AI Video Generator 구축 및 적절한 Audio Sync: 내가 배운 점

Source: Dev.to

왜 이 프로젝트를 만들었나요

기존 AI 비디오 도구들은 나를 좌절시켰습니다:

• 오디오 싱크가 형편없음 – 입술이 마치 더빙이 엉망인 영화처럼 움직였습니다.
• 품질이 일관되지 않음 – 클립 중간에 캐릭터가 변형되었습니다.
• 제어가 제한적 – 모델이 만든 결과를 그대로 받아야 했고, 미세 조정이 불가능했습니다.

나는 실제로 잘 작동하고, 내가 직접 사용하고 싶어 할 무언가가 필요했습니다.

Wan 2.6이 하는 일

텍스트‑투‑비디오

설명을 입력하면 비디오가 생성됩니다.
예시: “햇살 가득한 주방에서 팬케이크를 뒤집는 요리사” → 정확히 그 장면을 담은 15초짜리 1080p 비디오.

이미지‑투‑비디오

정적인 이미지를 업로드하고, “그녀가 카메라를 향해 손을 흔들게 해” 혹은 “제품을 확대해”와 같이 원하는 동작을 설명합니다.

텍스트‑투‑이미지

비디오에 사용할 맞춤형 시각 자료나 독립적인 이미지를 생성합니다.

모든 출력물은 1080p, 24 fps이며, 오디오가 자연스럽게 동기화됩니다.

오디오 싱크 악몽

AI로 비디오를 생성하면 각 프레임이 독립적으로 만들어지지만, 말은 정확한 밀리초 단위의 입 모양을 요구합니다.

도전 과제

• 오디오 타이밍을 이해하기.
• 올바른 음소‑별 입 모양을 생성하기.
• 얼굴을 일관되게 유지하기.
• 자연스러운 움직임을 만들기.

작동하지 않았던 방법

1. 비디오를 먼저 만들고 나중에 오디오를 추가 – 마치 꼭두각시 인형의 입처럼 보였습니다.
2. 오디오를 먼저 만들고 비디오를 뒤따라 생성 – 타이밍이 항상 약간 어긋났습니다.
3. 공유 정보를 이용해 동시에 생성 – 마침내 믿을 만한 립싱크를 구현했습니다.

핵심은 오디오와 비디오를 하나의 상호‑의존적인 생성 과정으로 다루는 것이었습니다.

캐릭터 일관성 유지

초기 버전에서는 피사체가 서서히 다른 사람으로 변해버렸습니다. 현재 해결책은 “메모리” 시스템으로:

• 첫 프레임에서 피사체의 외모를 캡처합니다.
• 주요 특징(얼굴 형태, 의상, 스타일)을 추적합니다.
• 클립 전체에 걸쳐 그 특징들을 유지합니다.

완벽하진 않지만, 변형이 심한 이전 상황보다 훨씬 나아졌습니다.

1080p 도전 과제

24 fps의 고품질 1080p 비디오를 생성하는 것은 계산량이 많습니다. 우리는 다음과 같이 해결했습니다:

• 스마트 업스케일링 – 낮은 해상도로 생성한 뒤 지능적으로 업스케일.
• 프레임 보간 – 키 프레임을 만들고 부드러운 전환을 보간, 계산 부하를 절반으로 감소.
• 전반적인 최적화 – 배치 처리, 캐싱, 다양한 트윅 적용.

결과: 5초짜리 비디오를 생성하는 데 약 45초가 소요 (초기 버전에서는 10분 이상 걸리던 것 대비).

정적 이미지를 움직이게 만들기

이미지‑투‑비디오는 프롬프트에 따라 사진을 애니메이션화합니다. 자연스러운 움직임을 만들기 위한 난관은:

• 이미지 내 객체 식별.
• 각 객체에 대한 현실적인 움직임 결정.
• 움직임이 프롬프트와 일치하도록 보장(예: 자연스러운 손 흔들기, 물리 기반 자동차 이동, 형태를 유지하는 제품 회전).

여러 차례 반복 후, 이 기능이 제대로 작동할 때 마법 같은 느낌을 줍니다.

실제 활용 사례

• 교육자가 강의 자료와 설명 영상을 제작.
• 소규모 사업자가 비용 부담 없이 제품 데모 제작.
• 작가가 예산에 맞춰 책 트레일러 제작.
• 소셜 미디어 매니저가 포스트와 스토리를 위한 빠른 콘텐츠 생성.
• 마케터가 전체 제작 전에 비디오 콘셉트 테스트.
• 취미 개발자가 재미로 멋진 영상을 제작.

잘 작동하는 부분

• ✅ 오디오 싱크 – 입 움직임이 말과 자연스럽게 일치.
• ✅ 품질 – 전문가 수준의 1080p 출력.
• ✅ 일관성 – 캐릭터가 인식 가능하게 유지.
• ✅ 사용 편의성 – 복잡한 설정이나 기술 지식 불필요.
• ✅ 다중 워크플로 – 텍스트‑투‑비디오, 이미지‑투‑비디오, 텍스트‑투‑이미지를 한 곳에서 제공.

현재 한계 (솔직히 말해서)

• 비디오 길이 – 15초로 제한; 더 긴 클립은 아직 어려움.
• 처리 시간 – 5초 비디오당 45초는 더 빨라질 수 있음.
• 세밀한 제어 – 사용자는 더 정교한 요소 조작을 원함.
• 예외 상황 – 복잡한 프롬프트가 때때로 예상치 못한 결과를 낼 때가 있음.
• 하드웨어 요구사항 – 고품질 생성을 위해 어느 정도의 컴퓨팅 파워가 필요.

배운 교훈

1. 가장 어려운 문제를 먼저 해결 – UI보다 오디오 싱크를 먼저 다루어 불필요한 작업을 크게 줄임.
2. 품질 > 속도 (대부분 경우) – 사용자는 비디오 품질을 즉시 눈치챔; 720p는 저렴해 보였을 것.
3. 사용자는 놀라움을 선사 – 기대 이상으로 다양한 창의적 활용 사례가 등장.
4. 반복이 전부 – 버전마다 눈에 띄는 개선이 이루어짐.
5. 피드백에 귀 기울이기 – 실제 사용자가 문제를 발견하고, 상상도 못한 기능을 요구함.

앞으로의 계획

• 더 긴 비디오(30 초 이상).
• 요소와 씬에 대한 더 세밀한 제어.
• 더 나은 최적화로 빠른 생성.
• 이미지‑투‑비디오의 움직임 개선.
• 추가 커스터마이징 옵션.

로드맵은 기술적 호기심보다 사용자 요구에 기반합니다.

직접 사용해 보기

Wan 2.6은 현재 wan26.io에서 서비스 중입니다.
프롬프트를 입력하거나 이미지를 업로드하고 Generate 버튼을 누르면 복잡한 설정 없이 바로 비디오를 받아볼 수 있습니다.

AI 비디오 생성으로 무엇을 만들고 싶으신가요? 지원했으면 하는 구체적인 사용 사례가 있나요? 댓글에 여러분의 생각을 남겨 주세요—개발자 커뮤니티가 어떻게 생각하는지 정말 궁금합니다! 💬