"EXHIBIT" 비하인드: AI 필름메이킹으로 재해석한 독일 표현주의 영화

EXHIBIT은 박물관 야간 경비원을 둘러싼 미스터리하고 몽환적이며 부조리한 이야기를 독일 표현주의 스타일로 그려낸 AI 생성 단편 영화다. 독일 표현주의 영화는 이 프로젝트의 주된 영감이 되었다.

저는 독일 표현주의 영화에 대한 심층적인 리서치로 시작하여 그 시각적 미학, 서사 구조, 편집 기법을 살펴보았습니다. 이 리서치를 바탕으로 초기 시나리오 초안과 노트에 간단한 스토리보드를 작성했습니다. 스토리 전개를 위해 저는 세 가지 핵심 요소에 집중했습니다: 관객의 시선을 즉각적으로 사로잡을 영화 초반의 눈길을 끄는 사건, 이야기를 절정으로 이끄는 결말부의 예상치 못한 반전, 그리고 시작과 끝을 잇는 치밀하게 구성된 서사적 빌드업입니다. 이 중간 전개 과정은 미묘한 착시와 오도를 만들어내어 최종 반전을 더욱 놀랍고 강렬하게 만듭니다. 또한 여러 상징적인 독일 표현주의 영화에서 시각적 레퍼런스를 수집하여 씬과 캐릭터 레퍼런스를 하나의 폴더에 정리했습니다. 이러한 개념적, 시각적 기반을 마련한 후, 영화의 AI 기반 제작을 시작하기 위해 Flick Art로 넘어갔습니다.

Flick Art에서의 첫 단계는 준비 단계에서 수집한 시각적 레퍼런스를 Explore Styles 기능을 사용해 My Styles에 업로드하여, 이미지 생성을 위한 일관된 독일 표현주의 스타일을 구축하는 것이었습니다. 이후 생성 작업의 정확도와 제어 가능성을 높이기 위해 환경과 캐릭터 클로즈업 샷에 대한 레퍼런스를 모두 포함하는 것이 중요했습니다.

맞춤 스타일이 완성되자 AI 생성 프로세스를 시작할 수 있었습니다. 주인공인 박물관 경비원이 서사를 연결하고 이끄는 중심축 역할을 하기 때문에, 저는 캐릭터 생성부터 시작했습니다. 이 단계에서는 첫 번째 이미지 생성 라운드에 Midjourney 모델을 선택했고, 이후 특정 시각적 디테일을 조정할 때 더 높은 정밀도를 제공하는 Nano Banana Pro를 이미지 편집에 사용했습니다. 또한 ChatGPT를 활용해 외모, 나이, 의상 등 캐릭터 설명을 다듬고 확장했습니다. 이를 통해 더 상세한 프롬프트를 작성할 수 있었고, 결과적으로 더 사실적이고 시각적으로 생생한 이미지 생성을 얻을 수 있었습니다.

만족스러운 캐릭터 이미지를 생성한 후에는 다음 단계로 넘어갔습니다. 바로 이미지를 기반으로 영상을 직접 생성하거나, 동일한 캐릭터가 등장하는 다르지만 연관된 씬으로 변형하는 것이었습니다. 이 과정을 통해 캐릭터 중심의 일관된 비주얼 세트를 구축하고, 더 풍부한 푸티지를 확보하며, 이렇게 발전해 나가는 씬들을 통해 서사를 점진적으로 구성할 수 있었습니다.

이후 동일한 구조화된 워크플로우를 모든 조연 캐릭터 개발에도 확장 적용하여, 영화 전반에 걸친 스타일적 일관성을 확보했습니다.

다음으로 저는 박물관 외관은 물론 로비와 갤러리 같은 내부 공간을 포함한 환경 씬 생성으로 넘어갔습니다. 이 단계에서는 씬의 시각적 일관성과 정확성을 확보하기 위해 맞춤 스타일 라이브러리에서 건축 레퍼런스가 포함된 스타일을 선택했습니다.

