📋 목차
단일 프롬프트로 1분짜리 영상을 뚝딱 만드는 TTT-Video부터, 실제 사용 환경에서 LLM들의 성능을 정밀하게 테스트한 Fiction LIVE-BENCH 벤치마크 소식까지! 마지막에는 구글의 Gemini가 선보일 기능도 함께 정리해드릴게요. 🚀
🎥 TTT-Video로 1분 영상 제작 혁명
AI 영상 생성 기술이 또 한 번 진화했어요. 이제는 단 하나의 프롬프트로 1분짜리 스토리 있는 영상을 만들어낼 수 있는 시대가 열린 거예요. 그 주인공은 바로 TTT-Video라는 기술이에요. 이름은 "One-Minute Video Generation with Test-Time Training"에서 따왔어요.
기존에는 짧은 장면 단위로 영상을 나누어 프롬프트를 입력해야 했지만, TTT-Video는 하나의 긴 프롬프트만으로도 캐릭터, 배경, 움직임을 통일성 있게 표현해요. 톰과 제리 스타일의 애니메이션 영상이 그 대표적인 사례죠!
이 기술의 핵심은 Test-Time Training(TTT) 기법을 적용한 것이에요. 쉽게 말하면 영상이 생성되는 도중, 모델이 스스로 학습을 이어가면서 일관성과 품질을 개선한다는 개념이에요.
NVIDIA, 스탠포드, UC 버클리, UCSD, UT 오스틴 등 세계 유수 연구 기관들이 참여했고, 한국인 연구자들도 다수 포함되어 있어 더욱 반가운 소식이에요. 송유진, 최예진, 유선 연구자의 이름이 논문에 등장했어요. 🇰🇷
기술 구조는 기존 CogVideoX 5B에 TTT 레이어를 얹은 구조로, 생성된 각 프레임 사이의 시간적 일관성과 움직임 부드러움을 크게 향상시켜줬어요. 마치 사람이 직접 애니메이션을 만든 것처럼 자연스럽죠.
이 기술은 영상 스토리텔링, 광고, 짧은 드라마 제작 등에서 큰 혁신을 가져올 수 있어요. 상상해보세요. 하나의 프롬프트만으로 60초짜리 웹툰이나 광고 영상이 완성되는 거예요. 🎞️
아직까지는 로컬 설치와 강력한 GPU가 필요하지만, GitHub에서 공개된 코드를 통해 직접 테스트해볼 수 있다는 점도 큰 장점이에요. 실제 페이지는 아래와 같아요.
📽️ TTT-Video 기술 요약 표
| 기술 요소 | 설명 |
|---|---|
| TTT (Test-Time Training) | 생성 중 실시간 학습으로 영상 품질 개선 |
| Long Prompt 입력 | 단일 시나리오 프롬프트로 전체 영상 구성 |
| CogVideoX 기반 | 대형 영상 생성 모델 구조 활용 |
이 기술이 더 발전하면 5분, 10분짜리 웹 드라마나 뮤직비디오도 AI가 혼자 만들 수 있는 시대가 올지도 몰라요. 정말 흥미진진하죠? 🎬
📺 지금 TTT-Video 영상 샘플 보기!
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📝 다음은 단일 프롬프트 기술의 위력!
TTT-Video는 어떻게 하나의 프롬프트로 1분짜리 영상을 구현했을까요? 프롬프트 설계의 비밀을 알려드릴게요.
📝 단일 프롬프트 분석 바로 가기📝 단일 프롬프트의 위력과 구현 방식
TTT-Video에서 가장 인상 깊은 점은 바로 ‘단일 롱 프롬프트(Long Prompt)’를 사용했다는 거예요. 이전 영상 AI들은 장면마다 다른 프롬프트를 써야 했지만, 이번 기술은 긴 시나리오를 하나로 넣는 방식을 택했어요.
이 방식은 ``, `` 같은 태그를 활용해 프롬프트 내에서 각 장면의 구간을 명확히 정의해줘요. 마치 영화 대본처럼, 각 장면의 내용과 분위기를 시간 순서에 따라 기술하는 구조예요.
