빠르게 진화하는 AI 생성 콘텐츠의 환경에서, 비디오 생성은 가장 흥미로운 분야 중 하나로 부상하였습니다. OpenAI의 Sora와 Google의 Veo 2와 같은 폐쇄형 모델들이 주목받고 있지만, 오픈 소스 커뮤니티는 강력한 비디오 생성 능력에 대한 접근을 민주화하는 데 있어 놀라운 진전을 이루었습니다. 2025년으로 나아가면서, 이러한 오픈 소스 모델들은 점점 더 인상적인 결과를 제공하여 창작자, 개발자, 연구자들이 시각적 스토리텔링의 새로운 가능성을 탐구할 수 있게 하고 있습니다.
이 기사에서는 2025년 출시를 고려해볼 만한 상위 10개의 오픈 소스 AI 비디오 생성 모델을 탐구할 것입니다. 고해상도 출력부터 매끄러운 모션 다이내믹스까지, 이러한 모델들은 자유롭게 사용할 수 있는 기술로 가능한 최전선의 발전을 대표합니다.
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WaveSpeed AI의 Wan-2.1-i2v-480p 모델은 이미지-비디오 변환 기술의 중요한 발전을 나타냅니다. 이 모델은 AI 생성 비디오 콘텐츠에서 가능한 한계를 확장하기 위해 설계된 포괄적이고 오픈 소스 비디오 기반 모델의 일부입니다.
1,000회 이상의 공개 실행을 통해, Wan-2.1-i2v-480p는 창작자와 개발자 사이에서 인기 있는 모델로 입증되었습니다. 이 모델은 정적인 이미지를 480p 해상도의 역동적이고 유동적인 비디오 시퀀스로 변환하는 데 탁월합니다. 특히 인상적인 점은 출처 이미지에 제시된 물리적 특성을 존중하면서 신뢰할 수 있는 움직임을 도입하면서 시각적 일관성을 유지할 수 있다는 점입니다.
개발자들은 고속 추론 기능을 높이 평가하며, 이는 고급 하드웨어가 없는 사용자에게 모델을 더 쉽게 접근할 수 있게 합니다. 결과는 부드러운 전환과 자연스러운 움직임으로 정지 이미지를 생동감 있게 만들어 내는 놀라운 시간적 일관성을 보여줍니다.
더 높은 해상도 출력을 요구하는 경우, Wan-2.1-i2v-720p 모델은 720p 해상도에서 향상된 이미지-비디오 변환을 제공합니다. 545회의 공개 실행을 통해, 이 모델은 480p 모델의 기능을 바탕으로 더 선명하고 상세한 비디오 시퀀스를 생성합니다.
해상도가 증가함에 따라 이 모델은 전문 콘텐츠 제작에 특히 유용해지며, 더 몰입감 있고 시각적으로 풍부한 출력을 제공합니다. 720p 콘텐츠 생성에 대한 높은 계산 요구에도 불구하고, WaveSpeed AI는 소비자 급 하드웨어에서 합리적인 생성 시간을 유지하기 위해 고속 추론 기술을 구현하였습니다.
사용자들은 긴 시퀀스 전반에 걸쳐 일관성을 유지하면서 출처 이미지의 세부 사항을 보존하는 모델의 능력을 칭찬합니다. 향상된 해상도는 텍스처, 조명 및 움직임의 미세한 점을 드러내어 보다 세련되고 전문적인 결과를 제공합니다.
이미지-비디오에서 텍스트-비디오 생성으로 넘어가면서, Wan-2.1-t2v-480p 모델은 WaveSpeed AI의 다재다능함을 보여줍니다. 894회의 공개 실행을 통해, 이 모델은 480p 해상도에서 텍스트 설명을 생생하고 애니메이션으로 변환합니다.
모델은 뛰어난 프롬프트 준수성을 보여주며, 작성된 설명을 시각적 서사로 정확하게 변환합니다. 사용자는 복잡한 장면, 캐릭터 행동 및 감정적 톤을 설명할 수 있으며, 모델은 일관되게 의도된 비전을 반영하는 결과를 제공합니다. 이는 스토리보드 작성, 개념 시각화 및 창의적 산업에서 신속한 프로토타입 생성에 유용한 도구가 됩니다.
480p 해상도는 품질과 계산 효율성 간의 좋은 균형을 제공하여 모델을 더 넓은 사용자에게 접근 가능하게 하며, 대부분의 응용 프로그램에 대해 만족스러운 결과를 생산합니다.
