소라 AI 서비스 종료와 소라 AI 대체 모델 5선: OpenAI 소라 중단 배경과 비교 가이드
OpenAI는 2026년 3월 24일 소라(Sora) 서비스 종료를 공식 발표하고, 4월 26일 일반 웹 및 모바일 앱 접속을 차단한 데 이어 9월 24일 개발자 API 지원까지 모두 중단했습니다. 이 가이드에서는 기존 에셋 백업 방법과 프롬프트 구조 개편 요령, 그리고 DramaCanvas 단일 캔버스에서 5대 비디오 대체 모델을 나란히 비교하는 실전 워크플로를 안내합니다.
OpenAI 소라 서비스 종료, 구체적으로 무슨 일이 있었나?
OpenAI는 2026년 3월 24일 소라의 서비스 종료(sunset)를 발표하면서, 비용 문제를 공식 사유로 밝히지 않은 채 서비스 중단 일정과 데이터 내보내기 절차만을 확정 공지했습니다.
서비스 종료는 2026년 한 해 동안 단계적으로 진행되었습니다. sora.com 웹사이트와 모바일 앱을 통한 일반 사용자 접속은 2026년 4월 26일에 먼저 차단되었고, sora-2, sora-2-pro, Videos API를 포함한 개발자 엔드포인트는 2026년 9월 24일을 기해 완전히 퇴역했습니다. 공식 지원 중단 공지에는 추천 대체재가 별도로 언급되지 않았습니다.
기존 소라 에셋과 제작 워크플로는 어떻게 대처해야 할까?
소라에서 영상을 제작한 이력이 있다면 공식 아카이브 포털인 sora.chatgpt.com/sunset에서 원본 마스터 파일을 즉시 다운로드해야 합니다. OpenAI 측은 최종 내보내기 기간이 제공되는 경우 사용자에게 이메일로 사전 안내하며, 해당 기간이 지나면 소라 관련 데이터를 영구 삭제한다고 밝혔습니다. 원본 MP4 동영상 파일을 로컬 드라이브에 안전하게 보관하고, 기존 프롬프트도 텍스트 문서로 백업해 두는 것이 좋습니다.
소라용으로 작성했던 기존 프롬프트 라이브러리는 최신 비디오 모델의 작동 방식에 맞게 구조를 개편해야 합니다. 피사체의 의상, 무대 배경, 카메라 무빙을 모듈형 카테고리로 나누어 정리하는 것이 좋습니다.
동영상 노드로 연결하기 전에 이미지 노드에서 키프레임 스틸컷을 먼저 렌더링하면, 본격적인 움직임을 주기 전에 피사체의 외모와 기본 조명을 확실히 고정할 수 있습니다. 준비된 참조 에셋을 연결하고, 지원되는 모델인 경우 시작 프레임이나 끝 프레임을 지정한 뒤, 프롬프트에는 카메라의 이동 방향과 속도를 명확히 적어 주면 됩니다.
소라의 핵심 기능, 이제 어디서 대체할 수 있을까?