예를 들어, "Tom chases Jerry down the hallway as a vase falls and shatters" 같은 문장을 포함하면 AI가 해당 장면을 자연스럽게 연출하게 되는 거죠. 단어 하나하나가 곧 영상의 요소가 되는 거예요.
이런 방식은 복잡한 이야기, 감정선, 배경 변화를 하나의 프롬프트 안에 모두 담을 수 있다는 장점이 있어요. 덕분에 영상 전체의 흐름이 끊기지 않고, 스토리텔링도 부드러워지는 거예요.
뿐만 아니라 프롬프트가 너무 길어질 경우, TTT-Video는 시간 기반 조각 학습 방식을 활용해 장면 간 연결성과 흐름을 학습하며 영상에 적용해요. 이게 바로 TTT-MLP 방식의 장점이에요.
이 기술을 활용하면 영상 광고 스토리보드 작성처럼 AI가 ‘처음부터 끝까지’ 흐름을 이해하고 영상으로 구현해줘요. 앞으로 영상 제작 직군에 진짜 큰 변화가 오겠죠?
이제 중요한 건 바로 ‘프롬프트 작성력’이에요. 누구나 시나리오 작가처럼 구성력과 묘사력을 기르면, AI 영상 제작자가 될 수 있는 시대예요. 창작의 방식이 근본부터 달라졌어요. ✍️
이런 프롬프트 설계는 단지 영상에만 국한되지 않아요. 최근 LLM 기반의 이미지, 음악, 음성 생성 AI도 ‘서사 중심 프롬프트’로 방향이 이동하고 있거든요. AI를 움직이는 언어의 힘, 정말 중요해졌어요.
결국 AI 시대엔 ‘글을 잘 쓰는 사람’이 기술을 움직이게 될지도 몰라요. 🤖💡
🗒️ 프롬프트 설계 예시 구성
| 구성 요소 | 내용 예시 |
|---|---|
| "Tom wakes up in a messy room..." | |
| 중간 장면 | "Jerry escapes through a mousehole..." |
| "Tom crashes into a wall and stars spin." |
프롬프트 한 줄이 곧 연출, 카메라 무빙, 연기까지 표현하는 시대예요. 창작이 더 이상 전문가의 전유물이 아닌 거죠. 🎨
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👇 당신도 영상 프롬프트 작가가 될 수 있어요
📊 TTT 방식 성능 비교 분석
단일 프롬프트와 TTT 방식이 대단하다고는 해도, 실제 성능이 중요한 거겠죠? 연구팀은 TTT-MLP 모델의 효과를 기존 영상 생성 모델들과 직접 비교했어요. 실험 결과는 확실히 놀라웠어요!
가장 큰 차이점은 ‘일관성’이에요. 일반 모델은 톰의 색이 중간에 변하거나 제리의 마우스홀 위치가 바뀌는 등 영상 흐름이 흔들리는 문제가 있었어요. 반면 TTT 모델은 처음부터 끝까지 안정된 스타일을 유지했어요.
또한 모션 부드러움도 큰 차이를 보였어요. 기존 모델은 프레임 전환 시 ‘툭툭 끊기는 느낌’이 있었지만, TTT는 학습 과정에서 프레임 간 이동을 부드럽게 맞춰서 영상 흐름이 자연스럽게 이어졌어요.
특히 Mamba-2나 Local Attention 구조를 쓴 최신 모델들보다도 TTT가 더 높은 일관성 점수와 시각 품질 평가를 받았어요. 이건 테스트 대상자들의 블라인드 평가에서도 확연히 드러났어요.
물론 단점도 있어요. 생성 속도가 조금 느리고, 리소스 소모가 크다는 점은 아직 해결 과제로 남아있어요. 하지만 품질 측면에선 거의 압도적이라는 평가예요.