WaveSpeed의 텍스트-비디오 모델의 고해상도 변형인 Wan-2.1-t2v-720p는 217회의 공개 실행을 기록하며 WaveSpeed의 텍스트-비디오 기능의 프리미엄 티어를 나타냅니다. 720p로 해상도가 증가함에 따라 더 자세하고 시각적으로 인상적인 출력을 제공할 수 있어 전문 콘텐츠 제작 워크플로우에서 유용합니다.
이 모델은 여러 요소와 상세한 환경이 포함된 복잡한 장면을 렌더링하는 데 특히 뛰어납니다. 높은 해상도는 작은 세부 사항이 식별 가능하게 만들고 생성된 비디오 내에서 텍스트 요소를 읽을 수 있게 합니다. 이는 마케팅 콘텐츠, 교육 자료 및 시각적 명확성이 중요한 시나리오에서 특히 가치가 있습니다.
계산 요구가 증가했음에도 불구하고, 고속 추론 기능은 강력한 소비자 하드웨어에서 생성 시간을 관리 가능하게 유지하는 데 도움이 됩니다.
Step-Video는 WaveSpeed AI의 가장 야심찬 텍스트-비디오 모델로, 129회의 공개 실행을 기록하며 오픈 소스 비디오 생성의 한계를 뛰어넘고 있습니다. 300억 개의 매개변수와 최대 204 프레임 길이의 비디오를 생성할 수 있는 이 모델은 매우 대규모입니다.
Step-Video가 특별한 점은 규모 뿐만 아니라 긴 시퀀스 간의 놀라운 시간적 일관성입니다. 이 모델은 복잡한 움직임 역학, 물체의 영속성 및 장면 연속성을 이해하며, 이는 폐쇄형 경쟁자들과 유사한 수준에 가깝습니다. 이는 지속적인 일관성을 요구하는 긴 서사를 생성하는 데 특히 유용합니다.
고속 추론 구현은 이렇게 큰 모델의 계산 요구를 완화하는 데 도움이 되어, 기업급 하드웨어는 아니지만 강력한 하드웨어를 가진 사용자에게도 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
Hunyuan-Video-Fast는 고해상도 비디오 생성을 더 접근 가능하게 만들기 위한 WaveSpeed AI의 헌신을 보여줍니다. 이 모델은 인상적인 1280x720 해상도로 비디오를 생성하는 고속 추론을 제공하며, 고해상도 콘텐츠와 일반적으로 연관된 긴 생성 시간을 피하면서 영화 같은 품질의 출력을 제공합니다.
이 모델은 사실적인 인간의 움직임, 자연 환경 및 주체 간의 복잡한 상호작용을 생성하는 데 특히 뛰어납니다. 높은 해상도는 얼굴 표정, 텍스처 및 환경 요소의 세부 사항을 포착하여 더욱 몰입감 있고 믿을 수 있는 결과를 제공합니다.
모델은 저해상도 대응 모델보다 더 많은 계산 자원을 요구하지만, 최적화된 추론 파이프라인은 고급 소비자 하드웨어에서 생성 시간을 합리적으로 유지하는 데 도움을 줍니다.
Genmo AI가 개발한 Mochi 1은 오픈 소스 비디오 생성 기술에서 중요한 발전을 나타냅니다. Apache 2.0 라이센스 하에 출시된 이 모델은 높은 충실도 모션과 강력한 프롬프트 준수성을 통해 오픈 소스 비디오 생성의 새로운 기준을 설정합니다.
Mochi 1을 특별하게 만드는 점은 비대칭 확산 변환기 (AsymmDiT) 아키텍처를 기반으로 한 100억 개의 매개변수 확산 모델입니다. 이 모델은 처음부터 완전히 훈련되었으며, 현재 공개된 비디오 생성 모델 중 가장 큰 모델입니다. 간단하고 해킹 가능한 아키텍처는 연구자와 개발자가 그 기능을 확장하여 구축할 수 있도록 매력적입니다.
Mochi 1은 텍스트 프롬프트와의 일치성이 뛰어나며, 생성된 비디오가 주어진 지침을 정확하게 반영하도록 보장합니다. 이는 사용자가 캐릭터, 설정 및 행동에 대한 세부적인 제어를 할 수 있도록 합니다. 이 모델은 30프레임/초에서 최대 5.4초 동안 부드러운 비디오를 생성하며, 높은 시간적 일관성과 사실적인 움직임 역학을 보여줍니다.
