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AI 영상 생성은 빠르게 발전하고 있지만, 대부분의 모델은 여전히 같은 패턴을 따릅니다. prompt를 쓰고, 클립을 생성하고, 쓸 만하길 바라는 거죠. WAN 2.7은 이 방식을 바꿉니다.
WAN 2.7은 더 나은 비주얼에만 집중하는 대신, 영상을 만들고 편집하는 더 체계적인 방식을 도입했습니다. WAN 2.6의 기반 위에서, 한 번에 결과를 내는 생성기보다는 제어 가능한 영상 시스템에 가까운 경험으로 나아갔습니다.
WAN 2.7 대 WAN 2.6: 실제로 무엇이 달라졌나
WAN 2.7을 이해하려면 WAN 2.6이 이미 잘 해결한 부분을 살펴보는 것이 도움이 됩니다.
WAN 2.6은 텍스트, 이미지, 참조 영상으로부터 영상을 생성할 수 있는 강력한 멀티모달 비디오 모델로 자리 잡았습니다. 멀티샷 스토리텔링을 도입하고 모션 품질과 오디오-비주얼 동기화를 개선하여, 보다 구조적이고 영화적인 결과물을 만들 수 있는 최초의 모델 중 하나가 되었습니다.
하지만 여전히 대체로 생성 우선 워크플로를 따랐습니다.
WAN 2.7은 이를 기반으로 제어와 편집을 생성 과정에 직접 도입했습니다.
가장 중요한 업그레이드는 다음과 같습니다:
- 시작-끝 프레임 제어로, 모델에 전적으로 의존하지 않고 영상이 어떻게 시작하고 끝날지 사용자가 직접 정의할 수 있습니다
- 9칸 그리드 이미지-투-비디오 생성으로, 여러 참조 이미지를 활용한 구조적인 장면 구성을 지원합니다
- 영상 이어가기 기능으로 갑작스러운 끝맺음을 없애고 구간 단위로 확장할 수 있습니다
- 피사체 + 음성 참조 제어로 이미지, 비디오, 오디오 입력을 결합해 더욱 강력한 정체성 일관성 확보
- 지시 기반 편집으로 텍스트 프롬프트만으로 영상을 수정할 수 있습니다
- 시간적 특징 전송: 한 영상의 모션, 카메라 움직임, 스타일을 다른 영상에 적용할 수 있습니다
이러한 기능과 함께 WAN 2.7은 더 선명한 비주얼, 더 부드러운 움직임, 프레임 간 향상된 일관성 등 핵심 출력 품질도 개선했습니다.
핵심 차별점은 단순히 더 나은 결과물이 아닙니다. WAN 2.7은 생성, 제어, 편집을 하나의 워크플로로 통합해 여러 도구를 오가야 하는 번거로움을 줄여줍니다.
WAN 2.7 vs 다른 AI 영상 모델 비교
더 넓은 시장에서 WAN 2.7은 Runway Gen-2, Pika Labs, OpenAI 같은 모델들과 어깨를 나란히 합니다.
이 모델들 대부분은 prompt로부터 짧은 클립을 생성하는 데 강하며, 사실감과 움직임의 품질도 점점 개선되고 있습니다. 다만 결과를 다듬으려면 외부 도구나 반복 생성에 의존하는 경우가 많습니다.
WAN 모델, 특히 WAN 2.6부터는 조금 다른 접근 방식을 취해 왔습니다.
WAN 2.6는 이미 다음과 같은 점에서 돋보였습니다:
- 멀티 숏 영상 생성
- 동작과 정체성을 위한 참조 영상 입력
- 내장 오디오 동기화
WAN 2.7은 단순한 생성 품질을 넘어 워크플로 제어에 집중하며 이를 한층 더 발전시킵니다.
경쟁 제품과 비교하면:
- 많은 도구가 prompt → 출력에 집중하는 반면, WAN 2.7은 레퍼런스 → 제어 → 다듬기를 중시합니다
- 다른 도구들이 클립을 개별적으로 생성하는 반면, WAN 2.7은 이어붙이기와 세그먼트 기반 워크플로우를 도입합니다
- 편집은 보통 모델 밖에서 이뤄지지만, WAN 2.7은 편집을 생성 파이프라인 안으로 가져옵니다
덕분에 일회성 결과물보다는 일관성, 반복 작업, 재현성이 필요한 크리에이터에게 특히 적합합니다.
WAN 2.7 활용 사례 베스트
제어 중심의 설계 덕분에 WAN 2.7은 일관성과 반복 작업이 중요한 워크플로우에서 가장 잘 활용됩니다.
캐릭터 중심 콘텐츠
실제 인물 입력과 멀티 레퍼런스 컨디셔닝을 지원하는 WAN 2.7은 여러 장면에 걸쳐 일관된 캐릭터를 유지할 수 있습니다. 덕분에 AI 인플루언서, 스토리텔링, 브랜드 콘텐츠에 유용합니다.
숏폼 마케팅 영상
움직임과 연속성을 제어하며 2~15초 클립을 생성할 수 있어, 무거운 후반 작업 없이도 완성도가 필요한 광고, 제품 영상, 소셜 콘텐츠에 안성맞춤입니다.
반복형 창작 워크플로우
지시 기반 편집을 쓰면 크리에이터가 처음부터 다시 시작하지 않고도 결과물을 다듬을 수 있습니다. 같은 콘셉트의 여러 변형을 실험하는 팀에게 특히 유용합니다.
움직임 및 스타일 전송
시간축 특징 전이 기능으로 한 영상의 카메라 움직임, 효과, 스타일을 다른 영상에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 영화적 스타일을 재현하거나 프로젝트 전반의 시각적 일관성을 유지하는 새로운 가능성이 열립니다.
스토리보드와 사전 시각화
시작–끝 프레임 제어와 다중 이미지 입력 덕분에 WAN 2.7은 본격적인 제작에 앞서 장면을 기획하는 데 유용하며, 특히 크리에이티브 및 미디어 작업에 적합합니다.
OpenArt에서 WAN 2.7 사용해 보기
이제 OpenArt에서 WAN 2.7을 사용할 수 있습니다. 실제 워크플로우를 위해 설계된 통합 기능을 모두 갖췄습니다.
다음을 사용해 비디오를 생성할 수 있습니다:
- 텍스트로 영상 만들기
- 이미지를 영상으로
- 레퍼런스를 영상으로
- 영상 편집
이 모델은 실제 인물 이미지 입력을 지원하며, 이미지와 영상에 걸쳐 최대 5개의 참조를 조합할 수 있고, 모드에 따라 2초에서 15초까지의 모션 길이를 지원합니다. 또한 최대 1080p 영상 출력으로 바로 프로덕션에 사용할 수 있는 결과물을 제공합니다.
더 중요한 건, OpenArt가 완전한 WAN 2.7 시스템을 한곳에 모아준다는 점입니다. prompt로 시작해 레퍼런스로 결과를 이끌고, 지시로 다듬은 뒤, 워크플로를 벗어나지 않고 이어서 확장할 수 있습니다.
단순한 영상 생성기 이상, 즉 직접 연출하고, 반복하고, 제어할 수 있는 무언가를 찾고 있다면 바로 여기서 WAN 2.7이 진가를 발휘하기 시작합니다.
OpenArt에서 WAN 2.7을 사용해 보고 제어 가능한 AI 비디오 워크플로가 어떤 모습인지 확인해 보세요.