델 테크놀로지스가 전문가용 워크스테이션 브랜드인 ‘델 프로 프리시전(Dell Pro Precision)’을 다시 선보인 것과 동시에, 인공지능(AI) 워크로드와 전문 작업에 최적화된 신제품 9종을 발표했다. 이번 신제품은 높은 연산 성능과 냉각 효율을 바탕으로 기업의 AI 혁신을 지원하는 데 초점을 맞췄다.   ▲ 델 프로 맥스 위드 GB300의 내부 구성   가장 눈길을 끄는 제품은 엔비디아 GB300 슈퍼칩을 탑재한 ‘델 프로 맥스 위드 GB300(Dell Pro Max with GB300)’이다. 이 제품은 72코어 Arm 기반 프로세서를 통해 데이터센터 수준의 성능을 책상 위에서 구현하는 AI 슈퍼컴퓨터다. 최대 20페타플롭의 연산 성능과 748GB의 코히어런트 메모리를 갖춰, AI 개발팀이 로컬 환경에서 최대 1조 개의 매개변수를 가진 거대 모델을 실험할 수 있도록 설계했다. 델 테크놀로지스에 따르면 초저지연 네트워킹을 지원하는 엔비디아 커넥트X-8 스마트 NIC를 통해 제품 두 대를 연결하면 성능을 두 배로 확장할 수 있다. 또한 이 제품은 우분투 리눅스 기반의 엔비디아 AI 소프트웨어 스택을 기본 구성해 거대 언어 모델(LLM) 미세 조정이나 에이전트 개발을 즉시 실행할 수 있다. 델이 자체 설계한 맥스쿨 냉각 기술은 스마트 콜드 플레이트와 듀얼 열교환기를 사용해 고부하 작업 시에도 성능 저하 없이 최적의 온도를 유지한다. 엔비디아 네모클로와 오픈쉘을 지원해 외부 클라우드 연결 없이 기업 보안 정책에 맞춘 자율형 AI 에이전트 구축이 가능한 것도 특징이다. 모바일 워크스테이션으로는 ‘델 프로 프리시전 7(Dell Pro Precision 7)’ 14 및 16 시리즈를 선보였다. 이들 제품은 엔비디아 블랙웰 아키텍처 기반의 그래픽 성능을 갖췄으며, 독립 소프트웨어 벤더(ISV) 인증을 통해 전문 애플리케이션의 안정적인 구동을 지원한다. 16인치 모델은 최대 50W급 인텔 코어 울트라 프로세서 시리즈 3와 엔비디아 RTX 프로 3000 블랙웰 GPU를 탑재해 3D 렌더링과 AI 모델 추론을 처리한다. 14인치 모델은 약 1.49kg의 무게로 휴대성을 높이면서도 45W급 프로세서와 RTX 프로 2000 블랙웰 GPU를 장착했다.   ▲ 델 프로 프리시전 7 16 모바일 워크스테이션   타워형 워크스테이션인 ‘델 프로 프리시전 9’ 시리즈는 워크로드 규모에 따라 T2, T4, T6 모델로 나뉜다. T2 모델은 인텔 제온 600 프로세서와 RTX 프로 6000 블랙웰 GPU를 탑재했으며 최대 1TB의 DDR5 ECC 메모리를 지원한다. 확장성이 가장 높은 T6 모델은 최대 86코어 인텔 제온 프로세서와 5개의 엔비디아 RTX 프로 블랙웰 GPU, 316TB의 스토리지 용량을 갖춰 고성능 AI 트레이닝과 시각 특수효과 작업에 적합하다. 이외에도 델 테크놀로지스는 비즈니스 사용자를 위한 엔트리급 모델인 ‘델 프로 프리시전 5 14·16’과 슬림한 폼팩터를 채택한 ‘델 프로 프리시전 5 14S·16S’ 모델을 함께 공개했다. 7 시리즈와 9 시리즈 T2 모델은 3월 중 출시하며, 5 시리즈와 9 시리즈 T4·T6 모델은 5월부터 순차적으로 출시할 예정이다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “에이전틱 AI로의 전환이 빨라지면서 클라우드 의존도를 낮추고 로컬 환경에서 AI를 안전하게 운용하려는 수요가 늘고 있다”면서, “AI 시대의 전문가들이 한계를 뛰어넘는 성과를 낼 수 있도록 독보적인 포트폴리오를 제공하며 시장 혁신을 주도하겠다”고 밝혔다.

