AI 비디오 생성 모델은 빠르게 발전하고 있으며, 더 나은 결과, 더 긴 클립, 그리고 더 많은 제어 기능을 갖춘 새로운 도구들이 계속해서 등장하고 있습니다. 각 모델마다 서로 다른 장점을 주장하고 선택지가 계속 늘어나는 상황에서 자신에게 맞는 모델을 선택하는 것은 쉽지 않습니다. 이 가이드는 현재 여러분이 알아야 할 최고의 AI 비디오 모델을 안내합니다. 각 모델의 장점과 단점, 그리고 여러분의 콘텐츠 요구 사항에 어떤 모델이 적합한지 확인할 수 있습니다. 이 글을 읽고 여러분의 워크플로우에 맞고 비디오 제작 시간을 단축해 줄 모델을 찾아보세요.
AI 비디오 생성 모델이란 무엇인가요?
AI 비디오 생성 모델은 주어진 입력(가장 일반적으로는 텍스트 설명, 이미지 또는 기존 비디오 클립)으로부터 비디오 콘텐츠를 자동으로 생성하는 인공지능 시스템입니다. 이 모델들은 오직 계산만을 통해 완전히 새로운 시각적 콘텐츠를 처음부터 합성해 냅니다. 수백만 개의 비디오 클립과 그에 대한 설명으로 구성된 거대한 데이터셋을 학습함으로써 이를 수행하며, 이후 동일한 규칙을 따르는 새로운 장면을 생성할 수 있게 됩니다.
실제 생성 프로세스는 디퓨전(diffusion)이라고 불리는 기술을 통해 작동합니다. 모델은 순수한 무작위 노이즈에서 시작하여 수십 단계에 걸쳐 이를 정제하고, 그 혼돈을 점진적으로 비디오로 조각해 나갑니다. 이것이 가능한 이유는 학습 과정에서 모델이 파괴 과정을 역으로 수행하는 방법을 배웠기 때문입니다. 즉, 실제 비디오가 점진적으로 노이즈로 손상되는 과정을 보고, 각 단계를 되돌리는 방법을 학습한 것입니다. 생성 시에는 사용자의 텍스트 프롬프트가 이 프로세스 전체의 가이드 역할을 하여, 최종 결과물이 설명한 내용을 반영하도록 각 정제 단계를 안내합니다.
하지만 가장 어려운 부분은 단일 프레임을 생성하는 것이 아닙니다. 시간이 지남에 따라 수백 개의 프레임이 서로 일관성을 유지하도록 하는 것입니다. 비디오 생성 모델은 전체 프레임 시퀀스를 동시에 처리함으로써 이를 해결하며, 이를 통해 생성 과정에서 각 프레임이 다른 프레임을 참조할 수 있도록 합니다. 이것이 바로 비디오 생성이 이미지 생성보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 자원을 요구하는 이유입니다.
서로 다른 유형의 AI 비디오 모델에는 어떤 것들이 있나요?
모든 AI 비디오 도구가 동일한 방식으로 작동하는 것은 아닙니다. 각 유형은 아이디어를 비디오로 변환하기 위해 서로 다른 경로를 따르며, 그 차이를 알면 잘못된 도구를 선택하는 일을 방지할 수 있습니다.
텍스트-투-비디오 AI 모델
단어로 시작하면 모델이 이를 움직이는 장면으로 변환합니다. 원하는 내용에 대한 짧은 설명을 작성하면 시스템이 처음부터 시각 자료를 구축합니다.
이 유형은 머릿속에 아이디어는 있지만 준비된 시각 자료가 없을 때 유용합니다. 제품, 짧은 이야기 또는 광고 장면을 설명하고 그에 맞는 비디오를 얻을 수 있습니다. 대본을 쓰고 몇 분 만에 그것이 실현되는 것을 보는 것과 유사한 느낌을 줍니다.
이미지-투-비디오 모델
이 방식에서는 이미 이미지가 있고, 여기에 생동감을 불어넣고자 합니다. 모델은 모션, 카메라 움직임 또는 작은 변화를 추가하여 정적인 사진을 짧은 클립으로 변환합니다.