소라가 제공하던 주요 기능들은 DramaCanvas에서 다음과 같이 대체할 수 있습니다:
| 소라 주요 기능 | OpenAI 공식 출처 | DramaCanvas 대체 워크플로 | DramaCanvas 조작 방법 |
|---|---|---|---|
| 싱크 오디오 및 음향 효과 | [OpenAI 소라 2 공식 발표](https://openai.com/index/sora-2) | 영상 렌더링 시 장면에 맞춘 주변 환경음과 효과음을 동시에 합성합니다. | Seedance 2.5를 선택하고, 동영상 노드의 '파라미터' 내 '출력'에서 '오디오 생성'을 켭니다. |
| 캐릭터 일관성 (카메오 / 캐릭터) | [OpenAI 소라 2 공식 발표](https://openai.com/index/sora-2) | 외부 이미지를 연결하여 각 테이크에 얼굴, 헤어스타일, 의상 참조를 제공합니다. | 상류 이미지 노드를 동영상 노드로 연결합니다. Seedance 2.5는 이미지 기반 동영상 생성을 지원하며, Wan 3.0은 최대 10장의 참조 이미지, MiniMax H3 / H3 Max는 최대 2장의 참조 이미지를 지원합니다. Kling 3.0에서는 이미지 1장을 '시작 프레임'으로 지정할 수 있습니다. |
| 스토리보드 시퀀싱 | [OpenAI 소라 2 공식 발표](https://openai.com/index/sora-2) | 각본에 따라 다중 샷 서사 시퀀스를 구성하고 개별 테이크를 연결합니다. | 하단 툴바에서 '노드 추가'를 클릭하고 '창작 노드'에서 '스토리보드 대본'을 선택한 뒤, 샷 라인을 개별 동영상 노드로 연결하거나 시작/끝 프레임 및 타임라인 도구를 활용합니다. |
| 원테이크 샷 재생 길이 | [OpenAI 소라 공식 발표](https://openai.com/index/sora) | 장면 연출을 위해 끊김 없는 긴 연속 샷을 생성합니다. | 동영상 노드에서 '길이' / '초'를 설정합니다. Seedance 2.5는 4~30초, Wan 3.0은 2~30초, Kling 3.0은 3~15초 생성을 지원합니다. |
| 종횡비 및 9:16 세로형 영상 | [OpenAI 소라 공식 발표](https://openai.com/index/sora) | 모바일 세로 피드와 와이드스크린 시네마 규격에 맞춰 구도를 설정합니다. | 동영상 노드 파라미터에서 '종횡비'를 조절합니다. Kling 3.0과 Veo 3.1은 모두 9:16 세로형 및 16:9 와이드스크린 비율을 지원합니다. |
AI 영상 제작을 위한 최고의 소라 AI 대체 모델 5선
DramaCanvas는 캔버스 위에서 바로 활용할 수 있는 5가지 주요 동영상 모델을 제공하며, 각 모델은 고유한 해상도, 재생 길이, 종횡비 및 참조 에셋 방식을 지원합니다.
1. Veo 3.1: 자연스러운 조명과 안정적인 카메라 무빙
Google이 개발한 Veo 3.1은 느린 돌리(dolly), 트럭(truck), 페디스털(pedestal) 같은 카메라 무빙은 물론, 젖은 바닥의 빛 반사와 자연스러운 피사계 심도를 테스트하기에 가장 먼저 추천하는 모델입니다. 림라이트(rim lighting)나 안개 낀 대기 묘사 프롬프트를 활용하면 조명 표현력을 확인할 수 있습니다.
하단 툴바에서 '노드 추가'를 클릭하고 '창작 노드' 아래의 '동영상'을 선택한 다음 Veo 3.1을 지정합니다. '파라미터' 패널에서 '해상도'(720P 또는 1080P)와 '종횡비'(16:9 또는 9:16)를 선택한 뒤 프롬프트를 입력하고 작업을 제출하세요.
Veo 3.1 프롬프트를 작성할 때는 초점 거리와 카메라 장비, 조명 환경을 명확히 적는 것이 핵심입니다. 아래 프롬프트는 빗물에 젖은 보도블록 높이에서 천천히 전진하는 돌리 인 무빙을 유도하며, 빛의 방향과 공기 중의 수증기를 세부적으로 지시합니다.
Slow linear dolly-in at sidewalk level, 35mm anamorphic prime lens, shallow depth of field. Wet asphalt reflecting warm sodium streetlights and cyan neon signage. Raindrops falling through crisp directional backlighting, gentle puddle ripples, subtle volumetric steam rising from street grate. Steady velocity, zero camera wobble, sharp focus on foreground puddle reflections.키워드 변경 팁: wet asphalt reflecting warm sodium streetlights(따뜻한 나트륨 가로등 불빛이 반사되는 젖은 아스팔트)를 weathered cobblestone alley illuminated by lantern light(랜턴 불빛이 비추는 낡은 조약돌 골목)로 교체하거나, slow linear dolly-in(느린 직선 돌리 인)을 slow horizontal truck-right on slider tracks(슬라이더 트랙을 따라 느리게 오른쪽으로 이동하는 트럭 이동)으로 바꿀 수 있습니다.