텐센트는 AI 기반 차세대 3D 모델링 툴을 제공하는 훈위안(Hunyuan) 3D 생성 엔진을 글로벌 출시한다고 발표했다. 이번 출시를 통해 사용자는 텍스트 설명, 이미지, 스케치 등 멀티모달(multimodal) 입력만으로 고품질 3D 애셋을 즉시 생성할 수 있게 됐다. 텐센트는 이를 통해 기존 수일에서 수주까지 소요되던 제작 기간을 몇 분으로 단축하고, 전통적 워크플로의 복잡성도 해소할 것으로 기대하고 있다. 훈위안 3D 인터내셔널 플랫폼은 전무가 수준의 모델 편집 및 조정 기능을 제공하며, OBJ 및 GLB와 같은 주요 3D 포맷 출력을 지원한다. 또한, 유니티, 언리얼 엔진, 블렌더 등 전문 소프트웨어와도 손쉽게 연동되어 다양한 워크플로에 유연하게 적용할 수 있으며, 생성된 3D 애셋을 실제 프로젝트에 즉시 활용할 수 있다. 훈위안 3D는 ▲자연어 기반 설명으로 스타일, 형태, 소재 등 정밀하게 반영한 3D 모델을 생성하는 텍스트 투 3D(Text-to-3D) ▲최대 네 장의 멀티뷰 이미지를 업로드하여 형태, 질감을 갖춘 높은 정확도의 3D 모델을 재현하는 이미지 투 3D(Image-to-3D) ▲간단한 스케치를 기반으로 색상, 분류, 소재 등 텍스트 속성을 추가해 완전한 3D 모델로 변환하는 스케치 투 3D(Sketch-to-3D) ▲삼각형 및 사각형 폴리곤을 모두 지원하며, 효율적 렌더링 및 기술 표준 준수를 위해 메시 토폴로지(mesh topology)를 자동 최적화하는 스마트 토폴로지(Smart Topology) 등의 멀티모달 입력 방식을 지원한다.     또한, 텐센트의 클라우드 사업 부문인 텐센트 클라우드는 글로벌 기업 고객을 대상으로 훈위안 3D 모델 API를 제공한다. 기업은 게임 개발, 이커머스 프로모션, 영상 특수효과, 광고 제작, 소셜미디어 콘텐츠 제작, 3D 프린팅 등 다양한 워크플로에 고급 3D 생성 기능을 손쉽게 통합할 수 있다. 훈위안 3D 글로벌 버전 사용자는 매일 20회의 무료 생성이 가능하며, 텐센트 클라우드를 통해 훈위안 3D 모델 API를 연동한 기업 사용자는 3D 애셋 생성에 사용할 수 있는 200 크레딧을 무료로 제공받는다. 텐센트가 자체 개발한 생성형 AI 대형 모델 훈위안 3D는 훈위안 시리즈 중에서도 가장 발전된 모델로 평가된다. 2024년 11월 오픈소스 3D 모델로 공개된 이래 현재까지 허깅페이스(Hugging Face)에서 누적 300만 건 이상의 커뮤니티 다운로드를 기록했다. 훈위안 3D 시리즈는 이후 지속적인 업데이트를 통해 생성 품질과 모델링 정확도를 향상시켜왔다. 현재 훈위안 3D 3.0은 오브젝트 중심의 고품질 3D 애셋 제작에 특화되어 있으며, 훈위안 3D 월드(Hunyuan3D World) 모델은 대규모 인터랙티브 환경 구축을 지원해 게임, VR, 디지털 콘텐츠 제작 분야에서 새로운 창작 가능성을 열고 있다. 현재 중국 본토에서는 글로벌 실시간 3D 엔진 기업 유니티 차이나(Unity China), 소비자용 3D 프린팅 기업 뱀부랩(Bambu Lab), AI 콘텐츠 제작 플랫폼 립립(Liblib) 등 150개 이상의 기업이 텐센트 클라우드를 통해 훈위안 3D 모델을 도입했다.

AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (5)   생성형 AI를 활용한 음악 작곡 분야는 2022년부터 2025년에 걸쳐 급속한 발전을 보이고 있다. 특히 몰입형 사운드 기술과의 결합을 통해 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 이번 호에는 연재의 마지막 회로 AI 음악 작곡의 핵심 기술과 서비스 소개, AI 음악 마스터링 등을 소개하면서 실감 미디어 분야의 공간적, 감각적 음향 경험을 만드는 생성형 AI를 활용한 몰입형 사운드를 조명한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.   그림 1. 생성형 AI를 활용한 대표적인 작곡 서비스 스노(Suno, https://suno.com)   AI 음악 작곡의 핵심 기술 발전 현재 AI 음악 작곡의 주요 기술로는 트랜스포머 기반의 언어 모델을 음악에 적용한 뮤직LM(MusicLM), 뮤즈넷(MuseNET), 그리고 최근 등장한 스노(Suno)와 같은 플랫폼이 있다. 이들은 기존의 MIDI 기반 작곡을 넘어서 보컬의 목소리 톤, 음성, 성별 등을 조절할 수 있고, 간단하게 프롬프트 또는 음악 스타일을 텍스트로 적용하면 원하는 스타일의 음악을 작곡할 수 있다. 기존의 영화 제작과 쇼츠 작업에서는 작곡가와 함께 음악을 작업했으나, 지금은 AI와 협업하여 작업하고 있는 것이 현실화되었다. 공간을 연구하는 실감 미디어 분야와 XR(확장현실)에서는 몰입형 음향이 요구되며, 실제 게임과 미디어 아트 전시에서 많이 활용된다.   그림 2. 