AI가 인간의 창의성을 대체하지 않고도 새로운 영화 제작자가 영화를 만들 수 있도록 돕는 방법

한 남자가 보도에 무릎을 꿇고 캐논 EOS R7 미러리스 카메라로 사진을 찍고 있습니다.
정경

최첨단 기술과 영화 제작은 항상 함께 진행되어 왔으며, 업계는 종종 대형 화면에서 이야기를 생생하게 전달하는 새로운 방법을 채택하는 데 앞장서고 있습니다. 1920년대 후반 사운드 통합부터 1950년대 CinemaScope의 발명, 21세기 IMAX 의 인기 급증에 이르기까지 영화 산업에서는 오래된 이야기를 새로운 방식으로 전달하는 방법으로 항상 새로운 기술을 채택해 왔습니다.

영화 제작의 여러 단계에서 빠르게 필수적인 부분이 되고 있는 인공지능 (AI)도 마찬가지입니다. AI 및 기타 신기술의 최근 발전은 특히 복잡하고 종종 비용이 많이 드는 예술 형식에 대한 진입 장벽을 낮추는 데 있어 영화 제작에 유익한 것으로 입증되었습니다.

AI는 현재 업계 전반에서 어떻게 활용되고 있나요?

Everything Everywhere All at Once의 멍한 눈을 가진 바위.
A24

ChatGPTGemini 와 같은 도구의 엄청난 인기에 따라 인상적인 신기술이 등장하기 전에 AI는 이미 영화 제작 과정의 일부였습니다. 업계에서 AI의 가장 실용적인 응용 프로그램 중 하나는 자동 색상 균형 및 배경 소음 제거 기술을 사용하는 Apple의 Final Cut Pro X와 같은 도구를 사용하여 시간이 많이 걸리는 후반 작업을 자동화하는 것입니다. Adobe Premiere Pro는 AI를 사용하는 "Enhance Speech" 도구에도 널리 사용됩니다. 또한 여러 응용 프로그램에서는 AI 덕분에 한때 지루했던 로토스코핑 프로세스를 쉽게 만드는 매직 마스킹을 제공합니다.

최근 기술은 특히 AI와 영화 제작이 충돌할 수 있는 부분에 초점을 맞췄습니다. 예를 들어 Axle AI 와 같은 도구는 얼굴 인식, 장면 감지, 전사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다. 이를 통해 영화 제작자는 방대한 양의 영상을 신속하게 검색하고 특정 순간을 식별하며 반복 작업에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. Magisto 는 AI를 사용하여 감정적 신호를 기반으로 비디오 영상을 편집하고 Emotion Sense 기술을 사용하여 영상을 세련되고 응집력 있는 내러티브로 신속하게 조합하는 편집 소프트웨어를 갖춘 영화 제작자의 툴킷에 추가된 또 다른 흥미로운 추가 기능입니다.

Runway 와 같은 생성적 AI 도구도 시각 효과 및 편집에 없어서는 안 될 요소가 되었으며, 컬러 그레이딩, 3D 애니메이션 통합 및 비디오 편집을 위한 사용하기 쉬운 도구를 제공합니다. 이 AI 툴킷은 광범위한 로토스코핑이 필요한 영화 Everything Everywhere All at Once 에서 사용된 것으로 유명합니다. Variety 와의 인터뷰에서 Everything Everywhere All at Once 의 시각 효과 아티스트 Evan Halleck은 AI 기반 도구 Runway를 사용하여 녹색 화면을 배경으로 촬영된 장면에서 요소를 잘라내는 프로세스 속도를 높이는 방법을 설명했습니다. 그는 이와 같은 도구를 더 빨리 사용하기 시작했으면 좋겠다고 언급하며 "이전에는 소수의 사람들만이 할 수 있었던 영화와 블록버스터를 모든 사람이 만들 수 있는 할리우드 2.0이라고 부르고 있습니다"라고 덧붙였습니다.

신인 영화제작자들은 어떻게 AI를 극대화할 수 있나요?