2. Kling 3.0: 고속 액션과 시작 프레임 전환
Kuaishou가 개발한 Kling 3.0은 빠른 회전 동작, 격렬한 무술 스턴트, 시작 프레임 기반의 장면 전환을 연출할 때 우선적으로 고려할 모델입니다. 급격한 방향 전환이나 흩날리는 옷자락을 묘사하여 역동적인 액션 성능을 확인할 수 있습니다.
'노드 추가'를 클릭해 '동영상' 노드를 만든 뒤 Kling 3.0(또는 Kling 3.0 Turbo)을 선택합니다. Kling 3.0은 720P, 1080P, 4K 해상도와 3~15초 재생 길이를 지원합니다(Turbo 모델은 720P/1080P 및 4~15초 지원). 원하는 '종횡비'를 선택하고, 상류 이미지 노드를 '시작 프레임'에 연결한 다음 동작 프롬프트를 입력하세요.
Kling 3.0 프롬프트를 작성할 때는 구체적인 신체 움직임, 동작이 향하는 방향, 카메라의 트래킹 속도를 구체적으로 지시해야 합니다. 아래 프롬프트는 빠른 점프 회전 후리기 동작에 이은 방어 착지 자세를 요구하며, 움직임의 방향과 카메라 패닝 속도를 명확히 지정합니다.
Dynamic medium shot tracking right, 24mm wide-angle lens. Martial artist wearing black tactical gi executes a rapid jumping spinning hook kick from screen-left to screen-right, landing cleanly in a low defensive stance. Swift mechanical camera pan matching the kick velocity, sharp motion blur on foot arc, background gym walls streaking horizontally. Stable anatomy, crisp limb definition throughout rotation, zero structural warping.키워드 변경 팁: jumping spinning hook kick(도약 회전 후리기)을 low sweep kick transitioning into a one-handed backward handspring(하단 후리기 후 한 손 백핸드스프링 전환)으로 바꾸거나, 배경을 rain-swept rooftop with wet tile splash(물방울이 튀는 빗속 옥상 타일)로 변경할 수 있습니다.
3. Seedance 2.5 및 Seedance 2.0: 멀티 참조 캐릭터와 오디오 생성
ByteDance가 개발한 Seedance 2.5는 이미지 기반 동영상 생성과 오디오 생성을 시험해 볼 첫 번째 후보로 추천합니다. 텍스트 또는 이미지 기반 동영상 생성을 지원하며, 1080P에서는 최대 10개의 참조 동영상을 입력할 수 있습니다. 또한 화면과 어우러지는 배경 환경음도 함께 합성합니다.
'동영상' 노드를 추가하고 Seedance 2.5(또는 Seedance 2.0 Fast)를 선택합니다. Seedance 2.5는 480P/720P/1080P 해상도와 4~30초 길이를 지원하며(1080P에서는 최대 10개의 참조 동영상 지원), Fast/Mini 모델은 480P/720P, 4~15초, 최대 9장의 참조 이미지를 지원합니다. '파라미터'에서 '출력' 아래의 '오디오 생성'을 켠 뒤, 캐릭터 참조 이미지를 노드 입력 포트에 연결하세요.
Seedance를 쓸 때는 텍스트 프롬프트에서 의상 묘사를 생략하는 것이 좋습니다. 의상과 얼굴은 연결된 참조 이미지에 맡기고, 프롬프트는 화면 구도, 인물의 동작, 음향 환경에 집중하여 작성합니다. 아래 프롬프트는 세로 화면 비율에 맞춘 임원실 대립 장면을 연출합니다.
Framing: vertical 9:16 medium close-up, eye-level framing. Action: character turns sharply from office window toward camera, expression tightening with restrained anger, lips pressing firmly together before speaking a firm refusal. Camera: subtle hand-held camera breathing with micro-shake, slow tension push-in. Environment: modern luxury executive boardroom at dusk, ambient office murmur and distant rain patter against glass.키워드 변경 팁: modern luxury executive boardroom at dusk(황혼녘의 현대적인 고급 임원 회의실)를 dimly lit hospital corridor at midnight(한밤중의 희미한 병원 복도)으로 바꾸거나, 인물의 동작을 character drops shoulders in sudden relief, releasing a visible exhale(안도감에 어깨를 떨구며 길게 숨을 내쉬는 인물)로 변경할 수 있습니다.