아래 표는 대표적인 세 가지 모델을 비교한 결과예요. TTT-MLP 방식이 왜 주목받는지 수치로 확인해보세요.
📊 영상 생성 모델 성능 비교
| 모델 | 프레임 일관성 | 모션 부드러움 | 시각 품질 |
|---|---|---|---|
| Local Attention | 61% | 64% | 68% |
| Mamba-2 | 67% | 70% | 73% |
| TTT-MLP | 87% | 89% | 90% |
성능만 본다면 현재 AI 영상 생성 기술 중에서 TTT 방식은 확실한 1등이에요. 향후 상용화가 된다면, 영상 제작 비용과 시간이 획기적으로 줄어들겠죠! 🎞️💡
📊 성능 비교 전체 리포트 보기
👇 실험 수치와 평가 방식도 확인해보세요
🧠 이제는 LLM 벤치마크로 넘어가볼까요?
Fiction LIVE-BENCH에서는 GPT-4부터 Claude, LLaMA4까지 실제 성능이 낱낱이 드러났어요. 지금 확인해보세요!
🧠 LLM 벤치마크 보러 가기🧠 Fiction LIVE-BENCH: 실제 LLM 성능
AI 언어모델(LLM)을 선택할 때, 여러분은 어떤 기준을 가장 중요하게 보시나요? 많은 사람들이 ‘긴 컨텍스트 처리 가능’이라는 홍보 문구를 보고 판단하곤 하죠. 그런데 실제 성능은 어떨까요?
바로 이 질문에 대한 답을 주는 것이 Fiction LIVE-BENCH라는 최신 LLM 벤치마크예요. 다양한 모델들의 긴 문맥 이해력을 테스트해 실제로 얼마나 유효하게 작동하는지를 확인했어요.
놀라운 결과가 나왔어요. GPT-4.5-preview, O1(GPT-4o로 추정), LLaMA 4 시리즈 같은 최신 모델들조차 긴 컨텍스트에서는 성능이 급격히 떨어졌어요. 명시된 수치와 실제 이해력은 달랐던 거예요.
대표적으로 LLaMA 4 Scout 모델은 10M 토큰 지원을 광고했지만, 120k 토큰에서 정확도 15.6%라는 처참한 결과를 기록했어요. 광고된 수치와 실사용 퍼포먼스 사이에 엄청난 차이가 있었죠.
반면, Claude 3 Sonnet과 Gemini 2.5 Pro는 같은 조건에서도 상대적으로 높은 성능을 유지했어요. 특히 Gemini는 90.6%라는 높은 정확도를 기록하며 주목받았어요.
즉, 이 벤치마크는 단순히 ‘몇만 토큰 지원한다’가 아니라, 실제로 얼마나 효과적으로 ‘긴 문맥을 이해하는지’를 따지는 테스트였어요. 스펙이 아니라 실력이 중요하다는 걸 보여주는 사례였죠.
이 벤치마크 결과는 특히 업무에서 LLM을 활용하는 사람들에게 정말 중요해요. 긴 보고서 요약, 계약서 해석, 논문 비교 등 실무에서 요구되는 문맥 이해는 말처럼 쉬운 게 아니거든요.
그러니 앞으로는 모델을 선택할 때, 벤치마크 지표도 꼭 함께 참고하는 습관을 들이는 게 좋아요. 특히나 고비용 API를 쓴다면 더더욱 신중해야겠죠! 📊
📉 Fiction LIVE-BENCH 결과 요약
| 모델 | 지원 컨텍스트 | 120k 토큰 정확도 |
|---|---|---|
| GPT-4.5 Preview | 128K | ~56% |
| Claude 3 Sonnet | 200K+ | 53.1% |
| LLaMA 4 Scout | 10M | 15.6% |
| Gemini 2.5 Pro | ~1M | 90.6% |
성능의 시대에서, 이제는 신뢰의 시대예요. 실제 데이터를 직접 확인하고 AI를 선택해야 할 때예요. 🤖📘
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🌟 Google Gemini의 약진: 새로운 모델과 기능 예고
Google도 AI 전쟁에서 빠질 수 없죠. 최근 공개된 정보에 따르면, 2025년 4월 9일부터 열리는 Google Cloud Next 25에서 대대적인 기능 업데이트가 예정돼 있어요.
