[동영상 만들기] AI로 미니어처 스타일의 영상을 만드는 방법
1. AI 필터 & 보정 도구 활용 (간단한 방법)
AI를 이용한 필터나 편집 툴을 활용하면 원본 영상을 빠르게 미니어처 스타일로 변환할 수 있습니다.
① Tilt-Shift 효과 적용 (미니어처 효과의 핵심)
- Adobe Premiere Pro, After Effects, DaVinci Resolve, Final Cut Pro 등의 소프트웨어에서 Tilt-Shift 효과를 적용
- Focos Live (모바일 앱) 등 AI 기반 블러 효과 지원 앱 활용 가능
② AI 필터 사용
- Runway ML: AI 기반 비디오 편집 툴로 스타일 변환 가능
- Topaz Video AI: 초고해상도 업스케일 및 보정 지원
- CapCut & VN 앱: AI 필터로 간단한 효과 적용
2. AI 모델을 활용한 스타일 변환 (딥러닝 활용)
AI 딥러닝 모델을 이용하면 실제 영상을 미니어처 스타일로 변환할 수 있습니다.
① Stable Diffusion & ControlNet 활용
- Stable Diffusion에 ControlNet (Depth or Lineart) 모델을 적용해 미니어처 스타일 이미지 생성
- 생성한 이미지를 Deforum 플러그인 등을 사용하여 애니메이션화
② GAN 기반 스타일 변환 (Pix2Pix, CycleGAN)
- 미니어처 효과가 적용된 이미지 데이터셋을 활용해 AI 모델 학습 후 스타일 변환
- 코드 기반 접근이 필요하지만 효과가 매우 자연스러움
3. 3D 모델을 활용한 미니어처 애니메이션 제작
Blender나 Unreal Engine과 같은 3D 소프트웨어와 AI 툴을 결합하여 완성도 높은 미니어처 애니메이션을 제작하는 방법도 있음.
- Blender + AI Upscaling (Topaz Video AI 등 활용)
- NVIDIA Instant NeRF: 사진을 3D 모델로 변환하여 활용 가능
- Unreal Engine 5 + MetaHuman AI: 사실적인 미니어처 씬 구현
4. AI 자동 편집 툴 활용 (빠른 결과 필요할 때)
- Runway ML: 간단한 AI 편집
- Pika Labs: 텍스트를 기반으로 AI 영상 생성
- Kaiber AI: 스타일 변환 기능 지원
- Deep Dream Generator: 미니어처 스타일 이미지 변환 가능
결론
👉 간단한 방법: Tilt-Shift 효과 + AI 필터
👉 고퀄리티: Stable Diffusion + ControlNet 활용
👉 3D 활용: Blender + AI 업스케일링
어떤 방식이든 원하는 스타일에 따라 적절한 AI 도구를 조합해서 사용하면 효과적인 미니어처 영상을 만들 수 있습니다
Tilt-Shift 효과는 사진이나 영상에서 특정 부분만 선명하게 초점을 맞추고, 나머지 부분을 흐릿하게 만들어 미니어처(모형) 같은 느낌을 주는 기법입니다. 이 효과는 원래 건축이나 제품 촬영에 사용되는 틸트-시프트 렌즈로 구현되었지만, 오늘날은 포토샵이나 모바일 앱을 활용한 디지털 편집으로도 쉽게 만들 수 있습니다.
✅ Tilt-Shift 효과의 핵심 원리
- Tilt(틸트) – 초점 면 기울이기
- 일반 렌즈는 피사체와 평행한 초점 면을 갖지만, 틸트 렌즈는 초점 면을 기울일 수 있음.
- 특정 영역만 초점이 맞고, 나머지는 흐려지는 효과를 줌.
- Shift(시프트) – 원근 왜곡 보정
- 일반 렌즈는 카메라의 위치에 따라 원근 왜곡이 발생하지만, 시프트 렌즈는 이를 보정할 수 있음.
- 미니어처 효과에서는 원근 왜곡보다 흐림 효과를 강조하는 경우가 많음.
- 아웃포커스(Shallow Depth of Field)
- 피사체의 일부분만 선명하고, 나머지는 흐려져 입체감이 강조됨.
