OpenArt Arena 애니메이션 랭킹: 어떤 비디오 모델이 캐릭터와 모션 품질을 유지할까?

한줄 요약

Seedance 2.5가 OpenArt Arena를 선도합니다 애니메이션 보드 1,077점으로, 1,054점의 Seedance 2.0과 1,039점의 Wan 3.0을 앞섭니다.

Arena는 모든 점수와 함께 95퍼센트 신뢰구간을 공개하며, 네 가지 애니메이션 기준의 구간은 약 ±55점에 이릅니다. 상위 4개 모델은 모든 기준에서 신뢰 구간이 겹치지만, 겹치는 정도는 제각각입니다. Seedance 2.0은 캐릭터 일관성에서 1,063으로 가장 높은 점수를 기록했지만, 그 구간(1,005~1,119)은 Seedance 2.5의 구간(985~1,101)과 겹칩니다. 따라서 공개된 구간만으로는 Seedance 2.0이 이 기준에서 더 우수하다고 단정할 수 없습니다.

기준별 구간은 일부 선두 모델을 낮은 점수 모델과 더 뚜렷하게 구분합니다. Seedance 2.0의 캐릭터 일관성 구간은 Google Omni Flash, HappyHorse 1.1, Flux 3 Video와 전혀 겹치지 않습니다.

종합 점수로 후보 목록을 추린 다음, 관련 기준별 점수를 살펴보고 자신의 참조와 프로덕션 프롬프트로 최종 후보를 테스트하세요.

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11개 모델의 애니메이션 순위

Arena는 애니메이션 종합 점수에서 일반 성능에 30퍼센트, 그다음 캐릭터 일관성, 모션 품질, 샷 연속성, 스타일 이해에 각각 17.5퍼센트의 가중치를 부여합니다. 보드는 각 모델에 대해 약 5,250~5,320표를 보고합니다. Arena는 MiniMax H3를 1,000점으로 고정해 기준점으로 삼습니다. 1,000점을 넘거나 밑도는 점수는 해당 기준점 대비 모델의 추정 성능을 나타냅니다.

괄호는 95% 신뢰 구간을 나타내며, 굵게 표시된 값은 각 열에서 가장 높은 점추정치를 의미합니다.

신뢰구간은 점추정치를 둘러싼 불확실성의 크기를 보여주므로, 순위만으로는 모든 모델 간 결론을 뒷받침할 수 없습니다.

순위보다 신뢰구간이 더 중요한 이유

이 보드의 종합 점수는 약 ±20점의 구간을 가집니다. 기준별 점수는 약 ±55점인데, 각 기준이 전체 투표가 아닌 일부에 대해서만 산출되기 때문입니다. 더 넓은 기준별 구간은 모델 간의 작은 차이를 덜 결정적으로 만듭니다.

종합 결과는 기준별 결과보다 순위의 여러 구간을 더 뚜렷하게 구분합니다. 1,058~1,098점인 Seedance 2.5의 구간은 1,020~1,059점인 Wan 3.0의 구간과 단 1점만 겹칩니다. 다만 1,002~1,042점인 Seedance 2.0 Mini의 구간이 979~1,019점인 Google Omni Flash의 구간과 겹치기 때문에, 상위 4개 전부가 Google Omni Flash보다 확실히 앞선 것은 아닙니다.

평가 기준별 구간으로는 상위 4개 모델을 명확히 구분할 수 없습니다.

• 캐릭터 일관성. Seedance 2.0의 구간(1,005~1,119)은 Seedance 2.5의 구간(985~1,101)과 상당 부분 겹칩니다. 공개된 구간만으로는 18점의 점수 차이가 더 나은 성능을 반영한다고 단정할 수 없습니다.
• 모션 품질. Seedance 2.5의 구간(1,035~1,134)은 Seedance 2.0 Mini의 구간(1,030~1,126)과 거의 완전히 겹칩니다. 이 개별 신뢰 구간은 두 모델 간 차이를 직접적으로 검증한 것이 아닙니다.
• 샷 연속성. Seedance 2.5의 구간(1,028~1,145)과 Seedance 2.0의 구간(1,028~1,141)은 거의 동일합니다. 이 개별 구간만으로는 이 기준에서 명확한 승자를 가릴 수 없습니다.
• 스타일 이해. 1,007~1,107점인 Seedance 2.0의 구간은 984~1,091점인 Wan 3.0의 구간과 겹칩니다. 956~1,066점인 Seedance 2.5의 구간도 두 모델 모두와 겹칩니다.

Arena의 신뢰 구간은 각 추정치에 얼마나 많은 불확실성이 있는지 보여줍니다. 이를 통해 작은 점수 차이를 결정적인 것으로 받아들이는 실수를 피할 수 있지만, 두 모델이 실제로 유의미하게 다른지 판단하려면 직접적인 일대일 테스트가 필요합니다.

평가 기준 점수에서 격차가 더 크게 벌어지는 부분

캐릭터 일관성 구간은 선두 모델들 중에서 하나를 고르는 근거보다는, 점수가 낮은 일부 모델의 우선순위를 낮추는 근거로 더 강력합니다.

