Native Foreign은 2025년 2월 OpenAI의 Sora 비디오 생성 모델을 활용하여 "크리터즈: 리마스터드"를 출시함으로써 AI 기술의 빠른 발전을 입증했습니다. 이 리마스터드 버전은 오리지널에 비해 시각 품질과 캐릭터 애니메이션에서 극적인 개선을 보여주었으며, 장편 영화로의 확장에 대한 설득력 있는 개념증명을 선보였습니다.

 

생산 전략 및 산업 영향

이 장편 영화는 인간의 창의성과 AI의 지원을 결합하여, 캐릭터 연기에는 전문 성우를 기용하고, 인간 아티스트가 손으로 그린 스케치로 강화된 AI 생성 이미지를 사용할 예정이다. 월스트리트 저널에 따르면, 제작진은 약 9개월 만에 영화를 완성하는 것을 목표로 하며, 이는 전통적인 애니메이션 작업 흐름과 비교해 매우 단축된 일정이다.

버티고 필름의 제임스 리처드슨은 "원조 '크리터즈'는 AI 도구가 영화 제작자들이 아름답고 재미있는 이야기를 전달하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있는지 보여주었다"고 이 프로젝트의 중요성을 강조했다. 이러한 제작 모델은 업계 관측자들이 미래의 AI 지원 영화 제작의 잠재적 청사진으로 보고 있으며, 비용 효율성과 창의적 스토리텔링을 결합하고 있다.

이번 사업은 할리우드가 엔터테인먼트 제작에서 AI의 역할을 두고 고민하는 가운데 이루어졌다. 주요 스튜디오들은 사전 시각화와 콘셉트 개발에 AI 도구를 점점 더 실험적으로 도입하고 있으며, 창작자 노조들은 조합원들에 대한 보호 조항을 협상했다. '크리터즈'가 칸 영화제에서 성공하거나 실패하는 결과는 향후 극장 개봉을 겨냥한 AI 생성 콘텐츠의 산업적 태도와 상업적 실현 가능성에 큰 영향을 미칠 수 있다.

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애플 연구진은 기존보다 더 효율적으로 롱폼 비디오를 분석할 수 있는 대형 언어모델(LLM)인 SlowFast-LLaVA-1.5를 개발했다고 발표했다.애플은 'SlowFast' 구조(고해상도 소수 프레임+저해상도 다수 프레임)를 사용해 이미지와 영상 public 데이터셋을 모두 활용해 학습, 이미지만큼 영상 내 시간적 구조 이해도 가능하도록 했다. SF-LLaVA-1.5는 1B, 3B, 7B 파라미터 규모로 공개됐으며, LongVideoBench와 MLVU 같은 벤치마크에서 기존 더 큰 모델 대비 뛰어난 성능을 보였다. 특히 지식, 수학 추론, OCR 등 이미지 작업에서도 강점을 보였다.하지만 이 모델은 한 번에 최대 128프레임(빠름: 96, 느림: 32)만 입력받는다. 이 방식은 일부 중요한 프레임을 놓칠 수 있다는 한계가 있으며, 전체 매개변수와 비주얼 인코더까지 튜닝하려면 GPU 자원 소모가 크다. 연구진은 향후 메모리 절약, 성능 개선 기술의 적용 가능성을 언급했다.
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