AI영화 제작론

Ⅰ. 서론
영화 개인 제작 시대｜AGI로 가는 도상에서의 호모 AI

Ⅱ. 〈AI 수로부인〉 제작 과정과 제1세대 AI영화 툴
1. 편집과 선택
DIY 영상 제작, 해리 포터 바이 발렌시아가 튜토리얼｜AI영화는 편집과 선택의 싸움｜AI영화의 제작 프로세스｜발전하는 AI 편집 툴
2. 스크립트 및 시나리오
<AI 수로부인>의 구조｜<AI 수로부인>의 배경과 내용｜대규모언어모델과 챗봇｜시놉시스 및 시나리오 생성｜콘티의 혁명｜개념적 선택｜<AI 수로부인>으로 보는 편집 예시
3. 이미지 및 영상 생성
‘벨라미’, AI가 부활시킨 렘브란트｜생성형 AI 이미지 툴(TTI)과 프롬프트｜메인 캐릭터 생성 조건｜생성형 AI 이미지 툴(TTI)과 플랫폼｜생성형 AI 영상 툴(TTV)｜민낯 그대로의 제1세대 AI영화｜AI와 스톡 서비스
4. 음성 및 음악, 음향효과 생성
AI와 사운드 생성｜클로바 더빙｜D-ID와 타입캐스트｜일레븐랩스와 다양한 TTS｜생성형 AI 오디오 및 음악의 발전｜최초의 AI 작곡가 아이바｜생성형 AI 음향효과 툴(TTSE)｜DAW와 <해가> 프로듀싱｜AI 음악 콘테스트, 인간과의 협연｜AI 음악의 압축과 편집
5. AI영화와 저작권
AI영화와 편집저작권｜AI 편집저작물과 개념적 선택｜사진기의 등장과 AI｜창의성과 마스터 마인드에 관한 논의｜개념 선택과 랜덤 선택｜AI 툴의 라이선스
6. 후속 작업 및 마케팅
영화의 등급분류 신청｜영화 총제작 단계와 마케팅｜포스터와 트레일러 제작｜
영화관입장권통합전산망 등록｜AI를 긍정적 방향으로
7. 멀티모달형 AI 영상 비교: <AI 수로부인>과 <중국 신화>
중국의 AI드라마

Ⅲ. 제2~3세대 AI영화 툴
1. 제2세대 생성형 AI의 특징
멀티모달 전쟁의 서막｜애니투애니 시스템 지향｜빅테크 TTV의 종횡적 비교와 그 이유
2. 오픈AI의 소라, 제2세대 TTV의 선도자
전 세계를 뒤흔든 1분 영상｜TTV의 물리적 현상 반영과 한계｜소라의 고도화된 편집 기술｜TTV의 확장 및 연결 편집｜비주얼 패치와 방대한 학습량
3. 영상 종합 플랫폼을 향한 구글의 TTI와 TTV
구글의 이마젠｜비디오포엣, MM-LLM의 구현｜비디오포엣의 음악·음향효과 에디팅｜구글의 뤼미에르
4. 메타의 예측하는 비생성모델 V-제파와 TTV
메타의 TTV: 메이크어비디오, 에뮤 비디오｜AGI로 가는 초석, 메타의 V-제파
5. 스테이블 디퓨전 3.0, 전문가용 TTI·TTV
믿고 쓰는 스테이블 디퓨전
6. 중국다운 중국 TTV, 비두와 클링
전면 경기 혹은 전면전?｜소라를 겨냥한 TTV, 비두｜소라보다 먼저 상용화된 클링｜폭발적인 성장세를 보여준 중국의 AI
7. 제2세대 편집 툴, AI 빅테크와 협업하는 프리미어프로
TTV와 뗄 수 없는 편집 툴｜오브제 수정과 영상 생성｜파이어플라이와 타사 프로그램을 이용한 영상 생성｜편집 전과 편집 후의 영화
8. 제3세대 AI영화, 감성 툴과 3D 발전
감성적 TTV와 3D 영화｜EMO, 감성 TTV의 시작｜3D 영화 약사와 다양한 생성형 AI 3D 툴｜사용자 친화적인 AI 3D 툴｜딥모션으로 3D 영상 생성｜엔비디아의 TT3D｜장애인을 위한 AI영화

