마이크로소프트는
왜 클로즈업만 촬영했나

질문이 바뀌었습니다

1년 전에는 "AI로 광고를 만들 수 있나"를 물었습니다. 지금은 "어디까지 AI로 하고 어디를 촬영할까"를 묻습니다.

숫자가 그 변화를 보여줍니다. 미국 인터랙티브광고국(IAB)의 2025년 디지털 비디오 광고 전략 보고서에 따르면 미국 광고주 86퍼센트가 이미 생성형 AI를 사용 중이거나 도입을 계획하고 있고, 2026년까지 전체 광고주의 90퍼센트가 활용할 것으로 전망됩니다.

국내에서도 사례가 나왔습니다. 경기관광공사는 내부 인력만으로 생성형 AI를 활용해 7일 만에 홍보 영상을 완성했습니다. 전문 제작사도 배우도 없었습니다.

도구 쪽도 빨라졌습니다. 이미지 한 장과 텍스트만으로 1080p 영상과 음향을 수 분 내에 만들고, 초당 0.4달러 수준의 비용으로 광고 콘텐츠를 생성하는 모델이 나왔습니다. 어도비는 마케팅 자동화 플랫폼에 제품 이미지와 문구만으로 수십 가지 광고 영상을 자동 생성하는 기능을 붙였습니다.

이미 송출된 광고들

Coign — 100퍼센트 AI, TV 송출

미국 신용카드 회사 Coign은 배우도 촬영도 없이 100퍼센트 AI로 만든 광고를 실제 TV에 송출했습니다. 완성까지 몇 시간이 걸렸고 제작비는 전통 방식의 1퍼센트 수준이었습니다.

주목할 것은 반응입니다. "AI인지 몰랐다"는 피드백이 실제로 나왔습니다. 기술이 티가 나는 단계를 지났다는 뜻입니다.

Microsoft — 클로즈업만 남겼다

2025년 Surface 광고는 클로즈업을 제외한 모든 장면이 AI로 생성됐습니다. 시청자 대부분은 눈치채지 못했고, 기존 방식 대비 시간과 비용을 약 90퍼센트 줄였습니다.

이 사례가 더 중요합니다. 전부 AI로 할 수 있었는데 클로즈업만 빼놓았습니다. 그 선택이 지금 기술의 경계를 알려줍니다.

LG유플러스 — 과정을 공개했다

국내에서는 LG유플러스가 유튜브에 AI 광고 제작기를 통째로 공개했습니다. 이미지 생성, 영상 변환, 음성 생성까지 전 공정이 AI 기반이었고 완성도도 높았습니다.

브랜드가 제작 방식을 숨기지 않고 드러낸 사례입니다. "AI로 만들었다"가 감출 일이 아니라 이야기가 되는 국면으로 넘어가고 있습니다.

실제로 어떻게 만드나

"프롬프트 넣으면 나온다"는 설명은 절반입니다. 실무 공정은 이렇게 흐릅니다.

1. 기획과 콘티변하지 않음

   무엇을 말할지, 어떤 장면으로 구성할지는 그대로입니다. AI는 이 단계를 줄여주지 않습니다. 오히려 장면 단위로 더 구체적으로 적어야 생성이 됩니다.

2. 장면별 이미지 생성수 분~수 시간

   각 장면의 키 프레임을 이미지로 먼저 만듭니다. 여러 후보를 뽑아 고르는 과정이 반복됩니다.

3. 일관성 검수공수 발생

   모든 장면을 한자리에 모아 톤앤매너와 디테일을 대조합니다. 반복 생성하면 채도가 떨어지는 현상이 생기므로 이 검수는 생략할 수 없습니다.

4. 업스케일필수

   처음 생성된 이미지는 피부 질감이나 물성이 충분히 사실적이지 않습니다. 해상도를 확장하는 과정을 반드시 거칩니다.

5. 영상 변환장면별

   이미지를 움직이는 영상으로 바꿉니다. 카메라 움직임과 피사체 동작을 지정하며, 원하는 결과가 나올 때까지 재생성합니다.

6. 가편집과 리듬 확인공수 발생

   편집 툴에 올리면 개별 장면으로 볼 때와 느낌이 크게 다릅니다. 기획 의도대로 나왔는지 확인하며 붙입니다.