생성형 AI를 활용한 유튜브 힐링 음악 제작(https://youtu.be/lvLpGuhGgR4)   스노는 2022년에 설립했으며, 4명의 공동 창립자 마이클 슐만(Michael Shulman), 게오르그 쿠스코(Georg Kucsko), 마틴 카마초(Martin Camacho), 키넌 프레이버그(Keenan Freyberg)에 의해 시작되었다. 창립자들은 AI 오디오 분야가 미개척지이며 성장 가능성이 있다고 생각하여 뛰어들었다. 이후 마이크로소프트와의 파트너십을 통해 널리 알려지고 사용되었다. 영상과 쇼츠에 필요한 음악을 직접 만들 수 있다는 장점과 함께 2025년 7월 프로 버전에 편집 기능이 추가되어, 마치 영상 편집 프로그램처럼 특정한 부분을 편집 수정할 수 있게 됐다. 생성형 AI의 비디오 서비스만큼 AI 음악 사업도 업데이트가 자주 일어나며, 새로운 스타트업과 특화된 서비스가 나타나고 있다.   그림 3. 스노에 음악 편집 기능이 추가되었다.   간단하게 작곡을 AI로 만들고 싶다면 스노에서 10곡이 무료로 지원되며, 무료 버전에서는 상업적으로 이용할 수는 없다. 하지만 유료 버전에서는 상업적 작업에 활용이 가능하며 음악 플랫폼에 곡을 등록할 수도 있다.   그림 4. 무료로 음악을 만들 수 있는 사이트 유디오(Udio , www.udio.com)   스노처럼 작곡 서비스를 제공하는 사이트는 아이바(AIVA), 유디오(Udio), 사운드로(Soundraw) 등이 있으며, 만들어진 곡을 AI 마스터링하는 서비스도 있다. 글로벌하게 가장 많이 사용되는 서비스를 기준으로 단계별 과정을 설명한다.   그림 5. 많이 활용하는 마스터링 사이트 랜더(LANDR)의 업로드 과정(https://app.landr.com)   음악 제작에서 마지막 작업인 마스터링도 최종 결과물을 마스터링 서비스에 업로드하면 곡을 분석하고 원하는 부분을 체크하여 마스터링하며, 특정 부분만 수정하여 결과물을 만들 수 있는 제작 과정으로 구성된다. 심플하며 커스터마이징도 가능한 UI 및 UX를 적용하고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (4)   이번 호에서는 AI를 활용한 영상 제작 과정 중 특수효과 부분을 대신할 수 있는가에 대해서 자세히 살펴보도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.   그림 1. 다빈치 리졸브의 후반 제작 과정 이미지(www.blackmagicdesign.com/kr/products/ davinciresolve)    “AI를 활용하면 프롬프트가 특수효과이다.” 전통적인 영상 제작에서는 특수효과 하나를 만들기 위해 3D 모델링부터 애니메이션, 렌더링까지 수개월의 작업 시간이 필요했다. 하지만 AI 기반 프롬프트 시스템의 도입으로 복잡한 비주얼 이펙트를 텍스트 명령어만으로 실시간 생성할 수 있게 되었다. 이제 감독은 “중세시대 용이 하늘을 나는 장면을 만들어 주세요”라고 입력하면 몇 분 내에 완성된 시퀀스를 확인할 수 있어, 창작 과정에서 즉각적인 피드백과 수정이 가능해졌다. 기존에 대규모 VFX 팀이 담당했던 모션 그래픽 작업도 개인 크리에이터가 직관적인 언어로 구현할 수 있어, 제작 비용과 기간이 획기적으로 단축되었다. 결국 기술적 전문성보다는 창의적 아이디어와 스토리텔링 능력이 영상 제작의 핵심 경쟁력으로 자리잡는 패러다임 전환이 일어나고 있다.   이제 AI 크리에이터, 슈퍼워크 시대이다.   그림 2. 5초만에 만들어지는 이미지와 비디오 결과물   그림 3. 5초만에 만들어지는 이미지와 비디오 결과물   과거 영화 한 편을 완성하려면 촬영, 편집, 음향, VFX 등 각 분야별 전문 팀이 수개월간 협업해야 했지만, 이제 AI를 전문적으로 활용할 수 있는 소수의 인원으로 모든 제작 과정을 통합 관리할 수 있게 되었다. AI 영상 생성 도구로 원하는 장면을 즉석에서 만들고, 자동 편집 시스템으로 컷 편집과 색 보정을 처리하며, AI 음성 합성과 배경음악 생성까지 원스톱으로 해결하는 것이 현실이 되었다. 기존에는 불가능했던 개인의 창작 범위가 할리우드급 제작 수준까지 확장되면서, 소규모 팀이나 1인 크리에이터도 대작 수준의 콘텐츠를 독립적으로 완성할 수 있는 환경이 조성되었다. 이러한 변화는 콘텐츠 제작의 진입장벽을 대폭 낮춰, 누구나 자신만의 독창적인 영상 작품을 세상에 선보일 수 있는 민주화된 창작 생태계를 만들어 가고 있다.  결국 기술적 제약이 사라진 ‘슈퍼워크’ 시대에서는 순수한 상상력과 스토리텔링 역량이 크리에이터를 차별화하는 유일한 요소가 될 것이다. 필자가 영상 제작에서 특수효과 팀에 있을 때 활용되는 3D 프로그램들인 후디니, 애프터이펙트, 누크, 언리얼 엔진 등으로 제작된 이펙트 영상은 고가의 시스템과 전문성이 있어야 제작이 가능하며, 그 분야에 숙련도를 갖추기 위해서는 많은 시간이 필요했다. 생성형 AI 콘텐츠 제작의 전문성과 프롬프트만으로도 기존의 특수효과 표현 및 불가능한 장면도 가능하게 되었다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (3)   어떤 제품과 서비스를 알리기 위해서는 광고,마케팅이 필수이다. 