Shorts 영상, 첫 결과를 그대로 쓰지 않은 이유
NASA 성운 이슈로 우주 Shorts를 만들다 겪은 AI 영상 오류와, 프롬프트 대신 금지 목록으로 기준을 세운 과정을 기록했습니다.
IN SHORT
- AI 생성 영상은 그럴듯해 보여도 프레임 단위로 확인해야 실제 사용 가능 여부를 알 수 있습니다.
- 프롬프트를 늘리기보다 금지 요소를 구체적으로 정하는 편이 결과를 통제하기 쉬웠습니다.
- 앞으로는 한 편을 잘 만드는 것에서 매일 같은 기준으로 만드는 것으로 목표를 바꿨습니다.
오늘 만들려던 것은 성운 영상 한 편이었습니다. 그런데 시간을 가장 많이 잡아먹은 것은 대본이 아니라 영상이었습니다. AI가 만든 장면을 그대로 쓸 수는 없다는 사실을 다시 확인한 하루였습니다.
그럴듯한 영상으로는 부족하다
오늘 고른 소재는 NASA의 펠리컨 성운이었습니다. 젊은 별이 주변의 차가운 가스와 먼지를 서서히 바꾸고, 오랜 시간이 지나면 성운의 모양도 달라질 수 있다는 내용입니다. NASA 원문에서 확인할 수 있는 내용만 정리하면 됐기 때문에 대본을 쓰는 일 자체는 어렵지 않았습니다.
문제는 그다음이었습니다. AI에게 성운 안으로 들어가는 과학 다큐 스타일 영상을 만들어 달라고 요청하자, 처음 결과는 얼핏 그럴듯했습니다. 붉은 가스와 검은 먼지, 별빛, 느린 카메라 이동까지 갖춰져 있었습니다.
그런데 영상을 이루는 낱장의 정지 이미지, 즉 프레임을 하나씩 뽑아 확인해 보니 일부 장면은 성운보다 동굴 벽이나 나무뿌리, 벌집 같은 구조에 더 가까웠습니다. 움직이는 영상이라고 해서 전부 쓸 수 있는 영상은 아니었습니다.
이 과정에서 다시 확인한 건, AI 영상은 프롬프트를 잘 쓰는 일보다 결과를 버릴 기준을 먼저 세우는 일이 더 중요하다는 점이었습니다.
프롬프트를 늘리는 대신 금지 목록을
이번 영상은 세 장면으로 구성했습니다. 첫 장면은 성운 내부로 천천히 들어가는 화면, 두 번째는 별빛이 가스와 먼지를 비추며 경계를 만드는 이온화 전선(별빛의 방사선이 가스를 이온화시키며 만드는 경계선) 장면, 세 번째는 전체 성운에서 멀어지며 마무리하는 장면입니다.
그중 세 번째 영상은 한 번 교체했습니다. 처음 생성된 결과가 화면 중앙에 균열 같은 패턴을 만들어, 우주 공간이 아니라 지표면처럼 보일 가능성이 있었기 때문입니다.
그래서 프롬프트를 더 길게 쓰는 대신, 금지할 요소를 구체적으로 적는 방식을 택했습니다.
- 균열 금지
- 로프처럼 보이는 구조 금지
- 벌집 패턴 금지
- 생물학적 질감 금지
- 지평선과 지형 금지
이렇게 다시 만들자 훨씬 단순한 붉은 성운과 별빛 중심의 장면이 나왔습니다.
실패는 아니지만 보완이 필요
여기서 중요한 건 AI가 실패했다는 사실이 아닙니다. 첫 결과를 그대로 통과시키지 않았다는 점입니다.
생성형 AI는 작업 속도를 높여 주지만, 완성 여부를 판단하는 일까지 대신해 주지는 않습니다. 특히 과학 콘텐츠처럼 실제 사실과 시각화가 함께 쓰이는 경우에는 이 판단이 더 중요합니다. 영상이 실제 관측 사진처럼 보여서도 안 되고, 과장된 시각 효과가 사실 자체를 바꾸는 방향으로 가서도 안 됩니다.
그래서 이번 영상 설명에는 AI 생성 시각화라는 문구를 넣었습니다. 실제 망원경 영상이 아니라, 과학 개념을 설명하기 위해 만든 장면이라는 점을 분명히 적었습니다.
매일 같은 기준으로 만드는 것이 중요
이제 다음 과제는 한 편을 잘 만드는 것에서, 매일 같은 기준으로 한 편씩 만드는 것으로 바뀌었습니다.
앞으로는 매일 정해진 시간에 아래 순서로 만들 계획입니다. [확인 필요: 실행 시간 및 자동화 여부]
- NASA 공식 자료에서 새로운 이슈를 찾는다
- 최근 주제와 겹치지 않는지 확인한다
- 짧은 AI 영상 세 개를 만든다
- 하나의 영상으로 엮는다
- 자막과 음성을 넣는다
- 프레임을 확인한 뒤 공개한다
AI를 잘 쓴다는 건 결과를 빨리 받는 능력이 아니라, 결과를 통과시킬 기준을 갖는 능력에 더 가깝다고 생각합니다. 오늘 만든 영상은 그 기준을 한 번 만든 기록입니다.
자주 묻는 질문
Q. AI로 만든 우주 영상이 실제 촬영본처럼 보이면 안 되나요? 과학 정보를 다루는 콘텐츠에서는 시각화와 실제 관측 영상을 구분해 표시하는 것이 필요합니다. 이번 영상에도 AI 생성 시각화라는 문구를 넣어 이 점을 분명히 했습니다.
Q. AI 영상 생성에서 프롬프트를 길게 쓰면 결과가 좋아지나요? 반드시 그렇지는 않았습니다. 이번 경우에는 프롬프트를 늘리는 대신 금지할 요소를 구체적으로 나열했을 때 더 안정적인 결과를 얻었습니다.
Q. 생성된 영상을 검수할 때 어떤 기준으로 확인하나요? 전체 재생만으로는 문제를 놓치기 쉬워서, 프레임 단위로 정지해 확인하는 방식을 택했습니다. [확인 필요: 구체적인 검수 도구나 절차]
Q. 매일 콘텐츠를 자동 생성하는 파이프라인에서도 사람이 검수해야 하나요? 자동화 범위를 늘릴수록 오히려 결과를 통과시킬지 판단하는 지점은 더 명확하게 남겨둬야 한다고 생각합니다. 반복 작업은 자동화하되, 공개 여부는 사람이 확인하는 방식을 유지하고 있습니다.
Q. 이 사례는 우주 콘텐츠에만 해당하나요? 아닙니다. 이미지나 영상을 생성형 AI로 만들어 활용하는 자동화 작업 전반에 적용할 수 있는 원칙이라고 생각합니다.