참조 사진 한 장. 영상은 무한대. 매번 같은 캐릭터.
레퍼런스 투 비디오(R2V)는 업로드한 이미지를 아이덴티티 앵커로 사용해 — 어떤 장면을 만들어도 캐릭터, 스타일, 외모가 흔들리지 않아.
- 캐릭터 일관성 유지
- 멀티 참조 이미지 지원
- 무료 1080p MP4
매번 랜덤 얼굴을 만들어내는 텍스트→영상과 달리, R2V는 참조 이미지를 읽어서 그 아이덴티티를 모션 전반에 유지해. 한 장이든 여러 장이든 — 모델이 모든 프레임에서 일관성을 잡아.
레퍼런스 투 비디오 무료로 해보기같은 캐릭터. 다른 세계.
세 캐릭터가 완전히 다른 장면, 의상, 상황에 배치됐어. 얼굴·스타일·비주얼은 참조 사진이 정의한 그대로 — 흔들림 없음, 의도치 않은 변화 없음.
레퍼런스 투 비디오 작동 방식 (2단계)
참조 이미지 업로드하고, 원하는 장면 설명하면 끝. 캐릭터 아이덴티티는 모델이 관리 — 너는 스토리에만 집중해.
참조 이미지 업로드
인물 사진, 캐릭터 디자인, 일러스트 어떤 것도 OK. 얼굴이나 캐릭터가 뚜렷하게 보일수록 출력에서 아이덴티티가 더 단단하게 고정돼. 다른 각도 사진 여러 장을 추가하면 일관성이 더 올라가.
지금 참조 이미지 올리기장면 설명하고 생성
캐릭터가 뭘 하는지, 뭘 입는지, 어디 있는지 적어. 생성 누르면 — 모델이 얼굴과 스타일을 고정한 채로 캐릭터를 움직임으로 만들어줘. 대부분 60초 안에 완성.
첫 클립 만들어보기일반 이미지→영상이랑 뭐가 다른가
보통 이미지→영상은 시작 프레임 하나를 애니메이션화할 뿐이야. R2V는 이미지를 지속적인 아이덴티티 제약으로 사용해 — 그 차이는 긴 클립이나 장면 전환에서 일관성으로 확실히 드러나.
시작 프레임이 아닌 아이덴티티 잠금
일반 이미지→영상은 업로드 이미지를 프레임 0으로 취급하고 거기서 서서히 흔들려. R2V는 그걸 전체 생성에 걸쳐 작동하는 아이덴티티 제약으로 다뤄 — 넣은 캐릭터가 클립 끝까지 같은 캐릭터로 남아.
의상·장면·동작 바뀌어도 유지
배경, 옷, 행동을 바꿔도 — 캐릭터는 알아볼 수 있어. 이게 캐릭터 일관성의 실제 의미야: 프레임 간 정합성만이 아니라, 장면을 넘나드는 아이덴티티 유지.
멀티 참조: 데이터 많을수록 결과 선명해
같은 캐릭터의 다른 각도나 상황 사진을 여러 장 올려봐. 모델이 더 풍부한 아이덴티티 모델을 만들어 — 단일 참조보다 높은 일관성, 특히 긴 클립이나 복잡한 장면에서.
사진·애니메이션·일러스트 캐릭터 전부 OK
사진, 애니, 3D 렌더, 스타일라이즈드 일러스트 모두 작동해. 모델이 참조 이미지에서 비주얼 스타일을 읽고 그 미학에 맞는 출력을 만들어 — 원하지 않는 스타일로 강제 변환 없음.
원하는 길이로 클립 이어붙이기
각 생성은 5초 1080p MP4를 출력해. 캐릭터 아이덴티티가 별도 생성 사이에서도 일관되니까, 클립을 이어붙여도 장면 사이 연속성 끊김이 없어.
페이스 스왑과 함께 쓰면 더 정확해
가장 선명한 참조를 위해 무료 페이스 스왑 툴로 소스 이미지를 먼저 다듬고 사용해봐. 깔끔한 참조 입력 → 출력 캐릭터 일관성 상승 — 두 툴은 함께 쓰도록 설계됐어.
레퍼런스 투 비디오 써본 크리에이터들 후기
캐릭터 디자이너부터 콘텐츠 크리에이터까지 — 캐릭터 일관성 생성이 실제 작업을 어떻게 바꿨는지 솔직한 이야기.
5 out of 5 stars
"시리즈 프로젝트 때문에 이미지→영상 툴 다섯 개를 써봤어. 두 번째 클립부터 캐릭터가 미묘하게 달라졌지 — 조명도, 얼굴형도, 느낌도. R2V에서는 얼굴이 유지됐어. '거의 비슷'이 아니라 — 유지됐어. 그게 있어야 장편 연속 AI 영상이 가능한 거야."
5 out of 5 stars
"멀티 참조 기능이 캐릭터 만드는 방식을 바꿨어. 전에는 대표 사진 한 장에 의존하면서 모델이 나머지를 파악해주길 바랐는데. 이제 서너 각도를 주면 출력이 눈에 띄게 선명해져 — 특히 모션에서. 차이가 실제로 보여."
5 out of 5 stars
"일관성을 약속하는 툴엔 다 회의적이었어. 내가 테스트한 것: 같은 캐릭터, 다섯 가지 다른 의상과 배경, 다섯 번 별도 생성. 다섯 개 다 같은 사람으로 보였어. 내가 필요했던 게 그거였는데, 다른 데서는 못 찾았어."
5 out of 5 stars
"페이스 스왑→R2V 파이프라인이 예상보다 훨씬 중요했어. 참조 이미지 먼저 다듬는 데 1분 더 걸려. 다섯 여섯 클립 걸쳐서 나오는 출력 품질 차이가 작지 않아. 그 단계 건너뛰기 전에 알아두면 좋은 거야."