7. 사운드와 BGM생성 가능

   음성과 배경음악도 생성형 도구로 만들 수 있습니다. 편집 리듬과 소리의 합이 맞는지 확인합니다.

어디서 막히나

Microsoft가 클로즈업만 남긴 이유부터 보겠습니다.

사람 얼굴이 크게 나올 때

얼굴이 화면을 크게 차지하면 부자연스러움이 가장 잘 드러납니다. 피부 질감, 눈동자의 미세한 움직임, 입 모양과 음성의 일치, 표정의 연속성. 시청자는 이걸 논리로 판단하지 않고 무의식적으로 감지합니다.

미디엄 샷이나 풀 샷에서는 잘 넘어갑니다. 얼굴이 작게 나오면 판별 단서가 줄어듭니다. 그래서 실무에서는 인물 클로즈업만 촬영으로 확보하고 나머지를 AI로 만드는 구성이 현실적입니다.

실물 제품을 정확히 보여줘야 할 때

가장 흔한 실패 지점입니다. AI는 "그 제품처럼 생긴 것"을 만들지 실제 제품을 만들지 않습니다. 로고 위치가 어긋나고, 색이 미묘하게 다르고, 재질이 비슷하지만 같지 않습니다.

화장품 용기, 패키지, 의류의 원단, 식품의 질감은 브랜드가 가장 예민한 부분입니다. 소비자가 실물을 받았을 때 광고와 다르면 그건 품질 문제가 아니라 신뢰 문제가 됩니다. 광고 문구 기준에서 다룬 소비자 오인 문제와 같은 지점입니다.

반복 생성에서 품질이 떨어질 때

같은 장면을 여러 번 다시 만들면 채도가 떨어지는 현상이 생깁니다. 세대를 거치며 정보가 조금씩 유실되는 것으로, 업계에서는 디지털 풍화라고 부릅니다.

수정 요청이 많은 프로젝트에서 문제가 됩니다. 광고주가 "조금만 더 밝게"를 다섯 번 요청하면 다섯 번째 결과물은 첫 번째보다 흐립니다. 중간 단계 원본을 보관하고 그 지점에서 다시 시작하는 관리가 필요합니다.

텍스트와 숫자가 들어갈 때

생성 영상 안의 글자는 대개 깨집니다. 간판, 라벨, 화면 UI에 한글이 들어가면 더 심합니다. 텍스트는 생성하지 않고 후반 작업에서 올리는 것이 원칙입니다.

손과 물리 법칙

손가락 개수는 많이 개선됐지만 물건을 쥐고 조작하는 동작은 여전히 어렵습니다. 제품을 집어 들거나 뚜껑을 여는 장면이 핵심이면 촬영이 안전합니다.

비용은 정말 줄어드나

사례의 수치는 강렬합니다. 전통 방식의 1퍼센트, 90퍼센트 절감. 다만 그 숫자를 그대로 견적에 적용하면 어긋납니다.

줄어드는 것

• 촬영 비용 — 스튜디오, 장비, 조명, 촬영 인력
• 모델·배우 — 출연료와 사용기간 협의가 사라집니다. 초상권 사용기간 문제도 함께 없어집니다
• 로케이션 — 섭외, 이동, 대기, 날씨 리스크
• 일정 — 수 개월이 수 주로 줄어드는 경우가 있습니다

줄어들지 않는 것

• 기획과 콘티 — 오히려 장면 단위로 더 구체적이어야 합니다
• 검수 공수 — 생성 후보를 골라내고 일관성을 맞추는 시간
• 편집과 사운드 — 붙이고 리듬을 맞추는 작업은 동일합니다
• 도구 비용 — 유료 플랜, 생성 크레딧, 업스케일 도구

시장 가격이 형성되고 있습니다

참고 지점이 하나 생겼습니다. 한 IPTV 광고 사업자가 중소기업 지원 프로젝트로 약 300만 원 상당의 AI 기반 CF 영상 무상 제작을 내걸고, 제작한 영상을 IPTV 3사 플랫폼에 송출하는 통합 솔루션을 제시했습니다.

즉 AI CF 한 편의 시장 가격대가 수백만 원 선에서 잡히고 있다는 신호입니다. 기존 TVC 제작비와 비교하면 자릿수가 다릅니다. TVC 제작비에 전통 방식의 견적 구조를 정리해 두었습니다.