이 접근 방식은 모든 것을 처음부터 만들지 않고도 빠른 움직임을 원하는 제품 데모 및 소셜 게시물에 적합합니다.
멀티모달 비디오 모델
이 모델들은 동시에 둘 이상의 입력 유형을 처리합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 심지어 기존 비디오 클립까지 혼합하여 최종 결과물을 가이드할 수 있습니다.
이를 통해 비디오가 어떻게 만들어질지 더 많이 제어할 수 있습니다. 단순히 장면을 설명하는 데 그치지 않고, 여러 입력을 통해 장면을 구체화할 수 있습니다. 이러한 제어 능력은 특정 세부 사항, 더 매끄러운 스토리텔링 또는 명확한 방향을 따르는 비디오를 원할 때 도움이 됩니다.
2026년 최고의 폐쇄형 소스 AI 비디오 생성 모델 5선
AI 텍스트-투-비디오 모델은 며칠이 걸리던 광고, 단편 영화, 제품 클립을 단 몇 분 만에 제작할 수 있는 수준에 도달했습니다. 하지만 모델 간의 격차는 분명히 존재합니다. 어떤 모델은 영화 같은 품질에 집중하고, 다른 모델은 속도나 편집 제어에 집중하며, 일부는 모든 것의 균형을 맞추려고 노력합니다.
현재 여러분이 알아야 할 최고의 폐쇄형 소스 모델은 다음과 같습니다.
Veo 3.1
Veo 3.1은 Google의 플래그십 비디오 생성 모델이자 현재 사용 가능한 가장 기술적으로 진보된 도구 중 하나입니다. 단 하나의 프롬프트로 캐릭터 대사, 음향 효과, 주변 음향을 포함하여 완벽하게 동기화된 오디오가 포함된 비디오를 생성합니다. 2025년 10월 출시 이후 소셜 플랫폼 전반에서 바이럴 비디오의 원동력이 되는 엔진으로 널리 알려지게 되었습니다. Google의 광범위한 생태계와의 통합 덕분에 이미 Google Workspace 내에서 작업하고 있는 팀에 자연스럽게 어울립니다.
주요 기능
- 네이티브 오디오: 한 번의 프로세스로 대사, SFX 및 주변 음향을 생성합니다.
- 4K 해상도: 최대 초고화질(UHD) 출력을 지원합니다.
- 다중 참조: 최대 3개의 참조 이미지를 지원합니다.
- 긴 재생 시간: 최대 1분 전체 분량의 결과물을 생성합니다.
- 프롬프트 대화: 프롬프트에 캐릭터의 대사를 직접 작성합니다.
장점
- 타의 추종을 불허하는 자체 오디오 품질.
- 뛰어난 사실감과 조명 정확도.
- 깊이 있는 Google 생태계 통합.
- 강력한 프롬프트 정확도.
단점
- 하위 요금제에서의 워터마크 표시 비디오.
- 스타일화되거나 비현실적인 콘텐츠에 대한 유연성 부족.
Runway Gen-4.5
Runway는 가장 잘 알려진 생성형 AI 비디오 모델 분야의 브랜드 중 하나입니다. 2025년 말에 비디오 품질과 멀티샷 시퀀싱이 대폭 업그레이드된 Gen-4.5를 출시했습니다. 이 플랫폼은 이제 프롬프트를 반복해서 다시 작성하는 대신 대화를 통해 비디오를 세부 조정할 수 있는 채팅 인터페이스를 포함하고 있습니다. 영화 같은 일관성과 창의적 제어를 위한 벤치마크 도구로 널리 인정받고 있습니다.
주요 기능
- 모션 브러시: 장면에서 움직여야 하는 부분을 정확하게 칠합니다.
- 멀티샷: 여러 클립을 하나의 일관된 시퀀스로 연결합니다.
- Act-one: 얼굴 표정 및 모션 캡처.
- 채팅 편집: 자연스러운 대화를 통해 결과물을 세부 조정합니다.
- 4K 출력: 초고해상도 내보내기.
장점
- 동급 최고의 장면 및 캐릭터 일관성.
- 전문가를 위한 강력한 창의적 제어 기능.
- 강력한 커뮤니티 및 생태계.
단점
- 높은 등급에서는 가격이 비쌉니다.