예전에는 이런 부분을 신문, 잡지, TV광고를 활용하여 마케팅을 진행했다. 지금은 소셜 미디어 광고를 중요한 마케팅 방식으로 활용하고 있다. 소셜 미디어 광고 영상은 현대 마케팅 전략에서 핵심 역할을 한다. 짧고 강렬한 영상은 사용자의 관심을 끌기 쉽고, 빠르게 확산될 수 있어 브랜드 인지도 향상에 효과적이다. 또한, 영상은 시청자에게 감정적으로 영향을 미쳐 제품이나 서비스에 대한 긍정적인 인식을 높일 수 있다. 최근에는 AI(인공지능)로 만드는 소셜 미디어 영상이 마케팅의 판도를 바꿀 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.    그림 1. 소셜 미디어에 활용할 제품 마케팅 AI 영상 제작(휴테크)   소셜 미디어의 이해와 마케팅 소셜 미디어 플랫폼은 알고리즘을 통해 적합한 타깃층에게 콘텐츠를 노출시키며, 참여율을 높이는 데 기여한다. 따라서 소셜 미디어 영상을 활용한 마케팅은 브랜드 성장과 매출 증가에 중요한 영향을 준다.   그림 2. 대표적인 소셜 미디어   소셜 미디어는 사용자가 콘텐츠를 공유하고 소통하는 디지털 플랫폼으로 페이스북(Facebook), 인스타그램(Instagram), X(구 트위터), 유튜브(YouTube), 틱톡(TikTok) 등이 대표적이다. 전 세계 수십 억 명이 사용하는 소셜 미디어는 브랜드 인지도 향상과 고객과의 관계 형성에 중요한 역할을 한다. 기업은 이를 통해 실시간 피드백을 받고, 효율적인 타깃 마케팅을 실행할 수 있다. 소셜 미디어 마케팅은 맞춤형 콘텐츠 제작, 유료 광고, 데이터 분석을 기반으로 전략을 최적화한다. AI와 같은 기술을 활용하면 소셜 미디어 콘텐츠의 개인화와 확산력을 더욱 강화할 수 있다. 앞으로 소셜 미디어는 공간 컴퓨팅, 인플루언서 마케팅 등과 결합되어 기업의 핵심 채널로 진화할 것이다.   소셜 미디어의 개요 소셜 미디어는 사용자들이 콘텐츠를 공유하고, 소통하며, 의견을 나누는 디지털 플랫폼을 의미한다.   소셜 미디어의 중요성 소셜 미디어는 브랜드 인지도 향상, 고객과의 관계 구축, 실시간 피드백을 받을 수 있는 기회를 제공하는 현대 마케팅 전략의 핵심 요소이다. 전 세계적으로 수십억 명이 사용하고 있어, 기업에게 글로벌 시장 접근성을 높여주는 중요한 채널로 작용한다.   소셜 미디어 활용 목적 브랜드 홍보 : 제품 및 서비스를 홍보하고, 기업의 이미지를 강화하는 데 사용된다. 고객과의 소통 : 실시간으로 고객과 소통하고 피드백을 받아 기업의 방향을 조정할 수 있다. 타깃 마케팅 : 소셜 미디어 플랫폼은 사용자의 취향과 관심사에 기반해 광고를 타기팅할 수 있어, 효율적인 마케팅이 가능하다.   소셜 미디어 마케팅 전략 콘텐츠 계획 및 생성 : 타깃층에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 계획하고 제작한다. 광고 및 프로모션 : 유료 광고를 통해 더 넓은 청중에게 도달하고, 브랜드 인지도를 높인다. 데이터 분석 및 최적화 : 소셜 미디어 분석 도구를 사용해 콘텐츠의 성과를 측정하고, 이를 바탕으로 전략을 개선한다.   AI를 활용한 소셜 미디어 영상 제작 AI를 활용한 마케팅 기획, 디자인, 소셜 미디어 영상 제작은 편집, 자막, 썸네일 등을 자동화해 제작 시간을 단축시킨다. 챗GPT(ChatGPT)를 활용한 기본적인 기획이 가능하게 되었다. 또한, 좀 더 분석적이고 한글에 최적화가 되어 있는 클로드(Claude)를 시놉시스, 시나리오 제작에 활용할 수 있다. 이렇게 생성형 AI의 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 빠르게 기획하고, 데이터 기반으로 각 소셜 미디어에 특성과 성향에 맞게 만들 수 있다. 트렌드 분석과 개인화 기능을 통해 더 효과적인 마케팅 콘텐츠를 제작할 수 있으며, 실시간 데이터 분석으로 콘텐츠 성과를 빠르게 파악하고 최적화할 수 있다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

알리바바가 영상 생성 및 편집을 위한 최신 오픈소스 AI 모델인 ‘Wan2.1-VACE(Video All-in-one Creation and Editing)’를 공식 발표했다. 이번 모델은 다양한 영상 처리 기능을 하나로 통합해 영상 제작 과정을 간소화하고, 크리에이터의 효율성과 생산성을 극대화하는 데 중점을 두었다. Wan2.1-VACE는 알리바바의 영상 생성 특화 대규모 모델 시리즈인 ‘Wan2.1’에 속하며, 영상 생성 및 편집 기능을 갖춘 오픈소스 통합 모델이다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 멀티모달 입력을 기반으로 영상 생성이 가능하다. 이미지나 특정 프레임을 참조해 편집하거나, 영상 내 선택 영역을 수정·재구성하고, 시공간 확장까지 지원하는 고급 편집 기능을 제공한다. 