100달러 AI 뮤직비디오 제작 대결: Claude Fable 5 vs. GPT-5.6 Sol

 (tryai.dev)
1P by GN⁺ | ★ favorite | 댓글 1개
  • Claude Fable 5와 GPT-5.6 Sol에 같은 곡과 가사, 25·100달러 예산, 웹 검색과 ffmpeg를 제공하고 조사부터 영상 생성·편집까지 맡긴 결과, 네 번 모두 원곡을 결합한 완전한 길이의 영상을 자율적으로 완성함
  • 생성 모델과 제작 방식도 스스로 선택했으며, 네 번 중 세 번은 텍스트-투-비디오를 사용하고 Sol의 25달러 실행만 정지 이미지를 먼저 만든 뒤 애니메이션하는 파이프라인을 구성함
  • 100달러 실행의 생성 비용은 Sol 36.57달러, Fable 48.60달러에 그쳤고, LLM 토큰 비용을 포함하면 각각 39.82달러와 73.65달러로 Fable이 더 빨리 끝났지만 비용은 더 높았음
  • 모든 결과물에서 캐릭터와 이야기의 일관성, 영상 내부 동작과 음악의 템포 동기화, 생성한 클립을 다시 평가·편집하는 자기 검토가 부족했으며 가사를 지나치게 문자 그대로 영상화하는 경향도 나타남
  • Sol의 25달러 실행은 텍스트 오버레이와 정지 이미지 효과를 활용해 가장 창의적인 편집을 보여줬지만, 전반적으로는 생성 클립을 단순 연결하는 데 머물렀고 100달러 예산과 Replicate도 충분히 활용하지 못함

자율 뮤직비디오 제작 실험

  • 소형 에이전트 하네스에 곡, 고정된 달러 예산, 도구를 제공하고 전체 뮤직비디오 제작을 자율적으로 수행하도록 설계함
    • 사용할 영상 생성 모델과 API를 조사함
    • 클립을 생성하고 직접 확인함
    • ffmpeg로 편집해 최종 영상을 조립함
  • 모델별 도구 사용 방식의 차이를 확인하기 위해 조사 대상, 생성 콘텐츠, 편집법을 각 모델이 결정하는 개방형 장기 작업으로 구성함
  • 모든 도구 호출을 기록해 모델별 작업 과정을 확인할 수 있으며, 전체 하네스는 music-video-arena에 공개함
  • Claude Fable 5와 GPT-5.6 Sol을 각각 25달러와 100달러 예산으로 실행해 총 네 번을 비교함
  • 모든 실행에 Bruno Mars와 Mark Ronson의 “Uptown Funk”, 짧은 텍스트 설명, 타임스탬프가 포함된 가사 기록을 동일하게 제공함

6개 도구와 예산 제약

  • 각 모델은 자율적인 도구 호출 루프에서 다음 6개 도구를 사용함
    • plan: 비용이나 실제 동작 없이 사고를 정리함
    • web_search: 생성 모델과 API를 조사하고 필요하면 뮤직비디오 정보를 검색함
    • get_budget: 남은 예산을 확인함
    • generate_image, generate_video: 예산을 사용하는 유일한 도구로, 모델이 FAL 또는 Replicate 모델과 매개변수를 직접 선택함
    • run_command: ffmpeg와 ffprobe로 오디오 분석, 클립 절단·연결, 최종 영상 결합을 수행하는 로컬 셸임
  • 예산이 0이 되면 유료 생성 요청은 거부되지만 후속 편집은 계속할 수 있음
  • 모델 메시지와 도구 호출뿐 아니라 비용 청구와 오류까지 모두 기록함

네 번의 실행 결과

  • 모든 실행이 단계나 시간 제한에 걸리지 않고 스스로 종료했으며, 원곡을 결합한 완전한 길이의 유효한 영상을 생성함
  • 실행 시간과 생성 결과는 다음과 같음
    • Fable 5 · 25달러: 39분 10초, 54개 클립, 실패 1회, 24.30달러, 1280×720
    • Sol · 25달러: 42분 52초, 46개 클립, 실패 10회, 23.18달러, 1280×720
    • Sol · 100달러: 49분 39초, 70개 클립, 실패 2회, 36.57달러, 1280×720
    • Fable 5 · 100달러: 38분 56초, 80개 클립, 실패 없음, 48.60달러, 1920×1080
  • 생성 비용은 FAL의 계량 비용만 가리키며, 모델 실행 자체의 토큰 비용은 포함하지 않음
  • 25달러 실행에서는 두 모델이 예산을 거의 소진했지만, 100달러 실행은 Sol이 36.57달러, Fable이 48.60달러만 사용함
  • 예산이 커지자 생성한 영상 분량도 늘어났으며, 실행별 고유 클립 수는 46~80개였음
  • 벽시계 시간에는 모델의 재시도와 제공업체 대기열에서 기다린 시간까지 포함됨