- 빠른 소셜 콘텐츠 제작에 있어서 일부 경쟁사보다 느립니다.
- 초보자에게는 학습 곡선이 더 가파릅니다.
Seedance 2.0
Seedance 2.0은 ByteDance의 최신 AI 비디오 모델로, 2026년 초에 출시되어 사실적이고 영화 같은 비디오로 빠르게 주목을 받았습니다. 영화계의 많은 사람들은 이것이 실제 제작 품질에 얼마나 근접했는지에 대해 논의하기 시작했습니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 동시에 작업하므로 최종 비디오의 시각적 및 청각적 요소를 더 세밀하게 제어할 수 있습니다. Framia Pro, CapCut, Dreamina, Pippit을 통해 액세스할 수 있지만, 아직 모든 지역에서 사용할 수 있는 것은 아닙니다.
주요 기능
- 멀티모달 입력: 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 한 번에 결합합니다.
- 네이티브 오디오: 대사, SFX 및 주변음이 동시에 생성됩니다.
- @ 참조 시스템: 업로드된 에셋에 특정 캐릭터, 스타일 또는 사운드를 태그합니다.
- 멀티샷: 단일 생성 내에서 자연스러운 컷과 전환이 포함된 여러 샷.
- 물리 엔진: 사실적인 충돌, 천의 움직임, 고난도 액션 시퀀스.
- 2K 출력: 최대 2048x1080의 네이티브 해상도.
장점
- 현재 사용 가능한 가장 강력한 멀티모달 입력 시스템.
- 유료 등급에서는 2K 해상도의 10초짜리 클립이 약 30초 만에 렌더링됩니다.
- 프레임 전반에 걸쳐 뛰어난 캐릭터 및 장면 일관성.
- 평가를 위해 Dreamina를 통한 강력한 무료 등급 제공.
단점
- 출시가 여전히 일부 시장으로 제한되어 있습니다.
- 더 긴 설정 시간.
Kling 3.0
Kling 3.0은 2026년 2월 4일에 출시되었으며, 며칠 만에 올해 AI 비디오 생성 분야에서 가장 중요한 도약으로 불리기 시작했습니다. 이 모델은 3D Spacetime Joint Attention과 Chain-of-Thought 추론을 사용하여 캐릭터와 물체가 실제 중력, 균형, 변형 및 관성을 가지고 움직이는 물리적으로 정확한 영화 수준의 비디오를 생성하는 Omni One 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 아우르는 완전한 멀티모달 입력을 지원하며, 캐릭터 대화 및 발화 순서를 정밀하게 제어하면서 영어, 중국어, 일본어, 한국어, 스페인어를 포함한 여러 언어로 네이티브 오디오를 생성할 수 있습니다.
주요 기능
- Omni One 물리: 실제 중력, 충돌 및 관성 시뮬레이션.
- 네이티브 오디오: 내레이션, 립싱크, SFX 및 음악.
- 멀티샷 스토리보드: 감독 수준의 카메라 제어로 최대 6개 샷 지원.
- 드래프트 모드: 신속한 프로토타이핑을 위해 최대 20배 빠른 생성.
- 4K/60fps 출력: 16비트 HDR 및 EXR 내보내기 지원.
- 7-in-1 에디터: 하나의 도구에서 개체 추가, 배경 교체, 스타일 전송 가능.
장점
- 현재 사용 가능한 가장 현실적인 인간 물리 효과 및 움직임.
- 방언 및 억양 제어가 가능한 네이티브 다국어 오디오.
- 탄탄한 무료 요금제와 함께 월 $7.99의 저렴한 시작 가격.
- 전문 VFX 파이프라인(Nuke, After Effects, DaVinci)으로 직접 내보내기 지원.
단점
- 15초 분량의 멀티샷 렌더링에 5분 이상 소요될 수 있음.
- 4K 출력은 현재 상위 요금제로 제한됨.
- 수요가 많은 시간대에는 렌더링 대기 시간이 길어짐.
