[서울리안] VEO3 왜 내가 쓰면 이상하게 나올까?

영상 내용 요약

이 영상은 AI를 사용하여 원하는 의도에 맞는 영상을 만들 때, 크레딧 낭비 없이 효율적으로 작업할 수 있는 워크플로우에 대해 설명합니다.

VEO3의 한계 인정: Flow와 같은 GenAI 모델(VEO3)만으로는 원하는 영상을 한 번에 완벽하게 만들거나 여러 장면에서 일관성 있는 인물과 캐릭터를 유지하기 어렵습니다. 텍스트만으로 영상을 변환하는 것은 변수가 너무 많습니다.

핵심 워크플로우: 프레임 동영상 변환

- 프레임 동영상 변환은 명확한 시작점(이미지)이 있어 AI가 상상하는 범위를 움직임에 국한시키므로, 의도를 반영하기 유리합니다.

- 이를 위해 Whisk의 나노바나나(Nanobanana) 기능을 적극적으로 활용합니다.

크레딧 낭비 없는 영상 제작 워크플로우

1. 등장인물/장면 이미지 생성 (Whisk & Nanobanana)

- Gemini의 도움을 받아 프롬프트를 만들거나, Whisk에서 직접 인물 묘사를 입력합니다.

- 증명 사진 형태로 인물을 먼저 요청하여 얼굴 디테일을 확보하고, 이후 사용할 기준점으로 삼습니다.

- 피사체와 장면 레퍼런스 이미지를 Whisk에 넣습니다.

- 시작 프레임을 만들 때, 옵션에서 '정확한 참조'에 체크해야 피사체와 장면을 거의 완벽하게 참고하여 묘사합니다.

- 이미지 생성은 크레딧 부담이 없고, 한글 프롬프트 지원이 잘 되며, 표정/옷/사물 등 세부 조정이 쉽다는 장점이 있습니다.

2. 프레임 동영상 변환 (Flow)

- Whisk에서 완성한 첫 프레임을 Flow의 **'프레임 동영상 변환'**에 추가합니다.

- AI는 이미지를 구현하는 대신, 사용자가 프롬프트로 지시한 움직임에만 초점을 맞춰 영상을 만듭니다.

- 한글 프롬프트도 지원됩니다.

3. 반복 및 완성

- 원하는 영상의 컷을 나누고, 나눈 컷의 첫 프레임을 Whisk로 만든 다음, Flow에서 움직임을 더하는 과정을 반복하여 영상을 완성합니다.

통합 워크플로우

- Gemini (기획/묘사/프롬프트 도움) → Whisk (이미지 구현/일관성 유지) → Flow (프레임 동영상 변환/움직임 추가)

- 이러한 반복적인 과정을 통해 변수를 줄이고 일관성을 유지하며, 크레딧을 절약하여 서사(네러티브)가 있는 영상을 제작할 수 있습니다.