모델별 생성 파이프라인

  • 도구 선택을 모델에 맡기자 네 번 중 세 번은 텍스트-투-비디오만 사용했고, Sol의 25달러 실행만 이미지-투-비디오 파이프라인을 구성함
  • Fable 5 · 25달러
    • 이미지 모델 없이 Wan 2.5 t2v를 선택함
    • 출력 영상 1초당 0.05달러인 텍스트-투-비디오 방식임
  • Sol · 25달러
    • 이미지당 0.003달러인 FLUX schnell로 키프레임을 생성함
    • 초당 0.10달러인 Wan 2.2-5b i2v로 정지 이미지를 애니메이션함
  • Sol · 100달러
    • 이미지 모델 없이 Wan 2.5, Veo 3.1 Lite, Hailuo 2.3 Standard 등 세 가지 영상 모델을 한 실행에서 혼합함
    • Wan 2.5는 초당 0.05달러, Veo 3.1 Lite는 초당 0.10달러, Hailuo 2.3 Standard는 약 6초 클립당 0.28달러임
  • Fable 5 · 100달러
    • 이미지 모델 없이 Seedance 1.0 Pro t2v만 사용함
    • 1080p 5초 클립당 약 0.62달러인 토큰 기반 가격으로, 초당 약 0.12달러에 해당함
  • 두 서비스의 키를 모두 제공했지만 네 번 모두 FAL만 사용했으며 Replicate에는 접근하지 않음

도구 호출과 오류

  • 도구 호출 집계에는 성공한 요청뿐 아니라 실패한 생성 시도도 포함됨
  • 실행별 전체 계획과 호출·명령 기록은 다음 전사본에서 확인할 수 있음
  • 실패 호출은 주로 제공업체와의 일시적인 네트워크 오류 때문에 발생함
  • 실패한 요청에는 비용이 청구되지 않았지만, 재시도 과정에서 작업 단계를 소비함

토큰 사용량과 실제 총비용

  • 실행별 토큰 사용량은 다음과 같음
    • Fable 5 · 25달러: 입력 1,476,900개, 출력 44,341개, 캐시 입력 없음
    • Sol · 25달러: 입력 2,956,270개, 출력 33,220개, 추론 9,656개, 캐시 입력 2,558,029개
    • Sol · 100달러: 입력 2,097,572개, 출력 31,715개, 추론 12,330개, 캐시 입력 1,819,050개
    • Fable 5 · 100달러: 입력 2,264,610개, 출력 48,029개, 캐시 입력 없음
  • 토큰 가격은 Fable 5가 입력·출력 100만 개당 각각 10달러·50달러, Sol이 각각 5달러·30달러임
  • 생성비와 LLM 토큰 비용을 합친 실행별 총비용은 다음과 같음
    • Fable 5 · 25달러: 생성 24.30달러 + LLM 16.99달러 = 41.29달러
    • Sol · 25달러: 생성 23.18달러 + LLM 4.27달러 = 27.45달러
    • Sol · 100달러: 생성 36.57달러 + LLM 3.25달러 = 39.82달러
    • Fable 5 · 100달러: 생성 48.60달러 + LLM 25.05달러 = 73.65달러
  • Fable의 토큰 비용만 16.99~25.05달러로 총비용의 약 30~40% 를 차지함
  • Sol은 비슷한 토큰 규모에도 토큰 비용이 약 3~4달러에 머물렀음
  • 생성 비용은 모델별 가격표를 기준으로 산출한 최선 추정치임