Hailuo 02
Hailuo 02는 MiniMax의 플래그십 비디오 모델이자 출시 이후 AI 비디오 분야에서 가장 큰 놀라움 중 하나입니다. 이 모델은 Artificial Analysis 벤치마크에서 92.1점으로 전 세계 2위를 차지했으며, 10초 분량의 HD 클립당 비용이 $0.28로 30% 더 저렴하면서도 Google Veo 3의 87.3점을 능가합니다. 이 모델은 훈련 및 추론 효율성을 2.5배 향상시키는 Noise-aware Compute Redistribution(NCR)이라는 새로운 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 이를 통해 MiniMax는 모델을 이전 모델보다 3배 더 많은 매개변수로 확장하고 4배 더 큰 데이터셋으로 훈련할 수 있었습니다.
주요 기능
- NCR 아키텍처: 에너지 사용량을 22% 줄이면서 2.5배 빠른 훈련 및 추론 지원.
- 물리 엔진: 날아다니는 파편, 튀는 물체, 카메라 흔들림과 같은 복잡한 물리 효과를 부드럽게 처리.
- 네이티브 1080p: 업스케일링 없는 Full HD 출력.
- 감독 카메라 태그: 돌리줌, 오빗, 핸드헬드 흔들림을 위한 자연어 명령.
- T2V 및 I2V: 하나의 플랫폼에서 지원되는 텍스트 투 비디오 및 이미지 투 비디오.
- 프롬프트 최적화 도구: 거친 프롬프트를 구조화된 영화적 지시어로 재작성합니다.
장점
- 비슷한 품질의 대부분의 경쟁사보다 빠른 62초 미만 만에 1080p 클립을 생성합니다.
- 체조 및 유체 역학을 포함하여 카테고리 내 최고의 물리 시뮬레이션.
- 클립당 0.28달러로 가장 저렴한 프로급 모델.
- 반복된 프롬프트에서도 일관된 출력.
단점
- 장편 또는 멀티샷 시퀀싱 기능이 내장되어 있지 않음.
- 무료 등급 내보내기 시 워터마크 적용.
2026년 최고의 3대 오픈 소스 AI 비디오 생성기
오픈 소스 비디오 생성기가 현재 큰 주목을 받고 있습니다. 더 많은 제어 권한과 로컬에서 모델을 실행할 수 있는 더 큰 자유를 누릴 수 있으며, 폐쇄형 도구와 같은 엄격한 제한이 없습니다. 하지만 트레이드오프는 명확합니다. 원활하게 실행하려면 강력한 하드웨어와 약간의 설정이 필요한 경우가 많습니다.
여기 눈에 띄는 세 가지 오픈 소스 모델이 있습니다:
Wan 2.2
Wan 2.2는 현재 가장 많이 언급되는 오픈 소스 비디오 생성기 중 하나입니다. Alibaba에서 개발한 이 모델은 부드러운 움직임과 강력한 프롬프트 정확도를 갖춘 영화적 품질에 초점을 맞추고 있습니다. 텍스트 투 비디오 및 이미지 투 비디오 작업 모두에 사용할 수 있어 다양한 워크플로우에 유연하게 대처할 수 있습니다. 또한 소비자용 GPU에서도 실행되므로 많은 하이엔드 모델보다 접근성이 높습니다.
주요 기능
- MoE 아키텍처: 다양한 노이즈 단계에 특화된 전문가들.
- 하이브리드 T2V/I2V: 하나의 통합 모델에서 텍스트 및 이미지 입력 지원.
- GGUF 양자화: 4GB VRAM을 갖춘 소비자용 GPU에서 실행 가능.
- 영화적 제어 기능: 조명, 대비 및 색조 레이블.
- 이중 언어 지원: 영어 및 중국어 프롬프트 처리.
- Apache 2.0 라이선스: 완전한 상업적 이용 허용.
장점
- 사용 가능한 가장 접근하기 쉬운 고품질 오픈 소스 모델입니다.
- 강력한 스타일화 제어 및 화면 텍스트 렌더링.
- 1.3B 변형 모델은 8GB VRAM에서 진정한 비디오 생성을 가능하게 합니다.
- 대부분의 사용자에게 가장 우수한 리소스 대비 품질 비율.
단점
- 복잡한 장면에서 미세한 질감 디테일은 여전히 HunyuanVideo에 뒤처집니다.
- 경쟁 모델에 비해 다중 GPU 스케일아웃에 대한 문서화가 부족합니다.