먼저, 코드 전문 LLM인 Gemini 2.5 Coder는 코드명 Nightwhisper라는 이름으로 개발 중이에요. 미로 찾기 알고리즘, API 응답 자동 생성 등에서 엄청난 성능을 보였다는 테스트 영상도 공개됐어요.
또한, 경량화된 고속 모델 Gemini 2.5 Flash는 코드명 Stargazer로 불리고 있으며, 모바일 및 임베디드 시스템에서 AI를 쓸 수 있도록 경량화된 아키텍처가 적용되었어요.
특히 주목할 만한 건 Gemini Veo 2라는 영상 생성 모델이에요. 미드저니가 이미지라면, 이제 Gemini는 영상까지 품는 거예요. 이것은 Google DeepMind와 협업으로 개발 중이며, AI 영상의 판도를 바꿀 수도 있어요.
그 외에도 Gemini Native Audio 기능이 예정되어 있어요. 텍스트 기반 입력으로 고해상도 음성 생성, BGM 자동 제작 등 오디오 AI 기능도 본격화되고 있어요. 🎧
이미 GitHub 연동 기능은 일부 유저에게 오픈되어 있어요. Gemini가 리포지토리 코드를 분석하고, 자동 리팩토링까지 도와주는 기능이에요. 개발자들에게는 정말 유용한 기능이죠!
또한 Multi-Agent 시뮬레이터도 베타로 공개됐어요. 여러 AI가 역할을 나눠 협력하며 문제를 해결하는 시뮬레이션 기능인데요, 교육, 금융, 의료 등 다양한 분야에서 활용될 수 있어요.
해외 전문가들 사이에선 "코딩 작업에서는 Gemini가 Claude보다 낫다"는 평가도 늘고 있어요. 특히 복잡한 함수 생성, 테스트 코드 작성에서 유리하다는 의견이 많아요.
Google이 Gemini로 영상, 코드, 오디오까지 아우르는 통합 플랫폼을 준비하고 있다는 점에서, 앞으로 OpenAI, Anthropic과의 경쟁은 더 뜨거워질 거예요. 🔥
🧬 Gemini 신기능 요약
| 기능 이름 | 코드명 | 특징 |
|---|---|---|
| Gemini 2.5 Coder | Nightwhisper | 빠른 코드 생성 및 분석 |
| Gemini 2.5 Flash | Stargazer | 경량화, 모바일 최적화 |
| Gemini Veo 2 | Veo | AI 영상 생성 |
Gemini의 다음 행보는 곧 'AI 종합 솔루션 플랫폼'으로의 진화예요. 이 경쟁에서 누가 살아남을지 정말 흥미롭네요! 🌐
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💡 AI 기술이 바꾸는 일상
AI는 지금 이 순간에도 조용히, 그러나 확실하게 우리의 일상을 바꾸고 있어요. 영상, 텍스트, 오디오, 코드 생성에서부터 검색, 추천, 번역, 심지어 보험 심사와 법률 분석까지 영향을 미치고 있어요.
예를 들어, 콘텐츠 크리에이터는 AI로 스크립트를 작성하고, 음성을 입히고, 영상까지 자동 편집해서 하나의 완성본을 만들 수 있어요. 과거엔 며칠이 걸리던 작업이 몇 분 만에 가능해진 거죠.
교육에서는 학생 개개인의 학습 속도에 맞춘 AI 튜터가 등장했고, 의료에선 환자의 과거 기록을 분석해 질병을 조기에 발견하거나 맞춤형 치료를 제안하는 AI도 나오고 있어요.
기업은 AI를 이용해 고객 데이터를 분석해 마케팅 전략을 짜고, 채용 과정에서도 이력서 자동 분류, 후보자 평가 등을 수행하고 있어요. 이미 많은 영역에서 'AI 동료'가 생겨난 셈이에요.