결과물에서 드러난 한계

  • 네 영상 모두 반복 등장하는 캐릭터의 외형이 장면마다 달라졌고, 처음부터 끝까지 이어지는 일관된 이야기를 유지하지 못함
  • 가사를 지나치게 문자 그대로 해석하는 경향이 나타남
    • “Make a dragon wanna retire, man”이라는 가사에서 실제 용을 화면에 등장시킴
    • 일부 장면에서는 흥미롭지만 같은 방식이 반복되면서 어색해짐
  • 모든 실행이 ffmpeg로 비트를 감지해 컷은 박자에 맞췄지만, 춤과 카메라 이동 같은 클립 내부 동작은 곡의 템포와 거의 맞지 않았음
    • “gotta kiss myself I’m so pretty” 장면에서는 주인공의 키스 동작이 지나치게 느렸음
  • Sol의 25달러 실행은 텍스트를 오버레이하고 영상 효과로 정지 이미지를 움직이는 등 다른 실행에서 볼 수 없던 편집법을 사용함
  • 나머지 실행은 대부분 생성 클립을 단순 연결했으며, Sol의 100달러 실행만 Fable과 달리 여러 영상 모델을 함께 시도함

자기 검토와 예산 활용의 한계

  • 클립을 생성한 뒤 연결하고 음원을 결합했지만, 다시 잘라내거나 효과를 추가하는 편집 반복은 거의 없었음
  • 생성한 클립의 품질을 본격적으로 점검하지 않았으며, Sol의 100달러 결과에는 품질이 낮은 AI 클립도 포함됨
  • Fable 5는 우연히 더 일관된 출력을 내는 모델을 선택함
  • Fable은 Sol보다 빨리 끝났지만 실행별 비용이 더 높았고, 전체 최고 비용도 기록함
  • 주관적으로는 Fable의 100달러 영상이 약간 더 선호됐지만, 네 결과물 모두 뛰어난 수준에는 이르지 못함
  • 100달러 예산에서도 두 모델 모두 상한에 가까운 금액을 쓰지 않았고 작업 단계 수도 많지 않았음
    • 남은 예산으로 일관된 캐릭터 이미지를 먼저 생성한 뒤 애니메이션할 수 있었지만, 어느 모델도 이 방식을 선택하지 않음
  • 주관적이고 스타일 중심인 작업에서는 최전선급 모델도 개선할 여지가 여전히 큼

직접 실행하기

  • music-video-arena에서 원하는 곡과 예산을 지정하고 비교 모델을 교체해 같은 실험을 실행할 수 있음
  • 프로젝트는 오픈소스이며 이슈, PR, 실험 구성에 관한 피드백을 받음

함께 보면 좋은 글 β

GN⁺   [-]
Hacker News 의견들

  • 몇 년 전과 비교하면 인상적인 기술이지만, 결과물의 예술적 가치는 전혀 없음. 노래에서 연상되는 모든 개념을 평균 낸 회색 점액질 같으며, 재능과 비전이 있는 창작자라면 예산 없이도 오후 한나절에 더 흥미롭고 즐거운 작품을 만들 수 있음

    • AI가 일자리를 빼앗는 건 원치 않지만, 원래 100만 달러가 필요했을 비전도 창작자가 요구 사항을 구체적으로 지정하면 이런 평균적인 결과물을 피하면서 구현할 수 있음
      예를 들어 이전 장면의 두 인물이 고양이 얼굴을 한 이집트 중왕국 대제사장 복장으로, 강 위를 질주하는 코끼리 등에 올라 음악에 맞춰 춤추게 하는 식으로 장면과 시간을 세밀하게 지시할 수 있음. AI는 도구이므로 “이 노래로 이집트 배경 뮤직비디오를 만들어줘”라고만 하면 조잡해지는 게 당연함
    • 오히려 초기 생성형 AI 영상을 훨씬 즐겼음. 프레임 간 일관성이 부족해 사물이 변형되거나 갑자기 나타났다 사라지는 기묘한 열병 같은 영상에는 매체 고유의 개성이 있었지만, 이제는 대체로 스톡 사진을 움직인 듯한 불쾌한 골짜기에 머묾
      AI를 예술적으로 훌륭하게 쓰는 이도 나오겠지만, 자동 생성된 평범한 콘텐츠가 압도적인 물량으로 쏟아지면 AI 사용 여부와 관계없이 흥미로운 작품을 발견하기 어려워질까 걱정됨. 이 흐름이 사람들을 오프라인 지역 공동체와 물리적 예술로 되돌리길 바람
    • 이 결과를 너무 쉽게 무시하는 게 놀라움. 1시간 미만과 최대 50달러로 만들었는데, 내가 같은 수준에 도달하려면 매일 30분씩 1~4년은 연습해야 할 듯하며 원하지도 않는 기술에 그 시간을 투자할 가능성은 없음
      실제 역량과 재능이 있는 사람은 이런 도구로 놀라운 작품을 저렴하게 만들 수 있고, 기술은 아직 정점과도 거리가 멂
    • 비전 있는 창작자는 이제 AI를 지휘해 과거라면 수백만 달러가 들거나 아예 불가능했던 것을 만들 수 있음. 불과 3~4년 전 프로그래밍에서도 “이건 못 한다”는 회의론이 똑같이 나왔지만, 그중 상당수는 이미 가능해졌으므로 이 기술을 근시안적으로 볼 이유가 없음
    • 회색 점액질처럼 보이는 건 사실 평균적인 오락물도 마찬가지임. 새 TV 프로그램들은 비슷한 외형과 분위기를 공유하고 같은 배우가 같은 역할을 반복함
      AI를 해당 분야의 평균적인 사람과 비교하지 않고 평생 한 번 나올 천재와 비교하는 게 문제임