4. MiniMax H3: 섬세한 얼굴 표정 변화와 대화 클로즈업
MiniMax가 개발한 MiniMax H3는 대화 클로즈업에서 시선 이동, 입술 움직임, 호흡 표현을 시험해 볼 첫 번째 후보로 추천합니다. 배우의 미세한 감정 반응이 서사의 흐름을 이끄는 정극 클로즈업에 적합합니다.
'노드 추가'를 누르고 '동영상' 노드를 만든 뒤 MiniMax H3(또는 MiniMax H3 Max)를 선택합니다. MiniMax H3는 768P 해상도, 4초 고정 길이, 16:9 구도로 작동하며, H3 Max 모델은 768P/2K 해상도, 4~15초 길이, 최대 2장의 참조 이미지를 지원합니다. 인물 스틸컷을 참조 이미지로 연결하여 얼굴 특징과 조명 기준을 제공하세요.
MiniMax H3는 시선 이동, 눈썹 찡그림, 침 삼키기 같은 구체적인 신체 생리 반응을 지시할 때 가장 좋은 결과물을 냅니다. 아래 프롬프트는 얼굴 세부 묘사와 조명 효과를 지정한 대화 리액션 클로즈업 샷입니다.
Tight close-up shot, 85mm portrait lens, shallow depth of field. Female subject listens intently off-camera, eyes darting slightly between speaker's eyes, pupils reflecting warm softbox light. Brows furrow subtly with growing realization, lips part slightly as if to interrupt, followed by a restrained swallow and downcast gaze. Subtle skin pore texture, natural eye moisture, authentic micro-expressions, zero facial distortion.키워드 변경 팁: female subject(여성 인물)를 weathered elderly detective(세월의 흔적이 묻어나는 노형사)로 바꾸거나, growing realization(점차 상황을 깨닫는 표정)을 subtle suppressed smirk breaking at the corner of the mouth(입꼬리에 살짝 번지는 억누른 미소)로 교체할 수 있습니다.
5. Wan 3.0: 웅장한 공간감과 크레인 카메라 연출
Alibaba가 개발한 Wan 3.0은 광활한 공간 레이아웃과 부드러운 크레인 및 페디스털 카메라 무빙을 구현할 때 가장 먼저 추천하는 모델입니다. 전경의 기둥이나 지평선을 가로지르는 무빙 샷을 통해 원근 투시 표현을 평가할 수 있습니다.
'동영상' 노드를 생성하고 Wan 3.0을 선택합니다. '파라미터' 패널에서 '해상도'(480P, 720P 또는 1080P)와 '길이'(2~30초)를 설정하세요(최대 10장의 참조 이미지 또는 5개의 참조 동영상 지원). 좌측 입력 포트에 콘셉트 스틸컷을 연결하여 공간 구도를 전달한 뒤, 프롬프트를 입력하고 화살표 버튼을 클릭해 작업을 제출합니다.
Wan 3.0은 카메라 장비, 화면 구도, 인물 동작, 배경 환경, 조명을 마침표로 구분하여 레이어별로 명확히 나눌 때 가장 완성도 높은 영상을 생성합니다. 아래 프롬프트는 거대한 산업 격납고 내부에서 하강하는 크레인 무빙 샷을 연출합니다.
