지난 한 해 동안 AI 비디오 도구 사용 경험은 전반적으로 일관성이 없었습니다. 모델이 인상적인 결과물을 하나 만들어낼 수 있더라도, 제작 과정은 종종 불안정하게 느껴졌습니다. 특정 카메라 구도를 재현하기 어렵고, 캐릭터의 일관성이 떨어지며, 동작과 카메라 움직임이 제대로 일치하지 않고, 화면이 깜빡거리고, 자막과 작은 화면 텍스트가 흐릿하게 보이며, 오디오가 비디오와 동기화되지 않는 경우가 많았습니다.
저는 주의를 기울이고 있습니다. 시드댄스 2.0 이번 릴리스에서는 다음 사항을 우선시하기 때문입니다. 참조 기반 제어 그리고 편집 가능성단순히 "더 현실적인" 또는 "더 영화적인" 결과에만 초점을 맞추는 것이 아니라, 워크플로 중심의 시스템 업그레이드로 볼 수 있습니다. 제품 관점에서 보면, 이는 핵심 모델의 부분적인 개선이 아니라 워크플로 자체를 향상시키는 것입니다.
바이트댄스는 시드댄스 2.0을 차세대 AI 비디오 제작 모델로 포지셔닝하고 있습니다.
바이트댄스가 출시했습니다 시드댄스 2.0 2026년 2월 중순에. 공식 설명두 가지 사항이 강조됩니다.
- 통합된 다중 모드 오디오-비디오 생성 아키텍처
- 지원 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 입력값으로, 참조 및 편집 기능 핵심 판매 포인트로 자리매김
포지셔닝 측면에서 Seedance 2.0은 다음과 같은 범위에 국한되지 않습니다. 텍스트-비디오이는 전체 순환 과정을 포괄하는 것을 목표로 합니다. 에셋 입력 → 스타일/카메라 복제 → 생성 → 로컬 편집 및 확장.
Seedance 2.0의 새로운 기능: 핵심 업그레이드
참조 기반 제어
기존 AI 비디오 생성 방식에서는 고전적인 카메라 움직임, 속도 조절, 복잡한 동작 상호작용을 재현하려면 일반적으로 길고 상세한 입력이 필요하며, 그 결과 또한 일관성이 없습니다. 핵심적인 변화는 바로 여기에 있습니다. 시드댄스 2.0 그것은 치료한다는 것입니다. 참조 자산 일급 입력값으로. 참조함으로써 비디오, 이미지 및 오디오이 모델은 출력 스타일, 카메라 언어 및 리듬을 더 잘 제약할 수 있습니다. 예를 들어 카메라 움직임과 전환을 복제하거나, 카메라 움직임을 캐릭터 동작에 맞추거나, 대화를 유지하면서 만화를 짧은 애니메이션 시퀀스로 변환할 수 있습니다.
이러한 참조 기반 상호 작용은 텍스트 프롬프트만으로는 표현하기 어려운 의도 부분을 줄여주고, 프롬프트에만 의존하는 지시에서 벗어나 제어권을 전환합니다. 참조 매체에 의해 정의된 검증 가능한 제약 조건.
다양한 형식 입력 지원 (텍스트 + 이미지 + 오디오 + 비디오)
Seedance 2.0은 멀티모달 입력을 지원하여 여러 실용적인 워크플로우를 가능하게 합니다.
- 감독 스타일/고전적인 촬영 기법 재현: 참고 영상을 사용하여 카메라 움직임과 속도를 고정하세요.
- 등장인물과 장면의 일관성: 여러 캐릭터 이미지를 사용하여 정체성 특징과 전반적인 시각적 스타일을 안정화합니다.
- 오디오-비디오 정렬: 음악, 리듬, 음성/입술 타이밍을 제한하기 위해 오디오 참조를 활용합니다(많은 AI 비디오 생성기의 공통적인 약점).
- 정적인 만화를 애니메이션으로: "만화 패널을 콘텐츠 소스로 사용하고, 스토리보드 속도와 전환을 확정하기 위한 참조 영상, 패널 순서와 샷 구성을 정의하는 텍스트 규칙, 그리고 일관된 음악/효과음 스타일을 위한 선택적 오디오 참조"를 활용하여 정적인 프레임을 연속적인 샷으로 변환하세요.