  • 프롬프트나 구현 방식 때문인지 결과가 가사를 지나치게 문자 그대로 복제함. 뛰어난 뮤직비디오는 보통 가사 자체보다 주제를 따라 서사적 흐름을 만들고, 모호하게 시작해 문학적 장치를 거쳐 무언가를 드러냄
    Amber Run의 Found는 가사와 영상, 영상의 서사 전개를 비교해 볼 만함: https://www.youtube.com/watch?v=Yj6V_a1-EUA

    • 가사를 문자 그대로 영상화하는 것도 재미있고 유효한 창작 방향임. Vance Joy의 Riptide가 좋은 예임: https://www.youtube.com/watch?v=uJ_1HMAGb4k
    • 한 성인 배우가 촬영 중 무슨 말을 하느냐는 질문에, 매 순간 일어나는 일을 그대로 묘사한다고 답했는데 LLM도 바로 그렇게 작동함
    • Genghis Khan도 참고할 만함: https://youtu.be/P_SlAzsXa7E
    • 시작부터 끝까지 민망했지만, 첫 30초만으로 저질 AI 콘텐츠의 전형을 완벽히 보여줘서 오히려 즐거웠음. “Michelle Pfeiffer, that white gold”에는 금색 스팽글 상의를 입은 금발 여성을, “Livin' it up in the city”에는 대도시를 그대로 보여줌
      특히 전자는 사실 코카인을 가리키는 꽤 노골적인 표현인데, 영상의 터무니없는 문자주의가 영리하고 독창적인 가사와 절묘하게 대비됨. 영상 수준으로 가사까지 단순했다면 “이제 우리 모두 코카인을 흡입해!” 정도였을 것임
    • Weird Al의 영상도 종종 완전히 문자 그대로이며, 그래서 대단히 재미있음: https://youtu.be/N9qYF9DZPdw?is=tU_8p-hDZv9gjAJ6

  • AI는 상당한 규모의 중산층 예술가를 지탱하던 경제 구조를 무너뜨리고 있음. 많은 예술가는 예술적 가치보다 미적 완성도에 대한 대가를 받았고, 이것이 가장 창의적으로 충만한 일은 아니어도 생계를 유지하며 실력을 다듬고 곁에서 진짜 창작 목표를 추구하게 해줬음