커스틴 던스트는 남북전쟁에서 기자조끼를 입는다.
머레이 클로즈 / A24

업계에 처음 입문하는 사람들, 특히 인디 영화 제작자의 경우 AI 도구를 사용하면 고품질 영화를 만드는 데 필요한 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 더 많은 신기술이 업계에 새로 입문한 사람들을 특별히 수용함에 따라 영화 제작자는 진입 장벽이 낮아질 것을 기대할 수 있으며, 이는 영화계에서 다양성을 장려하고 새로운 목소리를 강화할 뿐입니다. 이러한 도구는 영화 제작자가 스토리텔링과 창의성에 집중하는 동안 AI가 기술 작업의 대부분을 처리하는 데 도움이 됩니다.

앞서 언급한 편집, 컬러 그레이딩, 영상 정리 등 시간이 많이 걸리는 작업의 최적화 외에도 AI가 영화 제작 과정에 영향을 미칠 수 있는 다른 방법은 많습니다. Strada AI 와 같은 도구는 신진 감독이 영상 공유, 파일 동기화, 원격 편집 관리를 통해 체계적으로 정리할 수 있도록 지원함으로써 계획 및 사전 시각화를 지원할 수 있습니다. 이는 지리적으로 분산된 팀에 의존하는 인디 프로젝트에 특히 중요합니다.

AI 기반 카메라 시스템은 영화 제작자가 영화 촬영에 접근하는 방식도 변화시키고 있습니다. 향상된 카메라 시스템은 Alex Garland의 Civil War 촬영에 사용된 DJI의 AI 통합 자동 초점 시스템과 같은 기술을 통해 중요한 장면을 촬영할 때 추측을 배제할 수 있습니다. 이를 통해 카메라 제작진은 Lidar 및 AI를 사용하여 피사체를 원활하게 추적할 수 있습니다. 이러한 도구를 활용하여 인디 영화를 촬영함으로써 영화 제작자는 대규모 재촬영이나 기술적 조정 없이 고품질의 장면을 캡처할 수 있습니다.

AI의 영향을 받는 편집, 데이터 관리, 심지어 카메라 작업까지 새로운 영화 제작자는 성공에 도움이 되는 강력한 도구 세트를 사용하여 자신 있게 업계에 진출할 수 있습니다. 이는 단지 시작에 불과합니다. 업계를 위해 특별히 고안된 훨씬 더 많은 도구의 지속적인 개발은 영화 제작의 더욱 민주화를 약속하며, 새로운 인재가 예산에 관계없이 영화를 제작하는 것을 그 어느 때보다 쉽게 ​​만듭니다.

미래에 신진 영화제작자들은 AI로부터 무엇을 기대할 수 있을까요?

카페에서 비디오 카메라를 들고 있는 남자.
펙셀

특히 ET가 모든 단계에서 영화 제작 프로세스를 지속적으로 변화시키고 있기 때문에 영화에 AI가 무수히 통합되는 미래가 눈앞에 다가왔습니다. 특히 새로운 영화 제작자는 제작 요소에 대한 접근성을 높이는 것을 목표로 하는 다가오는 AI 발전의 혜택을 누릴 수 있습니다.

가장 흥미로운 발전 중 하나는 Twelve Labs 와 같은 도구가 단순한 장면 인식을 넘어서는 알고리즘에 사용하는 비디오 콘텐츠를 이해하고 처리하는 AI의 능력입니다. 이러한 도구는 영화 제작자가 긴장이나 기쁨의 순간을 식별하는 등 복잡한 기준에 따라 영상을 검색할 수 있도록 하여 제작 과정에서 미디어 관리에 혁명을 일으키고 있습니다. 광범위한 영상을 다루는 경우 이러한 종류의 상황별 이해를 통해 사용자는 특정 내러티브 비트나 분위기와 일치하는 장면을 식별하기 위해 수천 개의 파일을 정렬하는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다.

