Kling AI로 배우는 동영상 만들기, 생성형 AI 원리와 활용방법 알아보자

요약

 

Kling AI는 텍스트 설명이나 이미지, 또는 둘 다 입력하면 동영상을 만들어 주는 생성형 AI 서비스입니다. 이번에는 Kling AI가 활용

한 모델의 기술적 특징과 영상 생성을 위한 팁, 그리고 실제 활용 가능성을 알려드리려고 합니다.

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텍스트에서 영상으로, 생성형 AI의 현재 위치

최근 몇 년 사이 생성형 AI는 이미지와 텍스트를 넘어 영상 영역까지 확장되었습니다. 텍스트나 이미지는 문장 하나와 이미지 한 장에서의 자연스러움만 신경쓰면 되지만, 영상 생성은 각 프레임 간의 연속성, 등장하는 객체의 물리적 움직임, 시간 흐름을 동시에 처리해야 하기 때문에 기술적 난도가 높은 분야로 분류됩니다.

 

하지만 기술의 발전으로 인해 동영상 생성을 지원하는 AI 서비스가 늘어나고, 제작 단가 또한 저렴해졌습니다. 이번에 소개해 드릴 Kling AI (클링 AI)는 이러한 모델을 제공하는 대표적인 영상 생성 AI 서비스로, 비교적 짧은 설명만으로도 자연스러운 동작이 포함된 영상을 만들어낼 수 있습니다.

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Kling AI란

Kling AI는 중국의 Kuaishou Technology에서 개발한 인공지능 기반 영상 생성 서비스입니다. 사용자가 입력한 이미지나 텍스트 프롬프트를 해석해, 그에 맞는 장면과 움직임을 영상으로 출력하는 이미지 투 비디오 (Image-to-Video), 텍스트 투 비디오 (Text-to-Video) 모델을 제공하고 있는데, 클라우드 서비스이기 때문에 사용하고 있는 컴퓨터의 사양과 무관하게 고품질의 동영상을 만들 수 있다는 특징이 있습니다.

 

 

일반적인 영상 편집 도구와 달리, 촬영이나 컷 편집 과정 없이 텍스트만으로 결과물을 생성하는 점이 특징이기 때문에, AI를 고평가하는 분들 사이에서는 전통적인 영상 업계의 종말이라고 평가하는 등 업계에 큰 영향을 줄 것이라고 예견하고 있는 기능입니다. 물론, 현재 기술로는 전통적인 영상 제작 과정을 100% 대체할 수 없는 상태이지만, 바이브코딩(Vive Coding, 생성형 AI의 도움을 받아 프로그래밍하는 것)과 같이 비전문가의 진입장벽을 낮게 하고, 전문가들의 생산성을 향상시키는 역할을 하고 있습니다.

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3D 시공간 공동 주의 메커니즘

Kling AI와 같은 동영상 생성 AI는 3D 시공간 공동 주의 메커니즘이라고 하는 기술을 활용합니다. 이는 AI가 한 장면을 단일 이미지로 인식하는 것이 아니라, 시간에 따라 변화하는 공간으로 이해하도록 학습시키는 방법입니다. 이 방법을 적용한 AI 모델은 객체의 위치 변화, 움직임 방향, 속도 등을 독립적인 정보가 아니라, 프레임 간 관계를 고려해 학습하기 때문에 더욱 자연스러운 움직임을 구현할 수 있다는 것이 골자입니다.

 

Image-to-Video 모델의 동작 예시 (source: HuggingFace Task 문서)

 

예를 들어 펭귄이 날개를 퍼덕이는 영상을 생성할 때, 다리의 움직임과 몸통의 균형, 주변 배경의 상대적 이동까지 함께 고려됩니다. 이로 인해 영상이 끊기지 않고 자연스럽게 이어지는 형태로 출력됩니다.

 

source: NVIDIA vMaterials 문서

 

또한, 시각적 효과를 구현할 때 현실 세계의 움직임에 가까운 표현을 목표로 중력, 관성, 충돌과 같은 기본적인 물리 요소를 모델링에 반영하는 것이 최근 AI의 발전 방향입니다. 이를 위해 단순한 효과처럼 보이는 영상 생성에도 상당한 수준의 컴퓨팅 파워가 이용되며, 이 연산량을 줄이기 위한 새로운 알고리즘이 개발되고 있습니다.

