AI로 영상 만들기

전세계 모든 방법. 3장. 오픈AI, sora, 구글 veo.....

Part I. 2025 세계 지형도: 모델, 툴, 그리고 파도

3장. 오픈AI Sora, 구글 Veo, 런웨이 Gen-3/Gen-4, 루마 Dream Machine, 피카, 스태빌리티·오픈소스 등

3장 인트로

툴의 전쟁터, 창작의 무대

옛날엔 영화 한 편을 찍으려면 수십 명의 스태프, 카메라, 조명, 편집실이 필요했습니다.
하지만 지금은요? 글자 몇 줄이면 됩니다. 마치 주문을 외우듯, “눈 내리는 골목길에서 고양이가 피아노를 친다”라고 쓰면, 화면이 살아나죠.

이제 세상은 “프롬프트 한 줄의 전쟁터”입니다.
누가 더 깊이 상상하고, 누가 더 정확히 지시하며, 누가 더 창의적으로 활용하느냐.
그 차이가 영상의 품질을 갈라놓습니다.

마법사들의 경연장

Sora, Veo, Runway, Luma, Pika, Stability…
이 이름들은 마치 마법사 길드 같은 존재입니다. 각자만의 마법서를 들고, “내 주문이 더 강력하다!”라고 외치며 창작자 앞에 나섭니다.

Sora는 영화 감독처럼 장면을 길게 이어가고,

Veo는 거대한 데이터와 사실성으로 밀어붙이고,

Runway는 창작자의 작업실처럼 친근하게 다가옵니다.

Luma는 3D 공간감을 무기로 삼고,

Pika는 스타일링과 재해석의 고수,

Stability는 자유와 실험정신을 껴안은 해커형 마법사죠.

무대 위의 질문

이 툴들은 서로 싸우고 있는 것 같지만, 사실 창작자에게 던지는 질문은 하나뿐입니다.

“너는 어떤 세계를 만들고 싶은가?”

툴은 도구일 뿐, 그 끝은 언제나 사람의 상상력입니다.
거대한 스튜디오를 등에 업은 마법사와, 작은 작업실을 지키는 마법사 사이에서
당신은 누구와 손을 잡을 것인가.

이제부터 우리는 각 툴의 철학과 무기, 그리고 약점을 하나하나 들여다볼 겁니다.
마치 서커스 무대의 막이 오르듯, 툴들의 진짜 얼굴을 보여드리겠습니다.

3.1 오픈AI Sora — 언어로 영화 만들기

3.1.1 Sora의 철학과 기술적 기반

Sora는 단순히 “AI 영상 툴”이 아닙니다. 오픈AI가 내세운 철학은 “언어로 세계를 건설한다”라는 거대한 비전이죠. 우리가 쓰는 텍스트 한 줄이 단순한 명령이 아니라, 카메라, 배우, 조명, 편집을 동시에 불러내는 시네마틱 코드가 된다는 겁니다.

기술적으로는 대규모 비디오 데이터셋과 트랜스포머 기반 모델이 핵심입니다. 기존의 이미지 생성 모델이 “순간의 한 장면”을 포착했다면, Sora는 **“시간의 연속성”**을 학습했습니다. 그래서 컷과 컷이 끊기지 않고, 인물의 동작이 흘러가며, 카메라가 움직이는 듯한 자연스러움을 구현할 수 있습니다.

3.1.2 “텍스트에서 시퀀스”로: Sora의 시네마틱 지향성

대부분의 AI 영상 툴은 몇 초짜리 클립을 만듭니다. 그러나 영화는 한 장면이 아니라 장면의 연결로 이루어지죠. Sora가 혁신적인 이유는 바로 여기에 있습니다.

“눈 내리는 밤거리”라고 쓰면, 단순한 컷 한 장이 아니라 그 공간 안에서 인물이 걷고, 카메라가 따라가며, 눈발이 일정한 리듬으로 떨어지는 “장면 시퀀스”를 만들어냅니다.