Luma AI 와 같이 새롭고 지속적으로 개선되는 AI 도구는 가상 위치 정찰에 일반적으로 사용되는 Google Earth Pro 보다 한 단계 더 발전합니다. Luma AI를 사용하면 영화 제작자가 스마트폰을 사용하여 모든 위치를 캡처하고 상세한 3D 가상 환경으로 렌더링할 수 있으며, 이는 예산에 맞춰 작업하는 제작진에게 특히 유용합니다. 여러 현장 방문과 현장 촬영에 비용을 지출하는 대신 한 사람이 해당 지역을 조사하고 AI 기반 플랫폼을 사용하여 나머지 팀과 모델을 공유할 수 있습니다.

이러한 방식으로 감독, 촬영 감독 및 기타 크리에이티브 리더는 원격으로 위치를 평가하고, 촬영을 계획하고, 3D 환경 내에서 조명 조건을 시뮬레이션할 수도 있습니다. Luma.AI 공동 창업자인 Amit Jain은 "이제 누구나 실제 위치를 방문하여 사진처럼 사실적인 3D 환경을 빠르게 캡처하고 제작팀과 공유할 수 있습니다."라고 말했습니다.

3D 애니메이션 및 시각 효과(VFX) 세계에서 AI의 역할은 복잡한 효과와 3D 애니메이션 프로세스를 자동화하는 고급 도구로 확장될 것으로 예상됩니다. 실사 영화의 반복적인 작업과 마찬가지로 애니메이션과 VFX의 상당 부분은 렌더링, 텍스처링 등과 같은 힘든 수작업입니다. 신경망과 딥 러닝 기술이 향상됨에 따라 AI 도구는 사실적인 질감, 그림자 및 조명을 더 효과적으로 복제하여 높은 제작 비용 없이 몰입형 시각 효과를 구현할 수 있습니다. 이러한 도구는 이미 배경 교체 및 개체 제거와 같은 간단한 작업을 처리하고 있지만 향후 버전에서는 캐릭터 애니메이션 및 환경 렌더링과 같은 복잡한 효과를 간소화할 수 있습니다.

촬영 감독의 경우 AI 통합 카메라는 바쁜 세트장에서 효과적인 팀 구성원이 될 수 있습니다. 이러한 시스템은 장면의 동작이나 감정적 맥락에 따라 프레임, 초점, 조명, 카메라 움직임을 자율적으로 조정할 수 있을 만큼 충분히 발전할 수 있습니다. "세계 최초의 AI 기반 영화 카메라"라고 주장하는 CMR M-1 과 같은 훨씬 더 창의적인 응용 프로그램이 있습니다. 영상이 촬영되면 클라우드 컴퓨팅 서비스를 통해 AI 처리되도록 전송되므로 영화 제작자는 본질적으로 맞춤형 "AI 필터"를 작업에 적용할 수 있습니다. 현재 프로토타이핑 단계에 있지만, 제작자들은 더욱 강력한 AI 비디오 모델을 통해 카메라가 출시되면 이 프로세스가 실시간으로 발생할 수 있다고 말합니다.

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수많은 다른 잠재적 응용 프로그램을 통해 새로운 영화 제작자가 영화 제작 과정의 복잡한 프로세스에 더 쉽게 접근할 수 있게 될 것입니다. AI는 비용을 절감하고 반복 작업을 간소화함으로써 새로운 인재가 업계의 전통적인 제약에서 벗어나 진정으로 중요한 창의적인 측면에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

함정, 윤리적 문제, 책임감 있는 AI 사용

어둠 속에서 비디오 카메라를 들고 있는 남자.
펙셀

수많은 중요한 윤리적 문제와 그에 수반되는 함정을 해결하지 않고 AI가 제공하는 모든 흥미로운 가능성에 대해 이야기하는 것은 불가능합니다. 영화 제작에서 AI의 사용이 더욱 보편화됨에 따라 업계와 소비자 모두는 영화에서 이러한 신흥 기술의 역할에 대한 더 큰 대화와 논쟁을 인식하고 적극적으로 참여해야 합니다.

