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김채연 (서울과학기술대학교) 주하은 (서울과학기술대학교) 황진성 (서울과학기술대학교) 유성권 (서울과학기술대학교) 명윤호 (서울과학기술대학교) 임영래 (서울과학기술대학교) 인예원 (서울과학기술대학교) 김다루 (서울과학기술대학교) 이승민 (서울과학기술대학교) 박구만 (서울과학기술대학교) 이영화 (서울과학기술대학교) 양지희 (서울과학기술대학교) 최영희 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제30권 제2호
발행연도
2025.3
수록면
142 - 158 (17page)
DOI
10.5909/JBE.2025.30.2.142

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본 연구는 생성형 AI 기술을 활용하여 단편영화 제작의 효율성과 품질을 향상시키는 방안을 탐색하였다. 표정 연기, 동작 구현, 배경과 인물 합성의 세 가지 영역에서 연구를 진행하였으며, AILab Tools, Act-One, Flux Canny 모델, Remove.bg 등을 활용하여 감정표현의 세밀함과 동작의 자연스러움을 개선하였다. 특히 표정 연기에는 Act-One을, 동작 구현에는 Flux Canny와 OpenPose를, 배경 합성에는 Remove.bg와 Stable Diffusion을 적용하여 기존 방식보다 품질을 높였다. 그 결과 제작 효율성이 증가하고 결과물의 품질이 개선되었으나, 감정 표현의 미세 조정과 데이터 의존성 등 기술적 한계가 확인되었다. 본 연구는 AI 기술의 가능성과 한계를 분석하고, 향후 다양한 제작 환경에서의 활용 가능성을 논의하였다.
#Generative AI #Short Film Production #Facial Expression Refinement #Motion Application #Background Integration

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 AI 영화 제작과 생성형 AI 영화 제작의 비교
Ⅲ. 생성형 AI 기반 단편영화 제작 워크플로우 및 한계 분석
Ⅳ. 생성형 AI를 활용한 영상 제작 기법의 고도화
Ⅴ. 제작 결과 분석 및 고찰
Ⅵ. 결론
참고문헌(References)

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