- 실제 미니어처 촬영에서는 접사 렌즈로 인해 피사계 심도가 매우 얕은데, 이를 흉내 내는 방식.
- 강한 채도 및 대비 조정
- 미니어처는 일반적으로 색상이 선명한 편이라, 색감을 조금 더 진하고 선명하게 보정하면 효과가 극대화됨.
🎨 디지털 편집으로 Tilt-Shift 효과 만드는 법
- 포토샵(Photoshop)
- 필터 → 블러 갤러리 → 틸트-시프트 블러 적용.
- 초점 영역과 흐린 부분을 조절해 자연스러운 효과 만들기.
- 색감 보정(채도 증가, 대비 조정) 추가.
- 모바일 앱
- Snapseed(스냅시드), Lightroom(라이트룸), PicsArt 등에서 Tilt-Shift 효과 지원.
- 중앙 초점 영역을 설정하고 블러 강도를 조절하면 쉽게 구현 가능.
- 온라인 툴
- TiltShiftMaker 같은 웹사이트에서도 간단하게 적용 가능.
🎬 어디에 활용하면 좋을까?
- 드론 촬영이나 높은 곳에서 내려다보는 풍경 사진.
- 도시 풍경, 기차역, 자동차 도로처럼 정돈된 패턴이 있는 장면.
- 장난감 같은 느낌을 살리고 싶은 여행 사진.
📌 Tip: 미니어처 효과를 극대화하려면 높은 위치에서 내려다본 앵글로 촬영하는 것이 가장 효과적이에요!
🚀 Stable Diffusion + ControlNet을 활용한 이미지 생성 & 조작
Stable Diffusion은 텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성하는 강력한 AI 모델이며, ControlNet은 이 모델에 추가적인 제어 기능을 부여하는 확장 기능입니다. 이를 활용하면 이미지 스타일을 유지하면서 자세한 조작이 가능해져, 보다 정교한 AI 이미지 제작이 가능합니다.
✅ ControlNet이란?
ControlNet은 Stable Diffusion 모델이 특정 **입력 조건(스켈레톤, 에지 검출, 깊이 맵 등)**을 따르도록 학습된 확장 모델입니다.
즉, 기존의 무작위적인 AI 이미지 생성이 아니라, 원하는 모양, 구도, 윤곽을 유지하면서 이미지 생성이 가능해집니다.
🎨 ControlNet의 주요 기능과 활용 예제
ControlNet은 다양한 입력 데이터를 활용할 수 있으며, 대표적으로 다음과 같은 모델이 있습니다.
Canny Edge (윤곽선 감지)
- 기능: 원본 이미지의 윤곽선을 추출하여, 유사한 형태의 이미지를 생성.
- 활용 예:
- 기존 사진을 기반으로 스타일 변경 (예: 현실 → 애니메이션)
- 만화 스타일의 배경, 일러스트 제작
- 제품 디자인 변형
Depth (깊이 맵)
- 기능: 원본 이미지의 3D 깊이 정보를 분석하여, 동일한 공간감을 유지하며 새로운 스타일의 이미지 생성.
- 활용 예:
- 건축 시각화
- 포토리얼리스틱 이미지 보정
- 동일한 구도의 다른 조명 효과 적용
Pose (OpenPose)
- 기능: 인물이나 캐릭터의 자세(스켈레톤)를 분석하여, 같은 포즈를 유지한 채 다른 스타일의 이미지 생성.
- 활용 예:
- 특정 포즈의 애니메이션 캐릭터 생성
- 기존 사진을 기반으로 다양한 복장 스타일링
- 만화 캐릭터 포즈 유지
Scribble (낙서/스케치)
- 기능: 단순한 낙서나 선 드로잉을 기반으로 이미지를 생성.
- 활용 예:
- 빠른 컨셉 아트 제작
- 어린이 그림을 고퀄리티 일러스트로 변환
Segmentation (세그멘테이션)
- 기능: 이미지의 영역을 색상별로 분리하여, 같은 배치와 구성을 유지하면서 새로운 스타일 적용.
- 활용 예:
- 특정한 색상 패턴을 유지한 채 이미지 재생성
- 패션 디자인 시뮬레이션