Seedance 2.0의 캐릭터 일관성 구간은 1,005점에서 시작하는 반면, Google Omni Flash는 최대 985점, Flux 3 Video는 990점, HappyHorse 1.1은 965점에 그칩니다. 이렇게 겹치지 않는 구간은 선두 모델 간의 작은 격차보다 차이의 더 강한 근거를 제공합니다. 이는 반복 등장 캐릭터 테스트에서 이 모델들의 우선순위를 낮출 근거가 되지만, 프로덕션 워크플로의 모든 요구사항을 측정하는 것은 아닙니다.

Kling 3.0 Omni는 종합 점수 918로 전체 최하위이며, 스타일 이해도에서도 859로 최하위인데 그 구간이 910에도 미치지 못합니다. 모션 품질은 최고 952로, Seedance 2.5의 최저치인 1,035보다 낮습니다.

이 보드는 후보군을 좁히는 데는 신뢰할 만하지만, 구간이 크게 겹치는 모델들 사이에서 승자를 고르는 데는 그만큼 확실하지 않습니다. 최종 선택은 여러분의 레퍼런스, 프롬프트, 샷 유형, 합격 기준을 활용한 제작 테스트로 내려야 합니다.

캐릭터 일관성과 모션 품질을 따로 읽는 법

클립이 아이덴티티를 유지하면서도 일관성 없는 움직임을 만들거나, 움직임은 일관적이지만 캐릭터가 바뀔 수 있기 때문에 Arena는 캐릭터 일관성과 모션 품질을 따로 보고합니다.

캐릭터 일관성은 보드의 캐릭터 중심 작업에서 결과물이 참조된 캐릭터를 얼마나 잘 보존하는지를 추정합니다. Arena는 얼굴, 의상, 비율, 해부학적 구조에 대한 별도 점수를 공개하지 않습니다. 모션 품질은 신체, 사물, 환경이 시간에 따라 일관되게 움직이는지를 평가합니다. 모델은 정적인 대사 장면에서는 얼굴을 완벽하게 유지하면서도, 달리기 동작 중에는 같은 캐릭터의 팔을 왜곡할 수 있습니다.

제작 테스트에서는 한 클립 내에서의 정체성 유지와 개별 생성 간의 일관성을 구분해야 합니다. Arena의 샷 연속성 기준은 공개된 과제 내에서의 연속성을 평가하지만, 독립적으로 생성된 여러 장면에 걸쳐 반복되는 캐릭터를 모델이 유지한다는 것을 입증하지는 않습니다.

레퍼런스 컨디셔닝은 여러 생성물에 걸쳐 정체성을 유지하는 데 도움을 주기 위한 것이지만, 그 효과는 모델과 워크플로에 따라 달라집니다. Arena 순위는 여러분의 특정 장면 간 제작 환경을 측정하지 않으므로, 모든 최종 후보를 동일한 승인 레퍼런스로 테스트하세요.

Arena는 기준별 결과와 연결된 샘플 클립을 공개합니다. 캐릭터 일관성 프롬프트는 제공된 참조 얼굴을 중심으로 구성된 10초짜리 세로형 서커스 장면을 요청하며, 11개 시도 전부가 한 줄에 나란히 배치됩니다 애니메이션 보드.

이 보드로 애니메이션 모델을 고르는 방법

순위 열을 위에서 아래로 훑어보는 대신 세 단계로 나눠 살펴보세요.

1단계. 종합 점수로 후보군을 추리세요. Seedance 2.5, Seedance 2.0, Wan 3.0, Seedance 2.0 Mini가 가장 높은 점추정치 4개를 차지합니다. Seedance 2.0 Mini의 구간이 Google Omni Flash의 구간과 겹치므로, 공개된 구간은 4위와 6위 사이의 명확한 경계를 뒷받침하지 못합니다.

2차 검토. 가장 중요한 기준을 비교하세요. 캐릭터 중심 작업에서는 캐릭터 일관성 결과가 선두 모델보다 Google Omni Flash, Flux 3 Video, HappyHorse 1.1, PixVerse V6에 대해 더 강한 근거를 제공합니다. 모션이 많은 작업에서는 Kling 3.0 Omni, PixVerse V6, HappyHorse 1.1이 선두 모델보다 훨씬 낮은 모션 품질 추정치를 보입니다. 이 결과는 보편적 배제가 아니라 테스트 우선순위를 정하는 근거로 다루세요.

3차 검토. 보드가 점수를 매기지 않는 요소를 비교하세요. 관련 모델 페이지에서 현재 가격, 클립 길이, 해상도, 오디오 설정, 생성 모드를 확인한 뒤, 통제된 참조 테스트를 실행하세요. OpenArt는 다음에 대한 최신 정보를 제공합니다 Seedance 2.5, Seedance 2.0 및 Seedance 2.0 Mini, 그리고 Wan 3.0. Arena는 비용이나 프로덕션 제약을 점수화하지 않으므로 동일한 조건의 구성끼리 비교하세요.