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Kling AI의 인터페이스와 이용 방법

Kling AI는 웹 기반 인터페이스를 제공하며, 복잡한 설정 없이도 영상 생성을 시도할 수 있도록 구성되어 있습니다. 영상 길이는 5초 또는 10초로 선택할 수 있으며, 720p 또는 1080p 해상도와 생성 개수를 함께 선택할 수 있습니다. 화면 비율은 프롬프트를 이용해 조정하거나, 입력하는 이미지의 화면 비율에 의존하기 때문에 가급적이면 원하는 화면 비율로 편집한 이미지를 입력하거나 원하는 구도보다 약간 넓게 자른 이미지를 활용하는 것을 권장합니다.

 

대시보드에서 이미지 생성 또는 영상 생성을 선택해서 원하는 모델을 호출할 수 있습니다. 이미지 생성의 경우, 무료 사용량이 더 많은 빅테크 기업의 모델이 많이 서비스되고 있기 때문에 그 쪽을 이용하는 것을 조금 더 권장드립니다. 그런 이유로, 이번에는 영상 생성 메뉴에 한정해서 소개해 드리겠습니다.

 

 

프롬프트는 한국어, 영어, 중국어 등 다국어 입력을 지원하며, 장면 묘사를 구체적으로 작성할수록 결과물의 컨트롤이 쉬워집니다. 초보자 분들은 작성하기 어려울 수 있기 때문에, 웹사이트에 내장된 딥시크(DeepSeek)를 활용해서 AI가 프롬프트를 대신 적어주도록 컨트롤할 수 있습니다. 영상 생성을 하면 서버 상태에 따라 수십 초에서 수 분 정도 소요됩니다.

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가격 정책

 

Kling AI는 체험판 느낌으로 사용할 수 있는 무료 토큰 약간을 매월 제공하며, 이 이상 이용하는 경우 유료 요금제를 유도하는 방식입니다. 영상 생성 AI를 활용하는데 들어가는 토큰은 Kling Video 2.6 모델, 1080p, 5초 기준으로 25토큰이 소모됩니다. 최근에는 비슷한 서비스에 비해 가격 메리트는 크지 않은 것으로 보이며, 상세한 요금제별 제공 토큰 및 가격은 위 이미지를 참조해 주세요.

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활용 사례로 살펴보는 생성형 AI의 가능성

Kling AI로 만든 영상

 

생성형 AI를 활용한 영상 제작은 다양한 분야에서 활용될 수 있는 잠재력이 있습니다. 마케팅 분야에서는 콘셉트 영상 제작이나 시안 검토 단계에서 활용할 수 있으며, 충분한 사후 편집이 곁들여진다면 프로덕션 레벨에서도 활용할 수 있는만큼 발전 속도가 빨라지고 있습니다. 촬영 전 아이디어 검증용 영상으로는 이미 많은 업체에서 이용하고 있는 실정입니다.

 

교육 영역에서는 추상적인 개념을 시각화하는 데 사용될 수 있습니다. 단순 텍스트 기반의 학습 자료를 멀티미디어 기반으로 확장할 때 활용할 수 있으며, 이미 많은 업체에서 관련 기술을 도입하고 있는만큼 지속적인 수요를 보여줄 가능성이 있습니다.

 

엔터테인먼트 분야에서는 스토리보드나 분위기 테스트용 영상 제작에 적합하며, 현재는 완성본 제작보다 기획 단계에서의 보조 도구로 활용하는 흐름이지만, 제작비용 절감을 위해 점점 활용 영역이 넓어질 것으로 기대됩니다.

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한계와 기술적 과제

Kling AI는 단일 장면이나 짧은 동작 표현에는 강점을 보이지만, 복잡한 움직임이나 긴 영상 제작, 또는 음성이 포함된 케이스에서는 제약이 있습니다. 이는 구글 베오 (Google Veo)와 같은 긴 영상 및 음성을 포함해 제작하는 기능이 있는 생성형 AI 서비스를 활용하는 것을 추천드립니다.

AI 영상은 생성 과정에서 실시간 수정이나 세밀한 피드백 반영이 어렵다는 점이 과제로 남아 있습니다. 이는 기술적으로 해결하려는 시도가 이어지는만큼, 머지 않아 많은 영상 생성 서비스에서 부분 편집이 지원될 것으로 기대됩니다.

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Kling AI는 텍스트 또는 이미지 기반 영상 생성 기술이 어느 수준까지 도달했는지 손쉽게 체험해볼 수 있는 서비스입니다. 현재 AI 영상은 편집에서 한계를 보이기 때문에 영상 제작을 완전히 대체하기보다는, 기획과 실험 단계에서 활용하는 것부터 접근해 보시는 것을 추천드립니다. 영상 생성 AI의 구조와 원리를 학습하는 관점에서 Kling AI를 살펴본다면, 앞으로 등장할 유사 기술을 이해하는 데도 도움이 될 것입니다.

 

 

Kling AI