2026년 숏드라마용 AI 모델 추천 TOP 8

ByteDance의 영상 모델로, 대사 중심 샷에 강하고 초안 후 최종본 방식에 잘 맞습니다.

ByteDance의 Seedance는 안정적인 모션과 대사 중심 샷으로 알려진 영상 생성 모델이고, 무음 영상이 아니라 네이티브 오디오 트랙을 돌려주는 버전도 있습니다. 초안 후 최종본 방식과 잘 맞습니다. 샷을 저렴하게 러프로 뽑아 블로킹을 확인한 뒤, 골라낸 컷만 최대 품질로 렌더링하면 됩니다. 대부분의 단독 모델처럼 클립 생성에 집중하므로, 보이스 작업과 편집은 에피소드를 조립하는 워크스페이스에서 따로 합니다.

부드러운 모션과 Lip Sync 기능, 캐릭터 레퍼런스 입력을 갖춘 대표 영상 모델입니다.

Kuaishou의 Kling은 부드러운 모션과 물리적 사실감으로 알려져 있습니다. 생성했거나 업로드한 캐릭터를 오디오 클립이나 입력한 텍스트로 말하게 하는 Lip Sync 기능이 있고, 캐릭터 레퍼런스 이미지를 받아 샷이 바뀌어도 얼굴을 유지합니다. 인물이 움직이고 말하면서도 알아볼 수 있어야 하는 숏드라마 장면에 맞는 조합입니다. 더 넓은 편집 워크스페이스 안이 아니라 자체 앱과 크레딧 체계로 돌아갑니다.

Google DeepMind의 모델로, 영화 같은 화질과 카메라 제어가 강점입니다.

Google DeepMind의 Veo는 영화 같은 화질과 카메라 제어로 알려져 있어, 장면의 분위기를 잡는 배경 샷과 넓고 감성적인 프레임에 적합합니다. 화면과 함께 오디오를 돌려줄 수도 있습니다. 세로 시리즈에서는 비용과 이용 등급이 걸림돌이어서, 대사마다 쓰기보다 에피소드의 룩을 결정하는 대표 샷에 아껴 쓰는 팀이 많습니다.

MiniMax의 영상 모델로, 프롬프트나 시작 이미지에서 자연스럽고 설득력 있는 모션을 만듭니다.

MiniMax의 Hailuo는 텍스트 프롬프트나 시작 이미지에서 자연스럽고 설득력 있는 모션을 만드는 영상 모델입니다. 몸의 움직임과 카메라 무빙을 부드럽게 처리해서, 짧은 에피소드 안의 액션 장면과 움직임이 많은 샷에 자주 쓰입니다. 대부분의 단독 모델처럼 클립 생성에 집중하므로 보이스, 싱크, 최종 편집은 에피소드를 만드는 워크스페이스에서 따로 합니다.

Alibaba의 영상 모델 계열로, 피사체의 외형을 유지하는 레퍼런스 투 비디오가 강점입니다.

Alibaba의 Wan 계열은 레퍼런스 투 비디오로 알려져 있습니다. 레퍼런스 이미지나 피사체를 넣으면 그 외형을 유지한 채 움직임을 생성합니다. 이미 디자인해 둔 캐릭터나 소품과 샷을 맞춰야 할 때 유용합니다. 호스팅뿐 아니라 오픈 웨이트로도 공개되어 있어, 한 업체에 기대지 않고 직접 호스팅하거나 자체 파이프라인에 맞춰 튜닝하려는 팀에게 매력적입니다.

이미지와 레퍼런스 입력을 중심에 둔 모델로, 스틸을 피사체가 유지되는 움직이는 샷으로 바꿉니다.

Shengshu의 Vidu는 이미지와 레퍼런스 입력을 중심에 둔 모델입니다. 스틸 한 장이나 레퍼런스 이미지 묶음을 피사체 외형을 유지한 채 움직이는 샷으로 바꿉니다. 레퍼런스 투 비디오와 캐릭터 기능은 한 장면 안의 연속성에 맞고, 같은 얼굴이 에피소드 내내 나오는 숏드라마에서 중요합니다. 자체 크레딧 요금제로 운영되며, 다른 단독 모델처럼 보이스와 싱크, 최종 편집은 별도 단계로 남습니다.

Google의 Gemini 이미지 모델로, 캐릭터와 장소 스틸을 만들어 시리즈의 캐스팅을 잡을 때 씁니다.

시리즈의 캐스팅은 영상이 아니라 스틸에서 시작합니다. Google의 Gemini 이미지 모델인 Nano Banana는 프롬프트를 잘 따르고 일관성이 좋아 캐릭터와 장소를 생성하고 편집할 수 있습니다. 영상 모델이 움직일 레퍼런스 시트를 만드는 현실적인 방법입니다. 이미지 도구라서 움직임이 아니라 룩을 만들어 주며, 여기서 만든 스틸이 움직이는 샷을 렌더링하는 영상 엔진으로 넘어갑니다.