    • 스피커와 녹음 장비도 오래전에 연주자에게 돈을 지급하던 경제 구조를 파괴했으며, 스마트폰 카메라와 쉬운 전문가용 장비도 사진가를 없앨 것으로 예상됐지만 수는 줄었어도 여전히 존재함
      예산 있는 회사를 운영한다면 모든 작업을 직접 할 수 있더라도 Claude로 미술 작업을 하느라 시간을 낭비하지 않을 것임. AI가 쉽게 대체할 수 있는 일로 높은 보수를 받던 이들은 밀려나겠지만, 애초에 그런 고액 시장이 중산층 예술가에게 그리 크지는 않았음
    • AI 열성 지지자들은 생각을 조종하고 창의성을 죽일 소수 거대 기술 기업이 지배하는 세계를 적극적으로 원하는 듯함. 오랫동안 연마한 기술을 가진 사람에 대한 질투도 발언마다 뚜렷하게 느껴짐
      모든 것을 최대한 형편없게 만들어 세상을 악화시키고 자기 수준으로 끌어내리자는 가속주의를 자랑스럽게 내세우는 이들도 늘었으며, 이는 양동이 속 게 행동을 정치·경제·노동 철학으로 만든 셈임
    • 미술을 전공하다 순전히 돈 때문에 컴퓨터과학으로 바꿨음. AI 미술은 대개 조잡하지만, 몇 달 걸리던 작업을 몇 초 만에 만드는 능력을 가볍게 볼 수는 없음
      진정으로 창의적인 이들은 AI를 지름길이 아닌 능력 증폭기로 활용할 것이고, 그때부터 흥미로워질 것임. 이미 소프트웨어에서는 코딩 역량이 부족해 전에는 만들지 못했던 것을 LLM 덕분에 구현하는 이들이 있으며, 같은 태도가 예술가 사이에도 퍼지면 진짜 예술이라 할 만한 AI 작품이 등장할 것임
    • AI 찌꺼기가 이미 나쁜 상황을 얼마나 더 악화할지는 확실하지 않음. 1960~1990년대 대중가수도 음반사·라디오·MTV 같은 유통망에 의존했고, 그 유통망은 사라졌거나 적어도 20년 전부터 예술가에게 불리한 사업 모델로 바뀌었음
      좋은 음악은 이미 다른 곳에서 찾아야 했고 대중음악의 90%는 AI 이전부터 대량생산된 찌꺼기였음. 음악 산업의 쇠퇴를 다룬 오래된 Frank Zappa 인터뷰도 여전히 유효함: https://www.youtube.com/watch?v=KZazEM8cgt0
    • 미적 분위기로 돈 받는 사람과 예술을 만드는 사람이 실제로 같은지는 의문임. 스트리밍의 배경 음악은 수익성이 높고 “분위기만 제공하는 음악”의 좋은 예지만, 예술 지향적인 음악가가 생활비를 벌려고 학습용 재생목록에 곡을 대량 공급하는 모습은 드묾

  • Suno 음악처럼 대충 접할 때만 그럴듯하고, 주의를 기울이는 순간 온갖 결함이 드러나는 끔찍한 영상임

  • 영상 모델과 직접적인 연출을 사용하지 않으면 이렇게까지 나빠진다는 점이 흥미로움. 앞의 두 클립은 내가 직접 사용 중인 Kling으로 만들었고 관계자는 아님: https://xcancel.com/PJaccetturo/status/2076312902685085815#m
    물론 한 번에 생성한 결과는 아니며 영상 편집기로 마무리했지만, 이 정도 충실도를 얻는 건 충분히 가능함

  • 제작자들이 “어느 뮤직비디오도 훌륭하지 않았다”고 인정한 건 다행임. 토큰 외에 시간이 얼마나 드는지도 궁금함
    25달러와 45분을 써서 사실상 시청 불가능한 영상을 얻는 수준이라면 아직 독립 영화 제작자가 대체될 걱정은 하지 않아도 될 듯함

    • 불과 1년 전에는 이것조차 불가능했음. 발전 속도와 영화 제작비 규모를 고려하면 언젠가 1억 달러짜리 영화를 100만 달러 미만의 토큰 비용으로 만드는 게 정말 불가능할지 의문임
    • Seedance를 쓰는 감독과 편집자는 영화 스튜디오 없이도 작업할 수 있음. 이는 누가 운전대를 잡느냐가 아니라 이야기의 제작과 자금 조달 방식이 근본적으로 바뀌는 일이며, 코드에서도 같은 변화가 진행 중임
    • 고전적인 훈련을 받았지만 솔직히 이 영상들이 사람이 만든 것보다 어떻게 더 나쁜지 잘 모르겠음. 내 눈에는 모두 비슷해 보임

  • 철학적으로 예술은 본질적으로 인간적이라고 봄. 의미와 영향력은 멋진 외형보다 예술가의 삶, 작품의 맥락, 노력과 고통, 개인적 취향과 상황에서 특정한 무언가를 만든 인간에게서 나옴
    AI를 예술 제작 도구로 쓸 수는 있지만, 사람이 1~2분 프롬프트를 입력하고 조금 고친 뒤 자기 예술이라고 파는 건 그저 쉽게 만든 콘텐츠일 뿐임. AI가 없어도 콘텐츠는 우리가 볼 수 있는 속도보다 빠르게 쏟아지며, 의미 있는 예술은 대량생산된 생성물과 다름
    예술이 주관적이므로 누군가는 AI 생성물에서 의미를 발견할 수 있고, 독창적인 제시 방식이 깊이 와닿는다면 예술이 될 수도 있음. 하지만 이 쓰레기는 거기에 해당하지 않으며, 단순한 기능 시험이라 해도 많은 곳에서 싸고 충분히 좋다는 이유로 채택할 테니 세상을 낫게 하지 않는 또 하나의 비용 절감에 맞서야 함

