크리에이터: Yunan Amrulloh, UNXIN STUDIO
Instagram:@unxinstudio
주목할 프로젝트:Bloody Roar 2 AI 팬 영화
예산보다 큰 아이디어
Yunan Amrulloh는 항상 아이디어를 이미지로 바꾸는 것을 좋아했다.
AI가 그의 창의적 프로세스의 일부가 되기 전에, 그것은 Procreate에서 일러스트레이션을 그리고, 일상적인 순간들을 촬영하고, 그것들을 단편 영화로 변환하는 것을 의미했다. 하지만 대부분의 독립적 크리에이터처럼, 어떤 아이디어들은 단순히 너무 많은 것을 요구했다: 배우, 로케이션, 스턴트 퍼포머, 의상, 시각 효과, 제작 크루 — 그리고 훨씬 더 큰 예산.
그러다 AI 영상이 나타났다.
Yunan은 거의 즉시 실험을 시작했다. 호기심으로 시작한 것이 빠르게 새로운 창의 방식이 되었다. 그는 이전에 상상만 했을 법한 장면들을 갑자기 실제로 구축할 수 있음을 깨달았다.
오늘날, UNXIN STUDIO 아래에서 일하며, Yunan은 영화 같은 단편 영화, 광고 크리에이티브, 뮤직 비디오, UGC 스타일의 콘텐츠, 새로운 모델의 한계를 밀어붙이기 위해 설계된 실험적 AI 프로젝트를 만든다.
그리고 이러한 실험 중 하나가 무엇이 가능한지를 보여주는 그의 가장 큰 예가 되었다.
Bloody Roar 2를 다시 살려내기
Yunan은 야심 찬 아이디어를 가지고 있었다: Bloody Roar 2 세계를 AI로 생성된 팬 영화로 재창작하기.
그것은 정확히 쉬운 개념이 아니었다. 이 격투 게임은 단순히 싸우지 않고 전투 중 짐승으로 변신하는 캐릭터들을 중심으로 만들어졌다. 그것을 영화에서 신뢰할 수 있게 만들기 위해, Yunan은 빠르게 움직이는 격투 장면, 인식할 수 있는 캐릭터, 그리고 여전히 응집력 있게 느껴지는 중간 격투 변신이 필요했다.
그것을 전통적으로 독립적인 크리에이터로서 제작하려고 상상해 보자.
“스턴트 조정, 맞춤 의상, 그리고 무거운 VFX가 필요할 것이다,” Yunan은 설명한다.
대신, 그는 AKOOL로 장면들을 디지털로 만들었다. 스턴트 팀 없이. 맞춤 괴물 의상 없이. VFX 스튜디오 없이.
단지 한 명의 크리에이터가 머리속의 영화를 사람들이 실제로 볼 수 있는 것으로 변환했다.
세계를 한 번에 한 세대씩 만들기
Yunan의 창의적 프로세스는 보통 아이디어로 시작한다. 그는 이야기를 그가 필요로 할 시각적 요소들로 나누고 결국 영상의 기반이 될 이미지 레퍼런스를 만들기 시작한다.
때때로, 그것은 완전히 다른 것으로 시작한다: 음악이다. 그는 트랙을 들으면서 그 주위에 존재할 수 있는 장면, 캐릭터, 또는 이야기를 상상하기 시작한다. 거기서, 그는 시각적 세계를 만들기 시작한다.
그의 작품은 사실주의 쪽으로 기울어지는 경향이 있으며, 그것은 일관성을 특히 중요하게 만든다. 훌륭한 개별 이미지로는 충분하지 않다. 캐릭터, 동작, 전반적인 시각적 언어가 한 샷에서 다음 샷까지 생존해야 한다.
이미지의 경우, Yunan은 주로 GPT Image 2로 작업하며, 지원 작업을 위해 Nano Banana Pro를 사용한다. 이러한 이미지에 생명을 불어넣을 차례가 되면, 그는 자주 AKOOL 내의 Seedance 2.0과 Seedance 2.5를 사용한다.
Bloody Roar 2같은 프로젝트의 경우, 그것이 중요했다. Yunan은 Seedance가 빠른 동작 콘텐츠에 특히 강하다는 것을 발견했으며, 여기서 일관성을 유지하면서 설득력 있는 액션을 제작하는 것이 도전적일 수 있다.