이를 통해 사용자는 여러 작업을 유연하게 결합해 더욱 창의적인 결과물을 만들 수 있다는 것이 알리바바의 설명이다. Wan2.1-VACE는 이미지 샘플을 바탕으로 상호작용하는 객체가 포함된 영상을 생성하거나, 정적인 이미지를 자연스럽게 움직이게 하여 생동감을 부여할 수 있다. 포즈 전환, 움직임 제어, 깊이 조절, 색상 재처리 등의 기능도 포함돼 고도화된 영상 리페인팅을 지원한다. 또한, 영상 내 특정 영역을 주변에 영향을 주지 않고 수정하거나 삭제·추가할 수 있으며, 영상 경계를 확장하고 자동으로 자연스러운 콘텐츠를 생성해 시각적 풍부함을 더한다. 사용자는 정적인 이미지를 영상으로 변환하는 동시에 객체의 이동 경로를 지정해 움직임을 제어하거나, 특정 인물·사물을 참조해 치환 및 애니메이션 처리도 가능하다. 수직 이미지를 가로 영상으로 확장하면서 새로운 요소를 추가하는 작업 역시 손쉽게 수행할 수 있다.     알리바바는 Wan2.1-VACE에 다양한 영상 편집 작업의 니즈를 고려한 첨단 기술을 다수 적용했다고 설명했다. Wan2.1-VACE는 텍스트, 이미지, 영상, 마스크 등 멀티모달 입력을 일괄 처리하는 통합 인터페이스 ‘VCU(Video Condition Unit)’를 도입했으며, 시간적·공간적 요소를 정형화된 방식으로 표현하는 ‘컨텍스트 어댑터(Context Adapter)’ 구조를 통해 각 작업 개념을 효율적으로 모델에 주입할 수 있도록 설계되었다. 이를 기반으로 폭넓은 영상 합성 작업을 유연하게 관리할 수 있다. 알리바바는 이 같은 구조적 혁신 덕분에 Wan2.1-VACE가 ▲SNS 숏폼 영상의 빠른 제작 ▲광고·마케팅용 콘텐츠 창작 ▲영상 후반 작업 및 특수효과 적용 ▲교육용 트레이닝 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 영상 기반 AI 모델을 훈련하려면 막대한 연산 자원과 고품질 학습 데이터가 필요하다. Wan2.1-VACE는 오픈소스를 통해 이러한 장벽을 낮추고, 더 많은 기업이 빠르고 경제적인 방식으로 자사 니즈에 맞춘 고품질 영상 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원한다. Wan2.1-VACE는 파라미터 수 기준으로 140억(14B) 버전과 13억(1.3B) 버전 두 가지 형태로 제공된다. 현재 해당 모델은 허깅페이스(Hugging Face), 깃허브(GitHub), 알리바바 클라우드 오픈소스 커뮤니티 모델스코프(ModelScope)에서 무료로 다운로드할 수 있다.

AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (2)   영상 제작은 수작업 중심의 접근 방식에서 디지털화와 함께 컴퓨터 기반의 자동화된 워크플로까지 변화했다. 최근에는 AI 기술과 멀티모달 제작 방식이 결합되어 콘텐츠 제작의 효율과 창의성을 극대화하고 있다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.    이미지와 영상 제작을 위한 기존의 제작 방식   그림 1. ‘달리는 열차(Arrival of a Train at La Ciotat)’, 뤼미에르 형제, 1896   아날로그 제작 방식 : 개념과 흐름 디지털 도구가 도입되기 전에, 이미지와 영상 제작은 사전 기획과 여러 단계에 걸친 수작업 과정을 기반으로 한 접근 방식을 따랐다. 이 과정에서 기획자는 제작자와 협력하여 구체적인 제작을 위한 기획 단계를 만들어 낸다. 모든 작업은 계획적으로 이루어지며, 각 단계에서 창작자의 직접적인 개입과 섬세한 조정이 이루어진다. 디지털 도구가 상용화되기 전에는 스토리보드 작성, 레이아웃 결정, 시나리오 등이 기획 단계에서 만들어졌다. 영화용 카메라로 장면을 촬영하고, 촬영 감독과 조명 팀이 각종 기기를 수동으로 조작하며 원하는 장면을 구현한다. 후반 작업에서는 필름을 절단하고 이어 붙여 편집하며, 음향은 따로 녹음하여 영상을 보완한다. 이러한 방식은 기술적인 장치뿐만 아니라 창작자의 기술과 창의성에 크게 의존하며, 디지털화가 이루어지기 전까지 오랜 시간 이어져 온 기본적인 영상 제작 방식이다.   그림 2. ‘달나라 여행(Le Voyage dans la Lune)’, 1902   ‘달나라 여행’ 작품은 아이디어가 스토리보드화되어 영상화되는 전형적인 제작 과정으로 만들어졌다. 영상 제작 과정을 3단계로 보통 나누어지는데, 좀 더 자세히 5단계로 구조화하여 설명한다.  기획 단계 디자인 및 촬영 준비 제작 단계 후반 작업 단계 배포 및 관리 기존의 제작 방식은 오랜 기간 창작자의 창의적 역량을 극대화하고, 하나의 결과물을 정교하게 다듬는 데 중점을 둔 체계적인 접근법이었다. 하지만 이 과정은 기술적 도구와 인력이 많이 요구되며, 비용과 시간이 많이 들었다. 이러한 점에서 기존 제작 방식은 디지털화를 통해 새로운 워크플로로 발전하게 되었다.   