짧고 모션이 많은 시퀀스라면 Seedance 2.0 Mini를 Seedance 2.5와 직접 비교해 볼 만합니다. 모션 품질 점수는 1,078로, Seedance 2.5의 1,084와 신뢰 구간이 크게 겹칩니다. 다만 이 구간이 두 모델의 모션 품질이 동등하다는 것을 입증하지는 않습니다. 실제 제작에 사용할 샷으로 두 모델을 모두 테스트하세요.

보드가 대신 실행해줄 수 없는 테스트를 실행하는 방법

살아남은 두세 개 모델에 동일한 캐릭터 레퍼런스, 동일한 프롬프트 문구, 동일한 화면 비율, 동일한 길이를 각각 적용해 보세요.

한 클립이 아니라 짧은 시퀀스를 생성하세요. 장면 전환을 사이에 두고 클로즈업과 액션 샷을 포함한 뒤, 더 높은 모션 강도로 그 액션을 반복하세요. 모든 샷에 승인된 참조 이미지 하나를 고정해 사용하세요.

아이덴티티와 움직임을 따로 검토하세요. 모든 샷에서 얼굴과 의상 같은 아이덴티티 단서를 비교하세요. 그런 다음 해부학적 구조, 접촉 지점, 배경, 사물과의 상호작용을 별도로 살펴보세요. 알아볼 수 있는 얼굴이 망가진 해부학적 구조나 일관성 없는 환경을 가릴 수 있습니다. Arena는 해부학, 얼굴, 손 점수를 공개하지 않으므로 이 검토는 당신의 몫입니다.

가장 잘 나온 클립이 아니라 시퀀스 전체를 기준으로 판단하세요. 사용 가능한 샷 하나당 몇 번을 생성해야 했는지 세어 본 뒤, 총 지출액을 실제로 게시할 클립 수로 나눠 보세요. 재시도 비율이 높으면 가격이 낮은 모델이 사용 가능한 샷당 오히려 더 비쌀 수 있으므로, 동일한 출력 설정에서 생성 비용과 필요한 시도 횟수를 기록하세요.

이 점수가 어떻게 산출되는지 처음 접하는 분이라면, 평가 과정, 앵커 모델, 투표 가중치에 대한 설명을 다음에서 확인할 수 있습니다 OpenArt Arena란.

자주 묻는 질문

OpenArt Arena에서 애니메이션 부문 1위 AI 비디오 모델은 무엇인가요?

Seedance 2.5로, 종합 점수 1,077에 95% 신뢰 구간은 1,058~1,098입니다. 그 뒤를 Seedance 2.0(1,054)과 Wan 3.0(1,039)이 잇습니다.

어떤 모델이 캐릭터 일관성이 가장 뛰어날까요?

Seedance 2.0은 1,063점으로 가장 높은 캐릭터 일관성 점수를 보고합니다. 그 신뢰구간은 Seedance 2.5의 구간과 상당히 겹치므로, 개별 구간만으로는 명확한 우승자를 가릴 수 없습니다.

OpenArt Arena는 별도의 캐릭터 일관성 점수를 공개하나요?

네. 캐릭터 일관성은 애니메이션의 명시된 평가 기준으로, 모션 품질, 샷 연속성, 스타일 이해도와 함께 각각 종합 점수의 17.5%를 차지합니다. 나머지 30%는 일반 성능이 차지합니다.

기준별 점수가 종합 점수보다 불확실한 이유는 무엇인가요?

각 기준은 전체 투표가 아닌 일부에 대해 산출되므로 구간이 더 넓습니다. 이 보드에서 종합 점수는 약 ±20점, 기준별 점수는 약 ±55점입니다. Arena는 둘 다 공개하며, 이 점이 그 차이를 눈에 보이게 만듭니다.

애니메이션 순위가 높으면 얼굴이나 손도 더 잘 표현되나요?

아니요. Arena는 해부학, 얼굴, 손에 대한 점수를 공개하지 않습니다. 캐릭터 일관성은 보드의 캐릭터 중심 과제에서 정체성 유지 정도를 반영합니다. Arena는 얼굴, 손, 해부학에 대한 별도의 정확도 점수를 공개하지 않습니다.

가격은 선택에 어떻게 영향을 줘야 할까요?

동일한 해상도, 길이, 오디오, 생성 설정 기준으로 각 모델 페이지에서 현재 가격을 확인하세요. Arena는 비용이 아닌 품질을 평가하므로, 통제된 제작 테스트를 거친 뒤 사용 가능한 샷당 총 지출액을 비교하세요.

레퍼런스 이미지는 얼마나 중요한가요?

참조 이미지는 아이덴티티 보존에 영향을 줄 수 있지만, 그 효과는 모델과 워크플로에 따라 다릅니다. 비교가 소재의 차이가 아닌 모델 성능을 측정하도록, 모든 후보에 동일하게 승인된 참조를 사용하세요.

이 점수의 근거가 된 클립은 어디서 볼 수 있나요?

현실이 되는 곳 애니메이션 보드 각 기준에 대한 샘플 생성 결과를 공개하며, 여기에는 제공된 참조 얼굴 하나를 11개 모델 전부에 적용하는 캐릭터 일관성 프롬프트도 포함됩니다.