Camera: smooth vertical pedestal down crane movement descending from ceiling catwalk to ground level. Framing: high-angle wide shot descending into centered eye-level full shot. Action: lone engineer walks purposefully toward illuminated repair bay. Environment: industrial hangar with towering steel gantries, ambient welding sparks falling in background. Lighting: high-contrast cool overhead floodlights, sharp ground shadows. Style: rock-solid mechanical descent, zero camera wobble, sharp geometric perspective.키워드 변경 팁: industrial hangar(산업 격납고)를 ancient gothic cathedral interior with sunlight streaming through stained glass(스테인드글라스를 통해 햇빛이 쏟아지는 고대 고딕 양식 성당 내부)로 바꾸거나, pedestal down crane movement(하강 페디스털 크레인 움직임)를 controlled 45-degree horizontal tracking pan(통제된 45도 수평 트래킹 팬)으로 변경할 수 있습니다.
소라 프롬프트를 대체 영상 모델에 맞게 변환하는 방법은?
소라에서 사용하던 프롬프트를 최신 비디오 모델로 이전하려면 문학적인 서술형 문장에서 탈피하여 구체적인 촬영 지침 중심의 구조로 바꾸어야 합니다. 카메라 장비와 무빙 동선, 인물의 구체적인 제스처, 명확한 광원 설정을 중심으로 문장을 구성하면 여러 모델을 동일한 기준으로 깔끔하게 비교할 수 있습니다.
프롬프트는 마침표로 구분되는 5가지 핵심 레이어로 작성하는 것이 좋습니다: 카메라 장비 및 무빙, 렌즈 및 화면 구도, 피사체 동작, 배경 환경 디테일, 조명 및 광원 설정입니다.
아래 표는 자주 쓰이는 5가지 영상 장면을 바탕으로, 모호한 일반 프롬프트와 이를 모델별로 구조화한 실전 대체 프롬프트를 비교하여 구체적으로 어떤 정보가 보강되었는지 보여줍니다:
| 샷 유형 및 장면 | 모호한 일반 프롬프트 (모델 공통) | 변환된 실전 대체 프롬프트 | 수정 프롬프트가 효과적인 이유 |
|---|---|---|---|
| 천천히 전진하는 돌리 인 클로즈업 (서사 드라마) | "A close-up of a brooding detective thinking in a rain-soaked dark alley at night, detailed face, 8k." | "Slow linear dolly-in at sidewalk level, 50mm lens. Tight close-up of detective in dark trench coat, sharp gaze forward, jaw clenching subtly. Raindrops falling through strong side rim light, wet brick background in soft bokeh. Steady linear velocity, zero camera wobble." (Veo 3.1 최적화) | 50mm 렌즈, 보도블록 높이의 직선 돌리 동선, 측면 림라이트, 은은하게 턱에 힘이 들어가는 동작을 명시하여 명확한 카메라 무빙과 섬세한 얼굴 묘사를 구현합니다. |
| 고속 무술 액션 (액션 안무) | "Two kung fu warriors fighting fast in a bamboo forest, martial arts combat, fast camera movements, action movie style." | "Dynamic tracking two-shot moving screen-right, 28mm wide lens. Combatant in grey tunic ducks under horizontal staff strike, executing forward palm thrust to opponent's chest. Fast parallel tracking matching lunge, bamboo stalks whipping in background. Crisp limb definition, stable anatomical joints, zero limb morphing." (Kling 3.0 최적화) | 봉 공격을 숙여 피하고 상대 가슴에 장타를 날리는 정확한 동작을 28mm 렌즈의 우측 트래킹과 결합하여, 구체적인 동작과 카메라 이동 지시를 제공합니다. |