디지털 도구의 도입과 디지털화된 제작 방식   그림 3. The iconic ship · ‘스타워즈’의 특수 효과,1977   디지털 도구의 도입 이후, 이미지와 영상 제작은 큰 변화를 겪으며 효율성과 창의성을 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 접근 방식을 채택하게 되었다. 디지털화된 제작 방식은 전통적인 수작업 기반 방식에서 벗어나, 컴퓨터와 소프트웨어를 활용한 자동화 및 고도화된 기술을 중심으로 이루어진다.  이 과정은 기획, 디자인 및 촬영 준비, 제작 단계, 후반 제작 단계, 배포 및 관리 등 여러 단계로 나뉘며, 각 단계마다 디지털 기술이 어떻게 적용되는지 구체적으로 살펴볼 수 있다.    그림 4. ‘아바타’의 제임스 카메론 감독   필자가 영화를 공부하던 1997년에는 전통적인 아날로그 제작 방식을 공부하면서 비디오 캠코더가 나왔으며, 촬영과 후반 제작 과정에서 디지털화가 가속화되었다. 컴퓨터의 발전과 응용 프로그램의 향상에 힘입어, ‘스타워즈’가 아날로그 촬영을 디지털화하고 CG를 추가하여 다시 상영하였다. 아날로그 제작 방식과 디지털 제작 방식 믹스되는 부분이 있었으며, 2000년대 이후 점차 디지털화되어 갔다. 현재의 방식은  촬영, 편집, 후반 제작 과정 모두 디지털화(데이터로 저장)하여 제작되고 있다. 디지털화된 제작 방식에 모션 캡처나 리얼타임 엔진을 활용한 가상 프로덕션 등 새로운 기술이 적용되고 있다. 대표적인 예로 영화 ‘아바타’의 혁신을 말할 수 있다. ‘아바타’는 디지털 기술과 혁신된 모션 캡처 방식을 활용하여 영화 제작 방식을 혁신적으로 변화시켰다. 특히, 3D 촬영 기술과 모션 캡처 기술을 통해 캐릭터와 환경을 사실감 있게 재현하며 영화의 몰입감을 극대화했다. 이러한 시각적 혁신은 3D 영화의 새로운 가능성을 열었고, 3D 영화의 인기를 끌어올리는 데 큰 역할을 했다. 또한, 디지털 환경 디자인과 가상 세트를 활용하여 판도라라는 상상의 세계를 창조했으며, 이는 다른 영화가 디지털 가상 세트를 활용하는 데 영향을 미쳤다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (1)   이번 호에서는 AI 영상 제작 생태계의 현재 상황을 분석하고, 기술 발전에 따른 미래 변화를 예측하며, 여러 분야에 활용할 수 있는 생성형 AI 영상 제작 기술을 살펴보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.    그림 1. 오픈소스 AI, ComfyUI를 활용한 생성형 비디오 Wan2.1    AI 영상 제작의 패러다임 전환 인공지능 기술의 급속한 발전은 영상 제작 산업에 근본적인 변화를 가져오고 있다. 전통적으로 영상 콘텐츠 제작은 전문적인 기술, 고가의 장비, 그리고 상당한 시간과 인력을 필요로 했다. 그러나 AI 기술의 등장으로 이러한 장벽이 크게 낮아지며, 영상 제작의 민주화가 빠르게 진행되고 있다. 이제는 프리미어보다는 AI 편집 프로그램인 캡컷(CapCut)으로 영상을 편집하고, 애프터이펙트보다 피카 AI(Pika AI)로 고급 이펙트 영상을 제작하는 경우가 늘고 있다.   그림 2. 캡컷 서비스 이미지(capcut.com)   그림 3. 피카 AI 서비스 이미지(pika.ai)   AI 영상 제작 기술의 현재 생성형 AI 비디오 기술   그림 4. 오픈AI 소라의 영상 생성 제작 이미지(sora.com)   최근 급속도로 발전한 생성형 AI 기술은 영상 제작 방식을 혁신적으로 변화시키고 있다. 텍스트 프롬프트만으로 완전히 새로운 비디오를 생성하는 기술이 실현되어 창작의 새로운 패러다임을 형성하고 있다.   그림 5. 비디오 생성 기술이 뛰어난 구글의 비오 2(Veo 2, https:// deepmind.google/technologies/veo/veo-2)   주요 기술 및 모델 텍스트-비디오(Text-to-Video) 생성 : 오픈AI의 소라(Sora), 구글의 루미에르(Lumiere) 등이 텍스트 설명만으로 사실적인 비디오를 생성하는 기술을 선보이고 있다. 소라는 최대 60초 길이의 복잡한 내러티브 장면을 생성할 수 있는 능력을 갖추었으며, 물리적 정확성과 시간적 일관성 측면에서 괄목할 만한 성과를 보여주고 있다. 이미지-비디오(Image-to-Video) 변환 : 런웨이(Runway)의 젠-3(Gen-3) 등은 정적 이미지를 동적 비디오로 확장하는 기술을 제공한다. 이 기술은 단일 이미지에 내재된 정보를 바탕으로 자연스러운 움직임과 시간적 흐름을 생성한다. 비디오 확장 및 편집 : 캡컷 등의 플랫폼은 기존 비디오 클립을 AI로 확장하거나 스타일을 변환하는 서비스를 제공하고 있다. 이러한 도구는 비디오의 해상도 향상, 프레임 보간, 스타일 변환 등 다양한 작업을 자동화한다.    AI 기반 후보정 및 편집 기술   그림 6. AI 기반 DI(Digital Intermediate) 프로그램. 무료 기능도 탁월하다.    AI는 영상의 촬영 이후 단계에서도 혁신을 가져오고 있다. 이는 편집의 효율을 높이고 전문가 수준의 결과물을 더 쉽게 얻을 수 있게 한다.   주요 기술 자동 색 보정 및 그레이딩 : 블랙매직 디자인(Blackmagic Design)의 다빈치 리졸브 18(DaVinci Resolve 18) 등에 탑재된 AI 기능은 영상의 색감과 톤을 자동으로 최적화한다. 객체 인식 및 자동 트래킹 : AI 기반 시스템은 비디오 내 객체를 식별하고 추적하여 효과 적용이나 편집 작업을 자동화한다. 오디오 처리 및 개선 : 배경 소음 제거, 음성 명확화, 자동 믹싱 등 AI 기반 오디오 처리 기술이 비디오 제작의 음향 품질을 크게 향상시키고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