CogVideoX는 Tsinghua University Deep Mind 팀(THUDM)이 개발하여 가장 유능한 오픈 소스 비디오 생성 모델 중 하나로 자리잡았습니다. 이 모델은 연구와 실제 응용 간의 격차를 메우기 위해 고품질 비디오 생성을 제공하며 강력한 시간적 일관성을 자랑합니다.
CogVideoX를 구별하는 점은 복잡한 장면에서 여러 이동 객체를 처리하면서 시퀀스 전반에 걸쳐 일관성을 유지하는 능력입니다. 이 모델은 물리학, 객체 상호작용 및 자연스러운 움직임을 이해하여 신뢰할 수 있는 결과물을 만듭니다.
이 모델은 텍스트-비디오 및 이미지-비디오를 포함한 다양한 생성 모드를 지원하며, 다양한 창의적 응용을 위한 다재다능한 도구입니다. 강력함에도 불구하고 CogVideoX 팀은 데이터 센터급 하드웨어에 접근할 수 없는 사용자에게 더 접근 가능하게 만드는 다양한 최적화를 구현했습니다.
LTX 비디오는 Lightricks에 의해 개발된 것으로, 오픈 소스 비디오 생성 분야에서 흥미로운 진입을 나타냅니다. 다른 모델들이 접근성을 희생하며 원시 기능을 우선시하는 것과는 달리, LTX 비디오는 생성 품질과 계산 효율성을 균형 있게 유지합니다.
이 모델은 특히 소셜 미디어 콘텐츠에 잘 맞는 짧고 시각적으로 매력적인 클립을 생성하는 데 뛰어납니다. 캐릭터 애니메이션, 장면 전환 및 시각적 스토리텔링에서 강력한 능력을 보여주며, 콘텐츠 제작자에게 귀중한 도구입니다.
LTX 비디오가 특히 주목할 만한 점은 다른 모델들에 비해 상대적으로 겸손한 하드웨어 요구 사항을 가지고 있다는 것입니다. 이러한 접근성은 계속해서 그 기능을 탐구하고 창의적 경계를 확장하는 커뮤니티에 기여하고 있습니다.
Allegro는 RhymesAI에 의해 개발되어 음악 기반 비디오 생성에 중점을 두고 우리의 목록을 마무리합니다. Apache 2.0 라이선스하에 출시된 이 모델은 오디오와 비주얼 요소 간의 관계를 강조하여 비디오 생성 분야에서 흥미로운 전문화의 길을 제시합니다.
이 모델은 음악 트랙과 동기화된 비디오를 생성하여 리듬, 템포 및 감정적 톤과 같은 오디오 요소의 시각적 해석을 만듭니다. 이는 음악 시각화, 음악 아티스트를 위한 홍보 콘텐츠 및 사운드 기반 이미지의 창의적 탐색에서 특히 가치가 있습니다.
Allegro를 특별하게 만드는 점은 음악 구조에 대한 이해와, 그 이해를 일관성 있는 시각적 시퀀스로 변환하는 능력입니다. 이 목록의 다른 모델들보다 더 전문화되어 있을 수 있지만, 그 독특한 능력은 오픈 소스 비디오 생성 생태계에 귀중한 추가 요소가 됩니다.
2025년으로 나아가면서, 오픈 소스 AI 비디오 생성의 환경은 놀라운 속도로 진화하고 있습니다. 이 기사에서 강조된 모델들은 현재의 기술 상태를 나타내며, 불과 몇 년 전만 해도 불가능해 보였던 기능을 제공합니다.
이러한 오픈 소스 모델이 특히 흥미로운 점은 그들이 대표하는 접근성의 민주화입니다. 주요 기술 회사들의 폐쇄형 모델이 가능한 한계를 계속해서 확장하고 있는 동안, 이러한 오픈 대안들은 재정 지원이 적은 기업 환경에서 활동하는 연구자, 개발자, 창작자에게 기술이 계속해서 접근 가능하게 유지되도록 보장합니다.
정적인 이미지를 역동적인 비디오로 변환하거나, 텍스트 설명에서 콘텐츠를 생성하거나, 음악 시각화와 같은 전문 응용을 탐구하는 것에 관심이 있든 간에, 이러한 모델들은 창의적 지평을 확장할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 오픈 소스 커뮤니티가 계속 혁신함에 따라, 더욱 인상적인 기능들이 등장할 것으로 기대할 수 있으며, AI 생성 비디오 콘텐츠의 가능성을 더욱 확장할 것입니다.