IV. AGI 도상에서의 AI영화 이론
1. 일반세계모델, AGI의 시작
슘페터의 돌풍 앞에 선 예술｜일반세계모델은 TTV를 타고｜2024 세계정부정상회의와 AI 펀딩설｜빅테크들의 일반세계모델｜일반세계모델의 방향성｜AGI와 ASL의 단계｜<AI 수로부인>의 제작비와 인력
2. AGI 도상에서의 AI영화 이론
AI와 인간의 한계｜기술과 예술 그리고 콘셉트｜백남준과 21세기 예술의 본질｜예술의 종말 혹은 예술가의 죽음?｜사실과 환각 사이에서｜AI에게 여백의 의미｜알파고의 창의성｜인간 지각의 실체와 환각｜‘호모 AI’의 인간학｜AI는 눈을 감을 수 있을까?
3. AI영화와 들뢰즈의 시네마
AI영화와 운동-이미지, 시간-이미지｜AI, 예술의 근원적 의미를 묻다｜노이즈에 담긴 여러 상징들

V. 결론
제1세대부터 제5세대까지의 AI영화｜고대의 꿈, 오토마티즘｜‘바깥’을 보는 창으로서의 제5세대 영화

부록
1. 국제 AI 영화제 리스트, 심사기준과 작품 경향
2. <AI 수로부인> 제작과 그 이후
3. <AI 수로부인>에 사용된 생성형 AI 서비스 툴
4. 영상 관련 AI 간략 연대표
5. 생성형 AI 관련 백서

인덱스_ 생성형 AI 툴

현재 AI 진영은 AI 부머(지지론자)와 AI 두머(신중론자)로 나뉘고 있다. 이들이 공통적으로 예견하는 점은 머지않아 AGI(나아가 ASI)가 도래할 거라는 사실이다. AI 부머는 AI를 ‘인류의 불’과 같다고 말한다. 불이 재난을 일으키기도 하지만 인류의 발전에 꼭 필요한 것처럼, AI의 사업화와 활용을 적극적으로 개발하고 지원하자고 주장한다. (…) 반대로 AI 두머는 AI를 ‘핵무기’에 비유한다. 킬러로봇처럼 인류를 파괴할 수 있다 고 경고하며, 발전과 규제를 주장한다.

기본적인 편집 툴은 어도비의 프리미어프로, 애프터이펙트, 애니메이트를 사용했으며, 맥에서는 파이널 컷 프로를 이용했다. 이 외에도 가벼운 용량으로 AI 영상 효과를 내는 필모라와 젠모, 캣컷과 무브픽의 파티클 기능, 모션 닌자의 눈, 큐브 효과와 더불어 스토리제트 등을 사용했다. 파티클(애프터이펙트에 플러그인으로 사용)이라는 기능은 대단히 효과적이고 좋으나, 노트북에서는 용량과 연동 문제로 사용에 어려움이 있었다. 이 때문에 원본 파일과 그 위에 얹힌 효과를 합성해 변환한 MP4 파일을 사용했기에 수정할 때마다 번거로웠다. 참고로 모바일에서 사용 가능한 AI 툴은, 용량은 가벼우나 업스케일이 필수이다.

달리3은 비교적 쉽게 일관성 있는 캐릭터와 동일 캐릭터의 다양한 멀티 뷰를 생 성해낸다. 하지만 일관성이 지켜진 대신 다양성이 줄어들었다(2024년 1월 기준). ‘한복’이라는 요구가 추가될 때 더욱 그러하다. “스타일리시한 젊은 여성”이라고 하거나 다른 유형의 이미지를 요청하면 훨씬 더 다양한 얼굴이 생성된다. 그만큼 한복 입은 여성에 대한 데이터가 많지 않고, 학습 훈련이 덜 된 문제일 테다. 멀티 뷰와 관련해서도, 만화 튠과 같은 경우에는 제1세대 툴로도 오래전부터 가능했다. 만화나 웹툰을 그릴 때, 멀티 뷰를 먼저 그리고 시작하기에 그만큼 양질의 데이터가 많이 사용됐다. 앵글도 마찬가지다. 풍경이나 오브제는 다양한 앵글이 가능했지만, 메인 캐릭터를 유 지하면서 앵글의 변화를 시도할 때는 많은 시도에도 불구하고 원하는 대로 생성되지 않았다.