섞어서 만드는 방법

실무에서 가장 많이 쓰는 구성입니다. 한 번 촬영하고 나머지를 AI로 확장합니다.

촬영으로 확보할 컷

인물 클로즈업, 제품 단독 컷, 손이 제품을 조작하는 동작. 하루 촬영으로 이 컷들만 확보하면 스튜디오 1일 대여와 최소 인력으로 끝납니다.

AI로 만들 컷

배경과 로케이션, 분위기 장면, 계절이나 시간대가 다른 컷, 실현 불가능한 스케일. 해외 로케이션 느낌이 필요한데 예산이 없을 때 특히 효과가 큽니다.

붙일 때 주의할 것

촬영 컷과 생성 컷의 색과 질감을 맞추는 작업이 필요합니다. 그냥 이어 붙이면 전환 지점에서 이질감이 드러납니다. 촬영 단계에서 조명 방향과 색온도를 생성 컷 기준에 맞춰 두면 후반이 훨씬 수월합니다.

순서도 중요합니다. 생성 컷의 톤을 먼저 정하고 그에 맞춰 촬영하는 편이, 촬영해 놓고 생성 컷을 맞추는 것보다 쉽습니다. AI 쪽이 통제가 덜 되기 때문입니다.

소재를 여러 버전으로 만들 때

온라인 광고는 소재 수가 성과를 만듭니다. AI는 같은 기획을 여러 변형으로 빠르게 뽑는 데 강합니다. 배경만 바꾸거나 색조만 바꿔 A/B 테스트용 소재를 늘릴 수 있습니다.

다만 소재가 늘면 표현 검토 공수도 비례해 늘어납니다. 어느 버전에 어떤 문구가 들어갔는지 추적이 안 되면 근거 없는 주장이 섞입니다. 숏폼 소재 개수를 정할 때 이 부분을 함께 계산하는 편이 좋습니다.

권리와 심의

생성물의 저작권

현행 저작권법은 인간의 창작을 전제로 합니다. 그래서 AI가 자동 생성한 결과물 자체에 저작권이 인정되기 어렵다는 견해가 일반적입니다. 경쟁사가 유사한 영상을 만들어도 막을 근거가 약할 수 있다는 뜻입니다.

실무에서 더 중요한 것은 사용 도구의 약관입니다. 상업적 이용 가능 범위, 생성물의 권리 귀속, 유료 플랜 조건이 서비스마다 다릅니다. 어느 도구로 만들 것인지를 계약 전에 확인해야 합니다.

학습 데이터와 유사성

특정 인물이나 기존 작품과 지나치게 유사한 결과물이 나올 수 있습니다. 실존 인물을 닮은 얼굴이 생성되면 초상권과 퍼블리시티권 문제로 이어집니다. 2022년 6월 시행된 부정경쟁방지법 조항이 적용될 수 있는 영역입니다. 광고 제작물 권리에 정리해 두었습니다.

AI로 만들었다고 표시해야 하나

제작 방식 자체를 표시할 일반적인 의무가 있다고 보기는 어렵습니다. LG유플러스처럼 밝히는 것은 선택입니다.

다만 실제와 다른 인상을 주면 다릅니다. AI로 만든 영상을 실사용 후기처럼 보이게 하거나, 실현되지 않는 성능을 연출로 보여주면 표시광고법상 문제가 됩니다. 기준은 제작 방식이 아니라 소비자가 실제와 다르게 이해할 여지가 있는지입니다.

방송 송출은 심의가 따릅니다

TV 송출을 계획한다면 방송 심의를 통과할 수 있는 구성인지 사전에 확인해야 합니다. 제작 방식과 무관하게 표현 자체가 심의 대상이며, 걸리면 소재를 다시 만들어야 하고 집행 일정이 밀립니다.

생성으로 만든 소재도 매체별 비율은 따로 잡아야 합니다. 영상 매체별 규격과 재편집 비용에 세이프존과 재편집 공정을 정리해 두었습니다.

생성형 AI로 인물을 대체하면 초상권과 사용기간 문제가 사라집니다. 모델 계약의 리스크 구조는 광고 모델 계약에 정리해 두었습니다.

자주 묻는 질문