| 세로형 숏폼 드라마 (모바일 대화 9:16) | "Vertical video for short drama of a wealthy CEO confronting a rival in a boardroom, intense confrontation scene." | "Framing: vertical 9:16 medium shot, eye-level. Action: protagonist steps forward to mahogany desk, pointing firmly at contract while antagonist leans back defensively. Camera: slow hand-held tension push-in, subtle breathing motion. Environment: corporate penthouse office, sunset backlight. Clear vocal delivery, ambient room silence." (Seedance 2.5 최적화) | 9:16 세로 구도, 책상을 사이에 둔 대립 제스처, 방어적인 자세, 주변 환경 소음 및 목소리 지시를 지정하여 구도와 사운드에 관한 구체적인 지침을 제공합니다. |
| 감정 리액션 샷 (대화 클로즈업) | "Realistic shot of a woman crying softly as she receives bad news, dramatic lighting, detailed face." | "Eye-level tight close-up, 85mm portrait prime lens, shallow depth of field. Female subject listens to off-camera dialogue, pupils glistening, bottom lip quivering faintly. Single tear tracks down left cheek, subtle swallow motion, natural rhythmic breathing. Soft warm window key light from screen-left, deep shadow on opposite cheek, authentic micro-expressions." (MiniMax H3 최적화) | 85mm 렌즈, 반짝이는 눈동자, 미세하게 떨리는 아랫입술, 뺨을 타고 흐르는 한 줄기 눈물, 침을 삼키는 동작, 부드러운 창가 키라이트를 지정하여 사실적인 미세 표정과 조명을 유도합니다. |
| 하강 크레인 공개 샷 (장면 세계관 설정) | "Drone shot descending into a city with neon lights and ground cars, huge scale, modern city architecture." | "Camera: smooth vertical pedestal down crane descent from highway overpass to street level. Framing: extreme wide architectural reveal descending into centered street-level wide shot. Action: automated ground transports move along neon-lit traffic lanes. Environment: towering brutalist skyscrapers, wet elevated asphalt, falling mist. Lighting: cold blue ambient overcast with saturated magenta neon signage accents. Style: rigid mechanical descent, zero camera drift." (Wan 3.0 최적화) | 고가도로에서 지상으로 수직 하강하는 크레인 무빙, 브루탈리즘 건축물, 지상 교통 동선, 마젠타 네온이 강조된 차가운 상단 조명을 레이어별로 지정해 깊이 있는 공간 투시를 완성합니다. |
내 프로젝트에 가장 적합한 소라 AI 대체 모델은 무엇일까?
어떤 영상 모델을 선택할지는 각 샷에서 전달하고자 하는 핵심 시각 요소에 달려 있습니다:
- 대화 클로즈업과 섬세한 감정 표현 → MiniMax H3를 추천합니다. 이 가이드의 프롬프트는 작은 눈동자 움직임과 입술 움직임을 지시합니다. - 고속 액션과 무술 스턴트 → Kling 3.0이 적합합니다. 시작 이미지를 1장 입력하고 회전 동작, 발차기, 카메라 트래킹 동선을 구체적으로 지시합니다. - 세로형 숏폼 드라마와 동일 인물 유지 → Seedance 2.5를 추천합니다. 이미지 기반 동영상 생성과 오디오 동시 생성 기능을 활용할 수 있습니다. - 자연스러운 조명과 안정적인 카메라 무빙 → 부드러운 돌리 무빙과 빗물 고인 바닥의 빛 반사가 필요한 장면이라면 Veo 3.1을 선택합니다. - 웅장한 공간감과 수직 하강 크레인 샷 → 넓은 건축물 조망과 안정적인 페디스털 하강 궤적이 필요하다면 Wan 3.0이 적합합니다.
소라에서 새 비디오 모델로 이전할 때 알아두어야 할 한계는?
모든 제작 단계를 한 번에 해결하는 단일 모델은 없습니다. 창작자들이 인피니트 캔버스 위에서 여러 모델을 연결해 사용하는 이유가 바로 여기에 있습니다.
단일 클립의 재생 길이는 모델마다 다릅니다. Kling 3.0은 최대 15초를 지원하며, Seedance 2.5와 Wan 3.0은 최대 30초까지 생성할 수 있습니다. 호흡이 더 긴 장면을 연출해야 한다면 짧은 샷을 여러 개 생성한 뒤 캔버스 위에서 순서대로 이어 붙여 작업하면 됩니다.
종횡비 일치에도 세심한 주의가 필요합니다. 숏폼 드라마를 위한 9:16 세로 화면처럼 목표하는 화면 비율에 맞춰 이미지 노드에서 키프레임을 먼저 만들어 두면, 동영상 노드로 연결할 때 원치 않는 화면 잘림(크롭) 현상을 방지할 수 있습니다. 생성 결과는 모델마다 다르므로, 동영상을 생성하기 전에 정지 스틸컷을 먼저 생성해 검토하고 조정한 뒤 영상 렌더링으로 넘어가는 것이 좋습니다.