Mochi (Genmo)
Mochi 1은 Apache 2.0 라이선스로 출시된 새로운 AsymmDiT 아키텍처 기반의 100억 매개변수 모델입니다. 실제와 같은 피사체에 대한 사실적인 30fps 모션에 탁월하여 다큐멘터리 스타일의 콘텐츠, 자연 환경 및 실감 나는 인간의 움직임에 특히 강점을 보입니다. 사람들이 로컬 비디오 생성을 진지하게 받아들이게 만든 최초의 오픈 소스 모델 중 하나였습니다.
특징
- AsymmDiT 백본: 비디오 합성을 위해 특별히 제작된 아키텍처.
- 30fps 출력: 네이티브 프레임 레이트에서의 부드러운 모션.
- LoRA 미세 조정: 자신만의 비디오 데이터셋으로 맞춤 설정.
- Apache 2.0 라이선스: 연구 및 상업적 용도로 개방.
- ComfyUI 통합: 노드 기반 워크플로우 지원.
- T5-XXL 인코딩: 강력한 텍스트 이해 및 프롬프트 준수.
장점
- 고품질 오픈 모델 중 가장 허용 범위가 넓은 라이선스.
- 뛰어난 사실적 모션 및 자연스러운 움직임.
- 활발한 미세 조정 공유가 이루어지는 강력한 커뮤니티.
단점
- 480p 해상도로 제한되며, HD 출력을 위해서는 업스케일링이 필요합니다.
- 전체 정밀도에서 20GB+ VRAM이 필요합니다.
HunyuanVideo (Tencent)
HunyuanVideo는 Tencent의 플래그십 오픈 소스 비디오 모델이자 현재 사용 가능한 가장 진보된 옵션 중 하나입니다. 이는 다른 많은 오픈 모델과 비교하여 강력한 모션 일관성과 더 나은 장면 구조를 갖춘 고품질 비디오 생성에 중점을 둡니다. 이 모델은 시각적 데이터와 시간적 데이터를 모두 처리하도록 설계된 트랜스포머 기반 접근 방식을 사용하여 구축되었습니다. 비디오 생성 워크플로우를 더 세밀하게 제어하고자 하는 개발자와 연구 팀에서 자주 사용합니다.
특징
- 듀얼 스트림 융합(Dual-stream fusion): 병합하기 전에 텍스트와 비디오 처리를 분리합니다.
- xDiT 병렬 처리: 더 빠른 추론을 위한 멀티 GPU 시퀀스 병렬 처리.
- FP8 양자화: 주요 품질 손실 없이 메모리 사용량 감소.
- Diffusers + comfyUI: 플러그 앤 플레이 생태계 통합.
- Causal 3D VAE: 일관된 모션을 위한 시공간 압축.
장점
- 오픈 소스 중 최고의 영화적 품질과 얼굴 사실성.
- 스타일 및 캐릭터 커스터마이징을 위한 방대한 LoRA 생태계.
- 강력한 다인원 및 복잡한 장면 처리 능력.
단점
- 설정에 따라 5초짜리 클립을 생성하는 데 15분 이상 걸릴 수 있습니다.
- 가파른 설정 복잡도; 초보자에게는 적합하지 않음
비디오 모델에서 비교해야 할 주요 기능
플랫폼을 결정하기 전에 주의 깊게 살펴볼 가치가 있는 6가지 사항입니다.
- 비디오 품질 (해상도, 사실성)
이것은 단순히 영상을 다시 볼 때 얼마나 좋게 보이는지를 의미합니다. 선명하고 믿을 수 있게 보이나요, 아니면 무언가 확실히 "어색해" 보이나요? 최고의 도구들은 첫눈에 속을 수 있을 정도로 뛰어난 비디오를 제작합니다. 최악의 도구들은 평평한 조명이나 이상하게 생긴 얼굴을 통해 즉시 정체가 탄로 납니다.
- 모션 정확도
모션 정확도는 비디오에서 객체와 캐릭터가 얼마나 잘 움직이는지 확인합니다. 좋은 모델은 이상한 건너뛰기나 왜곡 없이 움직임을 부드럽게 유지합니다. 이는 걷기, 제스처 또는 빠른 동작이 포함된 장면에서 가장 중요합니다.