    • Andy Warhol은 “의미 있는 예술은 대량생산물이 아니다”라는 말에 동의하지 않을 수도 있음: https://en.wikipedia.org/wiki/Campbell%27s_Soup_Cans
      “예술은 들키지 않고 넘어갈 수 있는 모든 것”이라는 표현처럼 무엇이 예술인가라는 논쟁은 새롭지 않으며, 이런 기술이 사람들을 자극해 각자의 관점을 논하게 만드는 것 자체가 문화가 형성되는 방식일 수 있음. 예술은 창작자가 한 일 때문에 예술인지, 감상자가 받아들이는 방식 때문에 예술인지도 흥미로운 질문임
      출처를 모르는 작품에 감동했다가 나중에 100% AI 생성물임을 알게 돼도 여전히 예술일지 생각해 볼 만함
    • 반대로 나는 예술가의 사연이나 고난보다 최종 결과물을 훨씬 중시함. 자연은 가장 장대한 예술가일지도 모르며, 노을·나뭇잎·산호·바위는 거의 모든 인간 창작물을 능가할 수 있음
    • 같은 논리를 사진에도 적용할 수 있음. 대부분의 사진이 예술, 적어도 의미 있는 예술은 아니며 내 그림 시도도 마찬가지임
      그처럼 높은 기준을 적용하면 사람이 만든 뮤직비디오 대부분도 예술이 아님: https://en.wikipedia.org/wiki/Potboiler
    • 반대편에는 애초에 대부분의 인간이 그림·운율·춤·연기를 비롯한 예술을 만들지 못한다는 현실도 있음. “예술은 완전히 주관적이지만 이 AI 쓰레기는 예술이 아니다”라는 두 문장은 크게 충돌함
      Centre Pompidou가 천재적 작품으로 가득하다고 보는 이도 있겠지만 나는 그다지 즐기지 못했으며, AI 작품도 정확히 같은 문제임
    • 의미 있는 예술은 작품이 스스로 무언가를 말할 때 성립함. 홍보 회사가 왜 특별한지 설명해야 한다면 그 독창성이 어디에 있는지 의문임
      책은 책이며 좋거나 나쁠 수 있지만, Goethe나 Clara 삼촌, LLM 또는 개가 썼다는 사실은 작품 자체의 일부가 아님. 인간이 좋은 뒷이야기에 쉽게 끌리더라도 예술 판단에는 중요하지 않아야 함

  • 모든 모델이 의상 디자인만큼은 훌륭하게 처리했는데, 패션 업계 활용을 염두에 두고 패션 데이터를 많이 학습했기 때문인지 궁금함
    영화 제작은 본질적으로 반복 개선하는 과정이며, 현실에서도 뮤직비디오를 한 번에 완성하지 않음. 에이전트가 각 단계에서 결과를 검토하고 반복 수정해야 하므로 개선 여지가 큼
    원본 Uptown Funk 뮤직비디오 예산도 약 10만 달러였을 것이며, 전통적인 독립 영화조차 장비·인력·장소 비용 때문에 비쌈. 어느 산업에서든 비용 100분의 1 절감은 엄청난 변화임

  • “don't believe me just watch”라는 가사에 문자 그대로 시계를 찬 팔을 보여준 게 너무 웃겼음. 마치 몸짓으로 단어를 맞히는 게임 같음

    • retired라고 적힌 팻말을 든 거대한 만화 용에서는 폭소했음

  • 흥미로운 실험이고 결과도 놀랍지만, 음악가라면 친구들과 함께 25달러와 45분만 써도 훨씬 멋진 뮤직비디오를 만들 수 있으리라 장담함

    • 25달러는 과장임. 도와준 친구들에게 감사의 뜻으로 점심을 사는 비용조차 충당하지 못함
      OK Go는 Here It Goes Again으로 초기 YouTube에서 크게 성공했음: https://www.youtube.com/watch?v=dTAAsCNK7RA
      다만 이런 경우는 예외이며 대부분은 빠듯한 예산으로 창의적인 결과를 만들 역량이 없음. 그렇다고 이 AI 결과물이 더 낫다는 뜻은 아니며, 오히려 완전히 끔찍함
답변달기
GeekNews BeeBS 게시판 오픈! 자유로운 이야기와 소소한 일상을 함께 나눠보세요.