더 버지 또한 강조된 내용은 다음과 같습니다. Seedance 2.0은 멀티애셋 레퍼런싱을 지원합니다.이를 통해 여러 이미지, 여러 비디오 클립 및 오디오 샘플을 함께 사용하여 생성 결과를 제한할 수 있습니다.
품질 개선 사항: 더욱 일관성 있는 사용성, 카메라 연속성 및 오디오 동기화 개선
공개된 데모와 사용 설명에 따르면 Seedance 2.0은 다음 세 가지 영역에서 개선에 중점을 둔 것으로 보입니다.
- 장면 연속성: 설명되지 않은 갑작스러운 화면 전환과 제어되지 않은 장면 전환을 줄입니다(특히 원테이크나 트래킹 샷 스타일의 촬영에서).
- 캐릭터 일관성: 고개를 돌릴 때 얼굴이 흔들리거나, 질감이 깜빡거리거나, 표정이 뻣뻣해지는 등의 흔한 문제가 줄어들었습니다.
- 오디오-비디오 동기화: 더욱 안정적인 대화 음성 해설(채널 흔들림 감소)과 장면 리듬에 더 잘 맞는 배경 음악
공식 페이지에서는 자체 평가 세트(SeedVideoBench-2.0)에서도 우수한 결과를 보여주고 있습니다. 하지만 이는 자체 벤치마크 결과이므로, 업계 표준에 부합하는 모델 간 결론이라기보다는 참고 자료 정도로만 보는 것이 좋습니다.
편집 및 반복: 실제 비디오 워크플로우에서 이것이 더욱 중요한 이유
많은 AI 비디오 도구의 고질적인 문제점은 결과가 만족스럽지 않을 경우 처음부터 다시 시작해야 하는 경우가 많다는 것입니다. 줄거리, 특정 장면, 또는 액션 동작 하나만 변경하고 싶을 때조차도 나머지 비디오 부분을 그대로 유지하기가 어렵습니다.
Seedance 2.0 포지션 편집 핵심 역량으로서, 목표는 필요한 부분만 변경하고 나머지는 모두 그대로 유지하는 것입니다. 이는 참조 시스템과 함께 작동합니다. 참조는 1세대뿐만 아니라 그 이후에도 사용됩니다. 수정 중 변경되지 않은 요소를 잠급니다..
저는 이것이 단순히 최고 화질의 단일 샷을 높이는 것보다 더 중요하다고 생각합니다. 왜냐하면 이것이 반복적인 개선, 부분적인 수정, 그리고 기존 샷 자산을 보존하는 실제 제작 워크플로와 더 잘 부합하기 때문입니다.
Seedance 2.0 vs Sora 2 vs Google Veo 3.1
AI 비디오 생성 분야는 아직 자연어 처리(NLP) 분야처럼 통일되고 권위 있는, 여러 공급업체를 아우르는 벤치마크가 없습니다. 대부분의 "모델 X가 더 우수하다"는 주장은 공급업체 내부 테스트나 비표준적인 제3자 비교 결과에 기반합니다. 아래 비교는 주로 공식 문서와 신뢰할 수 있는 보도 자료를 바탕으로, 명확하게 설명할 수 있는 기능에 초점을 맞추었습니다.
성능 중심: 각 모델은 서로 다른 우선순위에 맞춰 최적화됩니다.
- 시드댄스 2.0: 참조 기반 제어 기능 + 멀티모달 입력(오디오 참조 포함) + 편집. 공식적인 포지셔닝은 "참조 및 편집"에 중점을 두고 있으며, 이미지/오디오/비디오 참조를 활용하여 연주, 조명 및 카메라 움직임에 영향을 주는 것을 강조합니다.
- 소라 2: 물리적 일관성과 "세계 시뮬레이션"에 더욱 중점을 두고, 더욱 완벽한 제품 측 제작 워크플로(스토리보드/확장/결합)를 제공하는 OpenAI의 Sora 2는 동기화된 대화와 음향 효과를 통해 더욱 높은 현실감과 제어 가능성을 강조합니다. Sora 릴리스 노트에서는 더 긴 비디오와 세그먼트 기반 구조화를 위한 스토리보드, 확장(Extend) 및 결합 기능을 중점적으로 다룹니다.