오토데스크가 자사의 오토데스크 AI(Autodesk AI)를 기반으로 마야(Autodesk Maya) 및 플로우(Autodesk Flow) 등의 기능을 향상시키고, 미디어&엔터테인먼트(M&E) 업무의 효율성과 창의성을 높일 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 오토데스크는 오토데스크 AI를 통해 콘텐츠 제작 파이프라인 전반에 걸쳐 인력, 워크플로 및 데이터를 연결함으로써 반복 작업의 효율성을 개선하고 작업 속도를 향상해, 고객이 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 오토데스크는 M&E 산업을 위한 설루션으로 마야, 플로우, 원더 스튜디오(Wonder Studio), 플레임(Flame) 등을 제공한다. 플로우는 M&E 분야의 산업 클라우드로 초기 개념부터 최종 결과물에 이르기까지 전체 생산 주기에 걸쳐 고객의 워크플로, 데이터, 팀을 연결한다. 마야는 DCC(디지털 콘텐츠 제작)라 불리는 3D 작업 및 미디어 제작 도구로, 모션 캡처 데이터나 환경 데이터를 제작할 수 있다. 원더 스튜디오는 AI 기능을 통해 영상 속 배우의 모션을 인식하고, CG 캐릭터를 배우 위에 아이콘을 드래그하는 것과 같은 간단한 방식으로 영상에 추가할 수 있다. 플레임은 AI를 활용해 영상 합성, 카메라 트래킹과 같은 수동 작업을 자동화한다.     오토데스크는 아티스트의 워크플로를 가속화하기 위해 기존의 창작 도구에 오토데스크 AI 기능을 추가하고 있다고 소개했다. 렌더링의 노이즈를 줄이기 위해서는 높은 컴퓨팅 성능이 필요했지만, 아놀드(Arnold)의 AI를 사용하면 렌더링 이미지의 노이즈를 신속하게 제거할 수 있다. 플레임에서 영상을 느리게 하고 싶은 경우에는 AI를 사용해 프레임 사이에 추가 프레임을 생성해, 훨씬 더 현실적인 결과를 만들어낼 수 있다. 마야에 적용된 머신러닝 디포머(ML Deformer)는 장면의 데이터만으로 복잡한 캐릭터의 움직임을 학습한다. 복잡한 변형 값을 근사치로 만드는 도구를 통해 사용자는 실시간으로 캐릭터의 자세를 설정할 수 있다. 또한, 오토데스크는 원더 스튜디오의 AI 기능인 모션 예측(Motion Prediction)을 공개했다. 사용자는 이를 통해 캐릭터를 실사 장면에 더욱 쉽게 삽입할 수 있다. 이 기능은 배우의 시야가 물체에 가려져 있을 때도 캐릭터를 예측해 더 자연스러운 포즈를 생성하고, 흔들림과 노이즈를 줄인다.  플로우의 핵심은 오토데스크가 AU를 통해 선보인 새로운 기능을 뒷받침하는 공통 데이터 모델이다. 카메라-클라우드 설루션인 플로우 캡처(Flow Capture)는 사용자의 경험을 좌우하는 애셋 사용을 중심에 두고 있다. 원더 스튜디오는 중앙에서 단번에 애셋을 찾고 드래그하는 것만으로 이를 정리 및 구성할 수 있는 기능을 제공한다.  한편, 오토데스크는 개발자가 클라우드에서 바이프로스트(Autodesk Bifrost) 그래프를 실행하고 맞춤형 설루션을 구축할 수 있는 플로우 그래프 엔진 API(Flow Graph Engine API)를 출시하고, 이를 기반으로 한 생태계를 만들고 있다. 제작진이 세트를 스캔해 디지털 트윈을 생성한 후 플로우 그래프 엔진 API를 사용해 완성하는 것으로, VFX(특수효과) 아티스트는 디지털 트윈에 반응하는 3D 애셋과 VFX 시뮬레이션을 추가할 수 있다. 클라우드에서 시뮬레이션된 시각 효과를 통해 감독은 시각 효과가 장면을 어떻게 변화시킬지 정확하게 파악할 수 있고, 배우들은 연기를 더 다듬고, 촬영 감독은 최상의 카메라 각도를 구성하는 등 전체 스태프는 3D 요소와 상호작용할 수 있다. 또한 플로우 그래프 엔진 API를 사용해 마야 및 3ds 맥스(3ds Max) 2025에서 모두 사용 가능한 플로우 리토폴로지(Flow Retopology) 서비스를 구축해, 아티스트가 애니메이션 및 클라우드로의 렌더링을 위한 복잡한 메시 준비에서 벗어날 수 있다. 오토데스크는 "급변하는 M&E 환경에서 사용자들이 더욱 창의적이고 효율적으로 일할 수 있도록 지원하고자 한다”면서, “현재 사용되고 있는 제품에 계속해서 가치를 제공하고 플로우와 오토데스크 AI 설루션을 더해 사용자 곁에 언제나 함께 하는 것이 목표”라고 전했다.

