여러 AI 영상 모델을 한곳에서 써보니 달라진 제작 방식 | Protoface 실전 사용기

AI 영상 도구가 늘어나면서 질문이 달라졌습니다. 추상적으로 어떤 모델이 가장 좋은지 묻기보다, 테스트 장면과 전환 장면, 중요한 최종 장면 중 지금 만들 장면에 어떤 선택이 적합한지를 먼저 판단해야 했습니다.

모든 생성에 같은 수준의 비용과 시간을 사용할 필요는 없었습니다. 아이디어를 확인하는 장면과 완성본의 핵심 장면을 구분하자 더 많은 자원을 쓰기 전에 제작 방향을 검토할 수 있었습니다.

Protoface 홍보 콘텐츠를 제작하면서 한 인터페이스에서 Seedance 2.5, MiniMax H3, LTX 2.5, Veo 3.1, Kling 3.0, Runway와 Wan 계열 등 여러 AI 영상 모델 선택지를 확인할 수 있었습니다.

이번 작업은 이 모델들을 동일 조건에서 비교한 벤치마크가 아닙니다. 모든 홍보영상 샘플을 각 모델로 만들었다고 주장하지도 않습니다. 실제로 유용했던 점은 모델 접근과 장면 선택을 하나의 제작 판단 안에서 이어갈 수 있는 구조였습니다.

아이디어를 정한 뒤 빠르거나 비용 부담이 낮은 생성 옵션으로 먼저 테스트하고, 장면을 확인하고, 이미 만족스러운 결과는 유지했습니다. 그다음 중요한 장면에 필요한 모델을 선택하고 최종 편집에서 전체 흐름을 완성했습니다.

MiniMax H3 등을 활용한 짧은 샘플은 장면 방향을 계속 발전시킬 가치가 있는지 판단하는 데 사용했습니다. 하나의 모델을 모든 장면에 고집하기보다 장면이 다음 제작 결정을 통과하게 만드는 방식이 실용적이었습니다.

장면 목적, 필요한 길이와 해상도, 캐릭터나 피사체 일관성, 생성 비용, 예상 재생성 횟수와 최종 편집 가능성을 함께 봐야 했습니다. 기술적으로 인상적인 클립도 앞뒤 장면과 연결되지 않으면 실제 편집에서는 적합하지 않을 수 있습니다.

비용이 높은 옵션이 자동으로 정답은 아니었고, 저렴한 옵션이 항상 효율적인 것도 아니었습니다. 반복 실패는 명확한 테스트 뒤 필요한 모델을 선택하는 것보다 더 많은 시간과 크레딧을 사용할 수 있습니다.

AI 영상 제작비를 줄인다는 것은 가장 저렴한 모델만 찾는 일이 아니었습니다. 장면의 역할에 제작 선택을 맞추고, 큰 비용을 쓰기 전에 테스트하며, 편집 목적을 이미 충족한 영상을 불필요하게 다시 만들지 않는 과정에 가까웠습니다.

기존 Protoface 실제 제작 경험 글과 Seedance 실제 제작 테스트에는 더 좁은 범위의 사례가 정리되어 있습니다. 두 기록도 같은 결론을 보여줍니다. 보편적인 모델 순위보다 실제 제작 근거와 편집 목적이 더 중요했습니다.