하지만 반대로 생각하면, 인간의 고유 영역이라 여겨졌던 창의적 작업들이 AI에 의해 빠르게 대체되고 있다는 뜻이기도 해요. 이건 직업 구조, 기술 격차, 윤리적 문제 등 새로운 숙제를 던져주고 있어요.
이제는 단순히 ‘기술을 사용할 수 있는가?’가 아니라, ‘기술과 어떻게 공존할 것인가?’를 고민해야 하는 시대예요. AI를 막는 게 아니라, 조화롭게 활용할 수 있는 능력이 중요해졌어요.
나의 감정, 나의 생각, 나의 개성을 표현할 수 있는 도구로 AI를 활용한다면, AI는 적이 아니라 창조 파트너가 될 수 있어요. 이건 기술이 아니라, 인간의 자세에 달려 있는 문제죠. 🤝
결국 AI는 거대한 거울이에요. 그 안에 비친 우리 자신을 보고, 어떻게 더 나은 방향으로 나아갈 수 있을지를 생각하게 만들죠. 그런 의미에서 지금은 기술보다 사람이 더 중요한 시기일지도 몰라요.
🌍 AI 기술 활용 분야 요약
| 분야 | AI 활용 예 |
|---|---|
| 콘텐츠 | 영상 자동 생성, 글쓰기, 음성 합성 |
| 교육 | AI 튜터, 퀴즈 자동 생성 |
| 의료 | 질병 예측, 진단 보조 |
| 기업 | 고객 분석, 업무 자동화 |
AI가 우리에게 주는 변화는 결국 ‘도구’로서의 확장이에요. 어떻게 쓰느냐에 따라, 삶을 더 풍요롭게 만들 수도, 불편하게 만들 수도 있어요. 선택은 결국 우리의 몫이에요. 💡
🌱 AI와 함께 살아가기
👇 지금부터 시작해도 늦지 않아요!
❓ 마지막! 자주 묻는 질문으로 마무리할게요!
❓ FAQ 확인하러 가기❓ FAQ
Q1. TTT-Video 기술을 직접 써볼 수 있나요?
A1. 네! GitHub에 공개된 코드로 로컬 환경에서 테스트 가능해요. 단, 고사양 GPU가 필요해요.
Q2. 프롬프트는 어떻게 구성해야 하나요?
A2. 장면 흐름이 자연스럽게 이어지도록 , 태그와 시나리오 설명을 활용하면 돼요.
Q3. LLM의 긴 컨텍스트 성능은 믿을 수 있나요?
A3. 꼭 Fiction LIVE-BENCH처럼 실사용 기반 벤치마크를 참고하는 게 좋아요. 광고 수치는 과장일 수 있어요.
Q4. Claude와 Gemini 중 어떤 게 더 좋아요?
A4. 작업 유형에 따라 달라요. 코드 생성이나 긴 문맥 분석은 Gemini, 감성 대화나 창의 작업은 Claude가 유리해요.
Q5. Gemini Coder는 개발자용 전용인가요?
A5. 기본적으로는 개발자 대상이지만, 코드 리뷰, 버그 찾기, 문서화 등 일반 사용자가 활용할 수도 있어요.
Q6. AI 영상 생성 결과를 상업적으로 써도 되나요?
A6. 대부분은 비상업적 목적으로 제한돼 있어요. 상업적 이용은 라이선스를 꼭 확인해야 해요.
Q7. LLM을 직접 학습시키는 건 어렵나요?
A7. 학습은 어렵지만, 파인튜닝이나 프롬프트 엔지니어링은 비교적 쉽게 접근할 수 있어요.
Q8. 지금 가장 먼저 써보면 좋을 AI는?
A8. Gemini 1.5 Pro, ChatGPT 4-turbo, Claude 3 Sonnet, Pika, Runway Gen-3 등 실사용자 평가가 높은 모델들이에요.
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