- 구글 베오 3.1: 명확한 엔지니어링 사양과 네이티브 오디오 출력을 제공하며, 고음질의 짧은 클립과 프로그래밍 가능한 통합에 중점을 둡니다. Google의 Gemini API 문서에 따르면 Veo 3.1은 8초 길이의 비디오를 생성하고 720p/1080p/4K 해상도를 지원하며 네이티브 오디오 생성을 포함합니다. Vertex AI 문서에서는 4/6/8초 길이의 비디오를 선택적으로 생성할 수 있다고 명시하고 있습니다(이미지-비디오 참조는 8초로 제한됨).
실용적인 워크플로우 적합성: 다양한 모델은 다양한 생산 스타일에 적합합니다.
저는 동일한 구조를 사용하여 실제 워크플로우를 비교합니다. 입력 자산 → 제어 방식 → 기간/사양 제약 조건 → 반복 워크플로그런 다음 작업에 따라 가장 적합한 모델을 선택합니다.
| 모델 | 시드댄스 2.0 | 소라 2 | 구글 베오 3.1 |
| 입력 방식 | 텍스트 + 이미지 + 비디오 + 오디오 (4가지 모드) | 텍스트 + 이미지 (비디오 생성 및 리믹스 기능 지원) | 텍스트/이미지 → Veo 3.1 비디오 생성(네이티브 오디오 포함) |
| 주요 제어 방법 | 다중 소재 참조(카메라 움직임/액션/리듬 재현) + 반복 편집 | 스토리보드 + 리믹스 + 스티치 | API 파라미터화(버전, 사양, 기간 등) + Gemini/Flow 제품 오케스트레이션 |
| 지속 시간 (공개 사양) | 일반적인 데모 영상은 4~15초 정도 소요됩니다(공개 보고서 및 튜토리얼 기준). | 전체 영상 15초, 전문가용 최대 25초 (웹 영상 + 스토리보드 포함) | Veo 3.1의 일반적인 응답 시간은 8초입니다(공식 API 문서 참조). |
| 가장 적합한 작업 | "참조 영상 따라가기" 및 반복 편집, 립싱크/리듬 맞추기, 템플릿 복제 | 뛰어난 물리적 사실성, 긴 원테이크 촬영, 스토리보드 기반 스토리텔링이 요구되는 작업 | 표준화된 API, 엔지니어링 통합 및 제어 가능한 사양을 요구하는 비디오 생성 |
제가 추천하는 것들:
- 빠른 반복 작업 또는 특정 세부 사항 변경: Seedance 2.0은 멀티모달(이미지/오디오/비디오) 참조 및 편집을 강조하기 때문에 이러한 목표에 더 잘 부합합니다.
- 스토리보드 기반의 더 긴 내러티브 및 세그먼트 확장: 스토리보드/확장/스티치 기능 덕분에 Sora 2가 일반적으로 더 적합합니다.
- 엔지니어링 통합, 고정 사양 및 안정적인 출력: Google Veo 3.1은 API/Vertex 제약 조건이 명확하게 정의되어 있고 프로덕션 파이프라인에서 표준화하기가 더 쉽기 때문에 적합합니다.
내 견해 시드댄스 2.0 두 가지 경로를 통해 제품 디자인이 실제 창작 워크플로우에 더욱 부합한다는 것입니다. 기준 구동 제어 가능 발전 그리고 편집 가능한 반복이러한 특징 덕분에 단일 촬영 품질에만 최적화하는 시스템보다 "사용 가능한" 상태에 도달할 가능성이 더 높습니다.
동시에 Seedance 2.0 출시 이후 저작권 및 초상권 위험에 대한 우려가 심화되었습니다. 기업 사용자 및 전문 크리에이터에게 핵심 과제는 모델 기능뿐만 아니라 그 위험성을 인지하는 것입니다. 생산 결과물 그리고 규정 준수 준비 완료 사용 동시에 달성할 수 있습니다.