한국컴퓨터그래픽스학회는 지난 7월 11일~14일 휘닉스 제주에서 창립 30주년을 기념하여 ‘30 Years of CG Innovation : Modeling the Past, Animating the Present, and Rendering the Future’라는 주제로 학술대회를 개최했다. 이번 학술대회에서는 컴퓨터 게임, 영화/방송 특수효과, 가상/증강현실, 인간-컴퓨터 상호작용, 미디어아트, 로보틱스 등의 주제에 걸쳐 공유와 소통이 이뤄졌다. ■ 자료 제공 : 한국컴퓨터그래픽스학회   한국컴퓨터그래픽스학회의 역사 1990년대 들어 국내 컴퓨터 그래픽스 연구는 빠른 속도로 발전하기 시작하였다. 그 발전의 기폭제가 된 것은 1993년에 시작된 국제학술대회인 Pacific Graphics이다. Pacific Graphics는 KAIST의 신성용 교수와 일본의 Tosiyasu L. Kunii 교수에 의해 창설되었다. 국내 연구자들이 Pacific Graphics와 같은 국제학술대회를 조직한 것은 한국의 그래픽스 연구를 국제적인 수준으로 끌어올리기 위한 것이었다. 한국컴퓨터그래픽스학회(KCGS)는 이러한 목표를 달성하고 국내에 강력한 그래픽스 커뮤니티를 구축하기 위하여 1993년에 설립되었다. 한국컴퓨터그래픽스학회는 초창기부터 다수의 국제학술대회를 유치했다. 이들 학술대회는 한국컴퓨터그래픽스학회의 주요 목표인 다양한 국내외 학술교류를 활성화하였고, 이를 통하여 한국의 컴퓨터 그래픽스 연구가 급격히 성장할 수 있었다.   컴퓨터 그래픽스 분야의 발전 방향 논의 한국컴퓨터그래픽스학회의 학술대회는 학계와 산업계의 연구자들이 모여 향후 컴퓨터 그래픽스 분야의 발전을 위한 아이디어를 공유하고 새로운 기술을 발표하며 미래의 기술에 대해 논의하는 자리이다. 광운대학교 최민규 교수와 숭실대학교 박진호 교수가 공동조직위원장을, 한양대학교 권태수 교수와 KAIST 이성희 교수가 공동프로그램 위원장을 맡은 이번 학술대회에서는 30주년 기념 패널토의, 그래픽스 대상 발표, 초청 강연, 교수급 연구자 발표, 창해신진 연구자 및 석사 논문상 후보자 발표 등 다양한 프로그램이 진행됐다. 또한, 그동안 학회의 리더 역할을 해 온 명예회장단, 학회임원, 관련기관, 회원 등 총 450여명이 참석해 창립 30주년을 축하했으며, 학회의 창립과 발전을 위해 노력을 기울여 온 서울대학교 김명수 교수와 고려대학교 김창헌 교수가 공로패를, 오랜 기간 학술적 공헌을 해온 서울대학교 이제희 교수가 그래픽스 대상을 받았다.   ▲ 공로패 시상   ▲ 그래픽스 대상 시상   컴퓨터 그래픽스의 현재와 미래를 짚다 이번 학술대회에서는 지난 30년간의 발자취를 되돌아보는 한편으로 학회의 미래 비전을 조망하기 위해 ‘한국 그래픽스의 역사, 현재 그리고 미래’라는 주제의 패널토의가 세종대학교 최수미 교수의 사회로 진행됐다. 서울대학교 김명수 교수와 고려대학교 김창헌 교수는 학회 설립 초기의 노력을 회고했고, 인하대학교 신병석 교수는 초창기 학술대회가 어떻게 진행되었는지를 돌아보면서 “학술적인 교류도 중요하지만 네트워킹을 넓혀가는 것이 필요하다는 생각이 있었다”고 회고했다. 최근의 컴퓨터 그래픽스 연구는 게임, 영화, 메타버스 등 다양한 산업과의 연관성이 커지고 있다. 이와 관련해 포스텍 이승용 교수는 “학문의 경계가 점차 모호해지고 있다. 비전/그래픽스/HCI가 융합되기도 하고, 이제는 그래픽스만 생각하기 어려운 시대가 된 것 같다. 그래픽스가 단순히 그림을 그리는 연구가 아니라 실제로 관련 분야에서 파급력을 발휘하는 연구도 많고, 새로운 아이디어가 많이 나오고 있다”고 짚었다. 포스텍 백승환 교수는 “그래픽스는 비주얼한 정보를 다루는 학문이라고 생각한다. 그런데, 우리가 경험하는 세계가 가지고 있는 비주얼 데이터는 굉장히 복잡하면서 정보가 제한적이고, 물리적/데이터적으로 어떻게 표현되고 이용해야 하는지에 대한 어려움도 있다. 그런 관점에서 학계 전체가 더 탐구해야 할 영역이 큰 것 같다”면서, “많은 방법론과 기술이 등장하면서 기존의 파이프라인이 바뀌는 시대가 오고 있다고 느낀다. 비주얼 데이터를 이해하고 이용할 수 있는 툴들이 생기고, 이를 익히고 적용함으로써 비주얼 데이터를 더 자세히 이해할 수 있을 것으로 생각한다”고 전했다. 한국컴퓨터그래픽스학회의 미래 발전 방향과 관련해 이화여대 김영준 교수는 “기존에 만들어진 템플릿을 잘 따라가면서 신진 연구자의 유입을 늘리고, 해외 교류 등 학회의 외연을 넓히는 데에도 노력을 기울이면 좋겠다”는 의견을 밝혔다.   ▲ 창립 30주년 패널토의 : 한국 그래픽스의 역사, 현재 그리고 미래   ▲ 폐회식 후 단체 촬영   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.