- 프롬프트 이해도
귀하는 귀하의 비디오 프롬프트를 긴밀하게 따르는 모델을 선택해야 합니다. 강력한 모델은 텍스트의 세부 정보를 이해하고 이를 일치하는 시각 자료로 변환합니다. 모델이 지침을 놓치면 원하는 결과를 얻기 위해 더 많은 시도가 필요합니다.
- 클립 길이 제한
모델이 한 번에 얼마나 긴 비디오를 생성할 수 있는지 항상 확인하십시오. 일부 모델은 짧은 클립만 지원하는 반면, 다른 모델은 더 긴 시퀀스를 허용합니다. 더 긴 클립 지원은 스토리텔링이나 전체 장면을 여러 부분으로 나누지 않고 작업할 때 도움이 됩니다.
- 오디오 지원
프로젝트에 사운드가 필요한 경우 오디오를 생성할 수 있는 모델로 작업해야 합니다. 여기에는 목소리, 배경 소음 또는 시각 자료와 일치하는 기본 효과가 포함될 수 있습니다. 오디오 지원 모델을 사용하면 별도의 사운드 편집 도구의 필요성이 줄어듭니다.
Framia Pro에서 최고의 AI 비디오 모델 탐색
Framia Pro는 강력한 비디오 및 이미지 생성 모델을 한곳에 모았습니다. Framia에서는 단일 대시보드에서 Veo 3.1, Seedance 2.0, Kling 3.0 등과 같은 여러 고급 비디오 엔진에 액세스할 수 있습니다. 이 플랫폼을 사용하면 아이디어에서 시작하여 텍스트, 이미지, 오디오 또는 입력의 조합을 사용하여 비디오 콘텐츠로 빠르게 전환할 수 있습니다. 또한 Framia는 다음과 같은 특정 사용 사례를 위한 다양한 크리에이티브 에이전트를 지원합니다: 뮤직 비디오, 광고 또는 스토리텔링 등이 있으며, 이는 모든 수준의 크리에이터에게 유연한 선택이 됩니다.
Framia Pro는 어떤 기능을 제공하나요?
- 채팅을 사용하여 비디오 편집
원하는 변경 사항을 일반 텍스트로 설명하면 시스템이 이를 비디오에 적용합니다. 타임라인이나 수동 도구를 사용하는 대신 지침을 입력하여 편집을 안내합니다. 이를 통해 깊은 편집 경험이 없어도 장면을 조정하고, 부분을 자르거나, 시각 자료를 쉽게 다듬을 수 있습니다.
- 다양한 길이 및 종횡비로 작업
짧은 클립부터 긴 장면에 이르기까지 필요에 따라 다양한 길이의 비디오를 만들 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 세로, 정사각형, 와이드스크린 등 다양한 종횡비를 지원합니다. 이를 통해 추가적인 크기 조정 단계 없이 TikTok, Instagram 또는 YouTube와 같은 플랫폼용 콘텐츠를 준비할 수 있습니다.
- 클립과 오디오 동기화
Framia Pro는 사운드를 시각 자료와 동기화하므로, 대화, 음악 또는 효과가 비디오의 타이밍과 일치합니다. 말소리에 맞춰 입술 움직임을 맞추고 장면 전환과 오디오의 동기화를 유지합니다. 이를 통해 편집 중 수동으로 오디오를 조정할 필요성이 줄어듭니다.
- 스토리보드 편집 지원
최종 생성 전에 비디오를 장면별로 구성할 수 있습니다. 스토리보드의 각 부분은 비디오의 세그먼트를 나타내며, 이를 조정, 재정렬 또는 다듬을 수 있습니다. 이를 통해 비디오 구조를 더 잘 제어하고 렌더링 전에 장면의 흐름을 계획할 수 있습니다.
Framia Pro에서 AI 비디오 모델을 사용하는 방법은 무엇인가요?
Framia Pro의 AI 비디오 생성기에서 다양한 AI 모델을 사용하여 비디오를 생성하려면 다음 세 가지 빠른 단계를 따르십시오:
1단계: 가입 및 아이디어 설정
- Framia Pro 계정을 생성하고 비디오 작업 공간을 엽니다.