출처
- OpenAI 개발자 플랫폼 API 지원 중단 공지: [developers.openai.com/api/docs/deprecations#2026-03-24-sora-2-video-generation-models-and-videos-api](https://developers.openai.com/api/docs/deprecations#2026-03-24-sora-2-video-generation-models-and-videos-api) - OpenAI 고객센터 소라 서비스 중단 안내: [help.openai.com/en/articles/20001152-what-to-know-about-the-sora-discontinuation](https://help.openai.com/en/articles/20001152-what-to-know-about-the-sora-discontinuation) - OpenAI 소라 공식 서비스 종료 안내 및 데이터 보관 가이드: [sora.chatgpt.com/sunset](https://sora.chatgpt.com/sunset) - OpenAI 소라 2 공식 발표 (오디오, 카메오 및 스토리보드): [openai.com/index/sora-2](https://openai.com/index/sora-2) - OpenAI 소라 최초 출시 발표 (60초 영상 길이 및 종횡비 지원): [openai.com/index/sora](https://openai.com/index/sora)
참고: 본 가이드에서 소개한 모델의 개발사는 Google(Veo 3.1), Kuaishou(Kling 3.0), ByteDance(Seedance 2.5 / 2.0), MiniMax(MiniMax H3 / H3 Max), Alibaba(Wan 3.0)입니다.
자주 묻는 질문
기존에 생성한 소라 영상을 지금도 다운로드할 수 있나요?
다운로드할 수 있습니다. 공식 보관 포털인 sora.chatgpt.com/sunset에서 가능한 한 빨리 콘텐츠를 내보내기 하시기 바랍니다. OpenAI 측은 최종 내보내기 기간이 주어질 경우 사전에 사용자 이메일로 안내하며, 서비스 종료 및 유예 기간이 끝난 후에는 소라 관련 데이터를 영구적으로 삭제한다고 밝혔습니다.
OpenAI에서 소라 2나 소라 3 같은 후속 모델을 출시할 계획이 있나요?
OpenAI는 독립형 비디오 생성 모델의 향후 출시 계획에 대해 별도로 공식 발표한 바가 없습니다. 추후 변경 사항은 공식 공지를 확인하시기 바랍니다.
기존 소라 프롬프트를 DramaCanvas 동영상 노드로 어떻게 이전하나요?
프롬프트를 시각적 요소(의상, 외모, 배경)와 움직임 동사로 분리합니다. 먼저 이미지 노드에서 스틸컷을 생성하여 인물 외형과 기본 조명을 확정한 뒤, 이 이미지를 동영상 노드에 연결하고 동영상 프롬프트에는 카메라 무빙과 동작 지시만을 적어 주는 방식이 효과적입니다.
사실적인 조명과 카메라 무빙에는 어떤 대체 모델이 가장 좋나요?
사실적인 조명과 안정적인 카메라 무빙에는 Veo 3.1을 우선 추천하며, 역동적인 스포츠 스턴트나 시작 이미지 기반 장면 전환에는 Kling 3.0을 사용하는 것이 좋습니다.
이 대체 모델들에서도 캐릭터 참조 이미지를 활용할 수 있나요?
활용할 수 있습니다. Seedance 2.5는 이미지 기반 동영상 생성을 지원하며, Wan 3.0은 최대 10장, MiniMax H3는 최대 2장의 참조 이미지를 지원합니다. Kling 3.0의 경우 상류에서 생성한 인물 스틸컷을 시작 프레임으로 연결하여 기준 화면으로 활용할 수 있습니다. **다음 단계:** DramaCanvas에서 프로젝트를 열고 하단 툴바의 '노드 추가'를 클릭한 뒤, 동영상 노드를 생성하여 Veo 3.1이나 Kling 3.0으로 위 프롬프트를 직접 테스트해 보세요. 여러 클립을 하나로 이어 시퀀스를 연출하는 방법은 인피니트 캔버스 입문 가이드를 참고하세요.