[집착취미] Stable Diffusion Video 를 설치해보다

 

 

🎬 로컬 PC에서 텍스트를 AI 비디오로 만들기: Stable Diffusion on Video 체험기

🤖 서론: AI 영상의 세계로 첫 발걸음

안녕하세요, 여러분! 요즘 AI를 활용한 이미지 생성에 푹 빠져있던 중에 문득 '이미지뿐만 아니라 영상도 AI로 만들 수 있지 않을까?'라는 궁금증이 생겼습니다. 검색 끝에 'Stable Diffusion on Video'라는 기술을 알게 되었고, 이미 생성한 이미지에 모션을 입히거나 텍스트 프롬프트로부터 직접 동영상을 만들 수 있다는 사실에 너무 흥미로웠습니다. ✨

온라인 서비스를 이용하면 쉽게 체험할 수 있지만, 항상 내 손으로 직접 해보고 싶은 마음에 로컬 PC에 설치해보기로 했죠. 제 컴퓨터의 그래픽 카드는 RTX 2060 Super. 과연 AI 비디오 생성이라는 무거운 작업을 감당할 수 있을지 설레는 마음으로 도전을 시작했습니다. 🚀

 

 

⚙️ 본론 1: 설치 여정의 시작, 예상치 못한 산

처음에는 간단하게 생각했습니다. "그냥 프로그램 하나 설치하고 실행하면 되겠지?" 하지만 현실은... 녹록지 않았습니다. Stable Diffusion을 영상 제작에 활용하기 위해서는 ComfyUI라는 프레임워크를 사용해야 했는데, 이 UI가 제가 평소 사용하던 직관적인 인터페이스와는 거리가 멀었습니다. 😓

우선 Python 환경을 설정하고, Git을 통해 ComfyUI 저장소를 클론한 후, 필요한 라이브러리들을 설치했습니다. 명령 프롬프트에서 이것저것 타이핑하는데, 가끔 발생하는 에러 메시지에 진땀을 흘리기도 했죠. 특히 CUDA 버전 호환성 문제로 한 번은 모든 환경을 다시 설정해야 했습니다. 💪

설치 과정에서 문서를 읽어보니 14초 분량의 동영상을 RTX 3060으로 렌더링하는데 약 15분이 소요된다고 합니다. 제 그래픽 카드는 RTX 2060 Super인데... '더 오래 걸리겠구나'라는 걱정이 들었지만, 일단 끝까지 설치를 완료하고 시도해보기로 했습니다.

📥 본론 2: 모델 파일과의 사투, 끝나지 않는 다운로드

ComfyUI 설치가 끝났다고 해서 바로 영상을 만들 수 있는 건 아니었습니다. 영상 생성에 필요한 다양한 모델 파일들을 다운로드해야 했죠. 그런데 이 모델 파일들의 크기가 정말 어마어마했습니다. 😱

기본 이미지 생성 모델이 약 2GB, 비디오 모션을 위한 모델이 4GB, 고화질 결과를 위한 LoRA 파일이 1.5GB... 그리고 가장 충격적이었던 건 10GB가 넘는 모델 파일도 있었다는 점입니다! 제 인터넷 환경이 그리 빠르지 않아 모든 필요 파일을 다운로드하는 데만 반나절이 걸렸습니다. ⏱️

다운로드 받은 모델 파일들을 지정된 폴더에 넣고 정리하는 과정에서도 혼란스러웠습니다. 어떤 파일이 어떤 폴더에 들어가야 하는지, 파일 구조를 어떻게 유지해야 하는지 등의 정보가 산재해 있어 파일 하나하나 검색해가며 배치했습니다. 🧩

🖥️ 본론 3: 워크플로우 구성과 첫 렌더링 시도

모든 준비가 끝나고 드디어 ComfyUI를 실행했습니다. 그런데... 눈앞에 펼쳐진 건 복잡한 노드 기반 인터페이스! 포토샵이나 프리미어 같은 친숙한 UI를 기대했던 저에겐 큰 충격이었습니다. 😲

하지만 포기하지 않고 튜토리얼 영상과 샘플 워크플로우를 참고하며 차근차근 배워나갔습니다. 텍스트로 귀여운 다람쥐를 묘사하고, 모션을 적용하기 위한 노드들을 연결했습니다. "주황색 털의 귀여운 다람쥐가 나무 위를 뛰어다니는" 모습을 구현하기 위해 프롬프트를 여러 번 수정하고, 적절한 모델을 선택하느라 많은 시간을 투자했습니다.