- 모델이 원하는 것을 이해할 수 있도록 프롬프트 상자에 명확한 장면 설명을 작성하십시오.
- 스타일이나 캐릭터를 더 잘 제어하려면 참조 이미지를 추가하십시오. 이는 Kling 3.0 및 Seedance 2.0과 같은 모델에서 잘 작동합니다.
2단계: 적절한 AI 모델 선택 및 생성
- "Select Models"를 클릭하고 "Video" 탭을 열어 목표에 맞는 모델을 선택하십시오.
- 게시하려는 위치에 따라 비디오 길이와 종횡비를 설정하십시오.
- 그런 다음, "Generate"를 클릭하여 클립을 생성합니다.
3단계: 검토, 세부 조정 및 내보내기
- 생성된 비디오를 시청하고 움직임, 세부 정보 및 장면이 아이디어와 일치하는지 확인합니다.
- 사용하는 모델에 따라 움직임, 조명 또는 스타일과 같은 비디오의 일부를 조정하기 위해 후속 프롬프트를 추가합니다.
- 모든 것이 올바르게 보이면 "Download"를 클릭하여 최종 비디오를 기기에 저장합니다.
결론
이 기사에서는 AI video generation models이 무엇인지 알아보고 프로젝트에 사용할 수 있는 5개의 폐쇄형 소스 및 3개의 오픈 소스 도구를 검토했습니다. 모델을 선택하기 전에 목표에 집중해야 합니다. 일부 도구는 빠른 소셜 클립에 잘 작동하는 반면, 다른 도구는 스토리텔링이나 사운드 및 세부 정보가 포함된 고품질 장면에 적합합니다. 작업에 맞는 모델을 사용하면 결과가 더 정확해지고 관리하기 쉬워집니다. 한 곳에서 여러 개의 상위 AI video models에 액세스하고 싶다면 Framia Pro를 탐색하고 프로젝트 요구 사항에 따라 도구 간에 전환할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
현재 가장 좋은 AI models for video generation은 무엇인가요?.
비디오 생성을 위한 최고의 AI 모델로는 Veo, Runway, Seedance 2.0, Kling, 및 Pika가 있습니다. 각 모델은 사실감, 움직임 또는 사용 편의성과 같은 서로 다른 강점에 집중합니다. Framia Pro에서는 이러한 여러 모델에 액세스하고 프로젝트에 따라 전환할 수 있습니다.
Sora 비디오 모델은 어떻게 되고 있나요?
최근 Sora video model news에 따르면, 이 모델은 최근 2026년에 소비자 앱 및 API로서 중단되었습니다. OpenAI는 로봇 공학 및 고급 연구와 같은 다른 분야에 집중하기 위해 이를 종료하기로 결정했습니다.
사용 가능한 오픈 소스 AI 비디오 생성기가 있나요?
예, Wan, Mochi, HunyuanVideo와 같은 오픈 소스 AI 비디오 생성기를 사용할 수 있습니다. 로컬에서 실행하고 필요에 따라 조정할 수 있지만, 설정에는 기술적 지식이 필요합니다. 로컬 설정 없이 바로 사용할 수 있는 모델을 선호하는 경우 Framia Pro가 더 쉬운 옵션을 제공합니다.
AI 비디오 모델로 긴 비디오를 만들 수 있나요?
대부분의 AI 비디오 모델은 여전히 전체 길이의 비디오 대신 짧은 클립에 집중합니다. 일부 도구는 더 긴 장면을 허용하지만, 종종 여러 클립을 결합해야 합니다. Framia Pro는 다양한 길이를 지원하므로 필요에 따라 클립을 생성하고 관리할 수 있습니다.
어떤 AI 비디오 모델을 사용해야 하나요?
목표와 콘텐츠 스타일에 따라 모델을 선택해야 합니다. Veo는 사실적인 장면에 잘 작동하고, Kling은 움직임을 처리하며, Seedance는 여러 입력을 통해 더 많은 제어 기능을 제공합니다. Framia Pro의 비디오 에이전트를 사용하면 이러한 모델을 한 곳에서 테스트하고 워크플로우에 맞는 모델을 선택할 수 있습니다.