가장 크고 시급한 문제는 영화 제작뿐만 아니라 창작 산업 전반의 일자리 대체에 대한 우려입니다. AI가 더 많은 기술 작업을 수행함에 따라 업계 내에서의 잠재적 영향에 대한 중요한 질문이 제기되고 있습니다. AI 시스템이 인간 편집자, VFX 아티스트, 사운드 엔지니어, 심지어 작가까지 수행한 작업을 처리할 수 있다면 숙련된 전문가의 기회가 줄어든다는 의미일까요? 게다가 배우의 초상을 복제하는 제너레이티브 AI의 능력이 연기자의 개입 없이 목소리와 얼굴을 복제할 수 있는 미래를 만들 수 있을까요?

인스타그램에 올라온 딥페이크 톰 행크스의 이미지.
톰 행크스 인스타그램

영화배우길드-미국 텔레비전 및 라디오 예술가 연맹 (SAG-AFTRA)은 2023년 12월에야 종료된 할리우드 파업에서 이것이 명시적으로 표현되었기 때문에 그렇게 생각하는 것 같습니다. 조합원들은 할리우드 스튜디오와 합의에 도달했습니다. 오랜 협상 끝에 조직에서는 이것이 마지막이 아닐 것이라고 경고했습니다(실제로 그들은 현재 비디오 게임 산업에서 AI의 사용 에 대해 충격을 주고 있습니다). AI에 대한 과도한 의존은 의도치 않게 업계의 특정 창의적 직업의 쇠퇴에 기여할 수 있으므로 새로운 영화 제작자는 이러한 변화를 염두에 두어야 합니다.

또 다른 주요 문제는 균질화된 창의성의 위험입니다. 이는 인간의 손길이 결여된 일반적인 콘텐츠를 생산할 정도로 AI를 사용한 결과입니다. AI 시스템, 특히 생성 도구는 기존 데이터세트에 의존하여 새로운 출력을 생성하는 경우가 많으며, 이는 반복적이거나 정형화된 콘텐츠로 이어질 수 있습니다. 자신의 이야기를 전달하기 위해 AI에 너무 많이 의존하는 신인 영화 제작자는 새로운 영역을 개척하기보다는 대중 미디어를 반영하고 오래된 아이디어를 재탕하는 자신을 발견할 수 있습니다. 최근 연구에 따르면 AI는 글쓰기 과정에서 창의성을 감소시키고 비판적 사고를 감소시킬 수 있으며, 이는 진정한 성공을 위해 의미 있는 스토리텔링이 필요한 영화 제작에 해로울 수 있습니다.

최근 몇 달 동안 표절과 지적 재산권 분쟁도 부각되었습니다. 특히 법률 시스템이 빠르게 변화하는 AI 및 창작 작업 환경을 따라잡으면서 더욱 그렇습니다. 생성적 AI 플랫폼을 상대로 여러 소송이 제기 되었으며, 예술가들은 AI 생성 콘텐츠가 독창적인 창작 작품이 포함된 대규모 데이터 세트를 기반으로 한다고 주장합니다. AI 도구가 실수로 다른 작품과 매우 유사한 콘텐츠를 제작하면 영화 제작자는 표절 혐의를 받을 수 있습니다. 지적 재산권법에 익숙하지 않은 창작자에게 이러한 문제는 법적 문제를 야기할 수 있으며 자신도 모르게 다른 사람의 저작물을 침해하는 입장에 놓일 수 있습니다.

여자와 카메라 야외입니다.
펙셀

AI에는 알고리즘의 편견, 모델 학습 방식의 투명성 부족 등 영화 제작에 적용하는 데 영향을 미치는 수많은 다른 문제가 있습니다. 새로운 기술을 사용하려는 신인 영화 제작자는 책임 있는 업계의 현재 상태에 진입하기 위해 이러한 윤리적 문제를 이해하기 위해 노력해야 합니다.

AI는 창작 과정을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 도구 역할을 해야 하며, 신인은 영화의 변화하는 모습을 형성하는 데 중요한 역할을 해야 합니다. AI를 주의 깊게 사용하면 모든 배경의 영화 제작자가 영화의 마법에 접근할 수 있게 하고 혁신적인 히트작과 참신한 새로운 관점으로 가득한 미래를 약속할 수 있는 강력한 동맹자가 될 수 있습니다.


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