첫 렌더링 버튼을 누르고... 기다림이 시작되었습니다. 그래픽 카드 팬이 전속력으로 돌아가는 소리가 방 안을 가득 채웠고, GPU 온도는 82도까지 올라갔습니다. 14초짜리 영상을 만드는데 무려 40분이 소요되었네요! RTX 3060보다 시간이 훨씬 더 걸리긴 했지만, 그래도 결과물이 나온다는 사실에 안도했습니다. 🔥

🐿️ 본론 4: 산고 끝에 만난 귀여운 다람쥐

여러 번의 시행착오 끝에 드디어 만족스러운 결과물을 얻었습니다. 주황빛 털이 반짝이는 귀여운 다람쥐가 나무 위를 깡충깡충 뛰어다니다가 실수로 물에 빠져 허우적거리는 14초짜리 영상이 완성되었습니다! 🎉

비록 고해상도는 아니었지만(렌더링 시간을 줄이기 위해 512x512 해상도로 제작), 움직임이 자연스럽고 다람쥐의 표정 변화와 물 튀는 효과까지 꽤 그럴듯하게 구현되었습니다. 특히 다람쥐의 털이 햇빛에 반짝이는 효과와 물에 젖었을 때의 질감 변화가 정말 인상적이었습니다. ✨

처음부터 끝까지 모든 과정을 포함해 약 6시간 정도 걸렸지만, 순수 렌더링 시간만 해도 40분이나 소요되었다는 점이 놀라웠습니다. 그래도 직접 만든 AI 영상을 보니 그 모든 수고가 값진 것 같아 뿌듯했습니다. 😊

💡 결론: 로컬 PC에서의 AI 영상 제작, 과연 효율적일까?

이번 체험을 통해 얻은 가장 큰 깨달음은 로컬 PC에서 AI 영상을 제작하는 것이 생각보다 훨씬 더 하드웨어 의존적이라는 점입니다. 제 RTX 2060 Super는 기본적인 작업은 가능했지만, 고해상도나 긴 영상을 만들기에는 분명한 한계가 있었습니다.

현실적인 조언을 드리자면:

1. NVIDIA 그래픽 카드는 필수입니다. AMD나 인텔 그래픽으로는 호환성 문제가 많아 거의 불가능합니다. 🖥️

2. 최소 RTX 3060 이상의 카드를 권장합니다. 그 이하로도 가능은 하지만 긴 렌더링 시간을 감수해야 합니다.

3. 충분한 VRAM이 필요합니다. 8GB 이상이 안정적이며, 고해상도 작업은 12GB 이상이 좋습니다. 📊

4. 모델 파일을 저장할 충분한 디스크 공간(최소 50GB 이상)을 확보하세요.

만약 하드웨어가 부족하거나 설치 과정의 복잡함을 원치 않는다면, RunwayML, Pika Labs, Kapwing 같은 온라인 AI 영상 생성 서비스를 이용하는 것이 훨씬 효율적일 수 있습니다. 🌐

🌟 후기: 힘들었지만 값진 경험

정말 쉽지 않은 과정이었습니다. 프로그램 설치부터 모델 다운로드, 복잡한 워크플로우 구성, 그리고 긴 렌더링 시간까지... 하지만 이 모든 어려움을 거쳐 완성된 귀여운 다람쥐 영상을 볼 때의 그 성취감은 정말 특별했습니다. 🏆

앞으로 일상적인 AI 영상 제작은 온라인 서비스를 이용하되, 특별한 프로젝트나 세밀한 제어가 필요할 때만 로컬 환경을 활용할 계획입니다. 그리고 언젠가 RTX 4080이나 그 이상의 그래픽 카드로 업그레이드한다면, 다시 한번 로컬 환경에서의 AI 영상 제작에 도전해보고 싶네요! 💪

여러분도 AI 영상 제작에 관심이 있으시다면, 본인의 하드웨어 환경과 인내심을 고려해 적절한 방법을 선택하시길 추천드립니다. 끝까지 읽어주셔서 감사합니다! 👋