다시 말해, Sora는 영상의 “스토리텔링”에 맞추어 설계된 최초의 AI 비디오 모델이라 할 수 있습니다.

3.1.3 Sora의 강점: 긴 호흡, 내러티브, 카메라 무빙

Sora의 진짜 무기는 세 가지입니다.

긴 호흡
몇 초가 아니라 1분 이상 이어지는 영상을 만들 수 있습니다. 이는 프리비주얼 단계에서 감독이 시퀀스를 테스트하기에 충분한 길이입니다.

내러티브
등장인물이 등장해 걷고, 대상을 바라보며, 감정이 변화하는 장면까지 구현됩니다. 단순히 “움직이는 이미지”가 아니라 **“드라마적 순간”**을 표현할 수 있죠.

카메라 무빙
팬, 트래킹, 줌인 같은 촬영 기법을 자연스럽게 흉내 냅니다. 영상미의 70%가 카메라 움직임에서 나온다는 점을 생각하면, 이는 엄청난 차별점입니다.

3.1.4 한계와 논란: 데이터셋, 윤리, 편향

하지만 완벽하지는 않습니다.

데이터셋 불투명성: Sora가 어떤 영상 자료를 학습했는지 공개되지 않았습니다. 이는 저작권 문제와 직결됩니다.

윤리적 논란: 사실적인 영상을 쉽게 만들 수 있기에, 가짜 뉴스·딥페이크 문제에 악용될 가능성이 있습니다.

편향 문제: 학습 데이터가 서구 중심일 경우, 특정 문화나 인종 표현이 왜곡될 위험이 있습니다.

즉, Sora는 강력한 동시에 위험한 도구라는 양면성을 지니고 있습니다.

3.1.5 활용 예시: 시나리오 콘티, 광고 시퀀스, 단편 영화

그렇다면 창작자는 어디에 쓸 수 있을까요?

시나리오 콘티: 몇 문장으로 영화 장면을 먼저 뽑아보고, 실제 촬영 전에 “그림으로 된 콘티” 대신 “움직이는 콘티”를 가질 수 있습니다.

광고 시퀀스: 특정 브랜드 이미지와 상황을 빠르게 영상화해 클라이언트에게 제안할 수 있습니다. 기존엔 며칠이 걸리던 프리비주얼이 몇 분 만에 가능해집니다.

단편 영화: 아직 완벽한 상용 수준은 아니지만, 실험적 단편이나 뮤직비디오 제작에는 이미 충분히 활용되고 있습니다.

요약하자면, Sora는 “언어를 영화로 번역하는 최초의 거대 시도”입니다. 창작자에게는 마치 천 개의 카메라와 무한한 배우가 대기하는 가상의 스튜디오를 제공하는 셈이죠. 그러나 이 스튜디오에는 저작권과 윤리라는 어두운 그림자도 함께 드리워져 있습니다.

3.2 구글 Veo — 거대한 데이터의 힘

3.2.1 Veo의 구글식 접근: 검색+영상 AI의 결합

한 젊은 창작자가 있다고 상상해봅시다. 그는 다큐멘터리를 만들고 싶지만, 자료를 모으는 데만 몇 달이 걸릴 거라 막막해합니다. 그런데 구글 Veo는 검색창에 몇 문장 입력하는 순간, 전 세계에 흩어진 영상적 맥락과 패턴을 호출합니다.

이것이 구글식 접근의 핵심입니다. 검색 엔진의 왕좌에 앉아 있던 구글은 “이미지를 이해하는 AI”를 영상까지 확장했습니다. Veo는 단순히 텍스트에서 영상을 그려내는 것이 아니라, 구글이 가진 방대한 데이터와 연동되어 “사실적으로 보이는 세계”를 재현하려고 합니다.

3.2.2 Veo의 강점: 사실성, 대규모 스케일, 클라우드 연동