한 곳에서 계속 창의하기
흥미롭게도, Yunan을 AKOOL로 끌어온 것은 하나의 단일 기능이 아니었다. 그것은 워크플로우를 지속적으로 멈추지 않고 계속 창의할 수 있는 능력이었다.
“AKOOL은 사용하기 매우 쉽다,” 그는 말한다. “이미지와 영상 생성 모두를 위해 필요한 모든 모델이 한 곳에 있다.”
한 플랫폼에서 이미지를 생성하고, 다른 곳으로 이동하여 영상으로 변환한 후, 다른 모델을 시도할 때마다 여러 도구 사이를 이동하는 대신, Yunan은 한 곳에서 프로세스의 다양한 부분 사이를 이동할 수 있었다.
그는 이미 생성한 것을 가져가 다시 프롬프트할 수 있었다. 동일한 프롬프트로 재생성할 수 있었다. 그리고 AKOOL의 자산 폴더는 이전 세대를 잃어버리지 않고 찾는 방법을 제공했다.
수십 번의 반복을 통해 복잡한 장면을 제작하는 크리에이터의 경우, 이러한 작은 워크플로우 개선은 누적된다. 그들은 실제로 중요한 부분에 더 많은 시간을 남긴다: 스토리다.
그러다 사람들이 시청하기 시작했다
Yunan이 완성된 Bloody Roar 2 프로젝트를 발표했을 때, 반응은 심지어 그를 놀라게 했다.
이 영화는 28,000개 이상의 상호작용을 생성했으며, 다음을 포함한다:
- 20,600 좋아요
- 3,800 공유
- 2,400 저장
하지만 가장 흥미로운 숫자는 조회수가 아니었다. 프로젝트의 도달의 91%이 이미 그를 팔로우하지 않는 사람들로부터 왔다.
그 영화는 Yunan의 기존 청중의 경계를 넘어섰다. 사람들은 그것을 발견하고, 공유하고, 전하고 있었다 — UNXIN STUDIO를 이미 알고 있었기 때문이 아니라, 그 작업 자체가 그들의 관심을 사로잡았기 때문이다.
Yunan에게, 그것은 그 실험이 뭔가 더 크게 변했다는 증거였다.
더 큰 이야기는 실제로 AI에 관한 것이 아니다
Bloody Roar 2같은 프로젝트를 보고 기술에 중점을 두는 것이 쉽다. 하지만 더 흥미로운 이야기는 기술이 한 사람을 할 수 있도록 한 것이다.
얼마 전, 짐승으로 변신하는 캐릭터 사이의 영화 같은 격투를 상상하는 독립적 크리에이터는 제작의 현실에 거의 즉시 직면했을 것이다. VFX 비용은 얼마일까? 스턴트 퍼포머를 어디서 찾지? 변신을 어떻게 만들지? 우리는 몇 명이 필요할까?
Yunan은 문제에 다르게 접근했다. 그는 아이디어로 시작했다. 그러다 그것을 만드는 방법을 알아냈다.
그것이 AI가 시작하고 있는 창의적 전환이다. 그것은 단순히 제작을 빠르게 하는 것이 아니다. 그것은 크리에이터가 이전에 제작이 시작되기 전에 포기했을 법한 이야기를 시도할 수 있도록 해주고 있다.
“실험을 멈추지 말자.”
AI로의 모든 실험 후에, Yunan은 막 시작한 크리에이터들을 위한 조언은 놀랍도록 간단하다:
“실험을 멈추지 말자. 좋든 나쁘든 모든 결과를 게시하라 — 그렇게 하면 당신의 여정과 성장이 시간에 따라 눈에 띄게 된다.”
그것은 UNXIN STUDIO에 적합한 철학이다. 새로운 모델은 매번 이전에 불가능했던 뭔가를 시도할 또 다른 기회를 만든다. 모든 불완전한 생성은 다음 생성에 대해 뭔가를 가르쳐준다.
그리고 때때로, 한 명의 크리에이터가 내가 이것을 실제로 만들 수 있을까?와 함께 시작한 실험은 228,000명의 사람들이 그 대답을 보는 것으로 끝난다.