이 단계에서는 두 가지 핵심 기법을 사용했습니다. 첫째, 만족스러운 환경 이미지를 생성한 후에는 느린 줌인과 같은 카메라 움직임을 통해 공간을 보여주는 생성형 영상을 만들거나, 이전에 생성한 캐릭터를 빈 환경 속에 통합할 수 있었습니다. 씬에 캐릭터를 삽입하기 위해 저는 환경 이미지를 편집의 기본 베이스로 사용하고, 캐릭터 이미지를 보조 레퍼런스로 추가했습니다. Nano Banana Pro의 이미지 레퍼런스와 프롬프트 가이드를 통해 공간 안에서 캐릭터가 배치되는 방식을 제어할 수 있었습니다. 이 방식을 통해 캐릭터와 환경 생성을 하나의 통합된 비주얼 파이프라인으로 결합하여, 이후 영상 생성에 활용할 수 있는 일관된 씬을 만들 수 있었습니다.

두 번째 기법은 씬 생성 과정에서 특정 이미지를 레퍼런스로 활용하고 싶을 때 유용합니다. 예를 들어 제 경우에는 생성된 갤러리 공간 안에 나폴레옹, 알프스를 넘다에서 영감을 받은 그림을 포함하고 싶었습니다. 이를 위해 먼저 원본 레퍼런스 이미지를 Flick Art에 업로드하고 Flick Advanced 모델을 사용해 그 시각적 스타일을 독일 표현주의로 변환했습니다. 그런 다음 Nano Banana Pro를 사용해 추가 편집을 진행하여, 스타일이 적용된 그림을 이전에 생성한 갤러리 환경에 통합했습니다. 이 방법을 통해 생성된 씬 내에서 스타일적 일관성을 유지하면서도 알아볼 수 있는 시각적 레퍼런스를 포함시킬 수 있었습니다.

영상 생성에서는 하나의 이미지를 시작 프레임으로 사용하고 프롬프트로 움직임을 유도하는 방식 외에도, 두 개의 이미지를 생성해 시작 프레임과 끝 프레임으로 삼는 또 다른 접근법이 있습니다. 그러면 영상 생성 과정에서 이 두 프레임 사이를 보간하여 원하는 동작에 기반한 통제된 움직임을 만들어낼 수 있습니다. 제가 만들고자 했던 한 장면에서는, 박물관 경비원이 문을 향해 달려가 마치 열려는 듯 양손을 문에 대는 동작이 필요했습니다. 이 움직임을 정확하게 구현하기 위해, 먼저 경비원이 문 앞에 서 있는 상반신 클로즈업 이미지를 생성한 뒤, 그가 전신으로 문을 밀고 있는 두 번째 이미지를 만들었습니다. 이 두 이미지를 시작 프레임과 끝 프레임으로 사용하여, King O3 Pro 모델을 적용해 그가 문을 향해 달려가는 움직임을 생성했습니다. 이 방식은 단일 프레임 영상 생성에 비해 움직임과 구도 모두에서 더 뛰어난 제어력을 제공했습니다.

EXHIBIT를 제작하는 과정은 단순한 AI 필름메이킹 실험이 아니라, 새롭게 등장한 도구들이 어떻게 역사적 영화 사조를 현대적인 시각으로 재해석할 수 있는지에 대한 탐구였습니다. 리서치 기반의 비주얼 개발과 반복적인 AI 워크플로우를 결합함으로써, 저는 독일 표현주의의 감정적 강렬함과 시각적 언어를 새로운 생성형 매체로 옮겨낼 수 있었습니다. 이 과정은 또한 제가 필름메이킹을 바라보는 방식 자체를 재구성했습니다. 선형적인 파이프라인 대신, AI 도구들은 캐릭터, 환경, 움직임을 독립적으로 개발한 뒤 나중에 하나의 응집력 있는 서사로 통합할 수 있는 훨씬 더 유동적이고 모듈화된 접근법을 가능하게 했습니다. 스틸 이미지와 영상 사이를 빠르게 오가며 반복할 수 있는 능력 덕분에 창의적인 실험과 정밀한 제어가 동시에 가능했습니다.

궁극적으로 EXHIBIT는 과거와 미래 사이의 대화, 즉 인공지능을 통해 재해석된 고전적 영화 스타일을 나타냅니다. 생성형 도구들이 계속 진화하는 가운데, 저는 AI가 시각적 스토리텔링을 어떻게 확장할 수 있을지 더 탐구하고 싶습니다. 창의성을 대체하는 것이 아니라, 그것을 위한 새로운 언어로서 말이죠.