AI 비디오 용어집: 2026년에 모든 창작자가 알아야 할 35가지 용어

AI 비디오에서 용어집이 중요한 이유

AI 영상이 빠르게 움직인다. 새로운 모델은 매월 출시되고, 새로운 변형 이름이 나타나며, 용어는 매주 바뀔 수 있습니다. 2024년에 시작한 크리에이터는 "텍스트-비디오" 및 "이미지-비디오"를 학습한 후 2026년까지 "시작/종료 프레임", "옴니 참조", "모션 브러시", "Speakable 스키마" 등 12가지를 흡수해야 할 수 있습니다. 이 용어집은 2026년에 가장 유용한 35가지 용어를 수집합니다. 이 용어집은 기본 용어("확산 모델"이란 무엇입니까?)와 제작자가 작업 중인 운영 용어를 모두 포함합니다. muvi.video는 제품 UI 및 문서에서 볼 수 있습니다.

용어는 주제별로 그룹화되어 있으며 각 그룹 내에서 알파벳순으로 나열됩니다. 각 항목은 50-80 단어 정의와 한 줄의 예 또는 해당 용어가 적용되는 muvi.video의 표준 소스에 대한 링크로 구성됩니다. 교과서가 아닌 참고용으로 사용하고, 필요한 용어를 훑어보세요.

핵심 AI 비디오 개념

가로세로 비율 비디오 프레임의 너비 대 높이 비율입니다. AI 비디오에서 가장 일반적인 두 가지 비율은 16:9(가로, YouTube, 데스크톱 비디오 및 대부분의 영화 출력에 사용됨)와 9:16(세로, TikTok, Instagram Reels 및 YouTube Shorts에 사용됨)입니다. muvi.video의 Seedance 2.0은 카탈로그에서 가장 넓은 화면비 범위인 1:1, 4:3, 3:4 및 21:9도 지원합니다.

확산 모델 무작위 노이즈로 시작하여 프롬프트에 설명된 대상을 향해 반복적으로 제거(노이즈 제거)하여 이미지와 비디오를 생성하는 생성 AI 모델 제품군입니다. Veo 3.1, Seedance 2.0, Kling 3.0, Runway Gen-3, Pika 2 등 거의 모든 최신 AI 비디오 모델은 확산 모델입니다. 노이즈 제거 단계 뒤에 있는 수학은 한 모델 패밀리를 다른 모델 패밀리와 차별화하는 것입니다.

프레임 속도(fps) 초당 프레임 수, 1초의 비디오를 구성하는 스틸 이미지 수입니다. 24fps는 영화 표준입니다. 30fps는 방송 및 소셜 미디어에 일반적입니다. 60fps는 스포츠와 게임에 사용됩니다. 대부분의 AI 비디오 모델은 고정된 프레임 속도(일반적으로 24 또는 30fps)로 출력되며 fps는 프롬프트별 제어가 되는 경우가 거의 없습니다.

이미지-비디오(I2V) 입력이 스틸 이미지(및 선택적 프롬프트)이고 출력이 해당 이미지에 애니메이션을 적용하는 비디오인 워크플로입니다. 참조 이미지는 구도, 조명, 피사체 정체성을 고정하는 반면 프롬프트는 동작이나 동작을 설명합니다. Veo 3.1 ECL Image-to-Video, Seedance 2.0 Image-to-Video 및 Kling 3.0 Image-to-Video는 muvi.video 카탈로그의 세 가지 I2V 변형입니다.

잠재 공간 픽셀에서 직접 작업하는 것이 아니라 확산 모델이 작동하는 시각적 세계의 추상적 수치 표현입니다. 프롬프트를 작성하면 모델은 먼저 텍스트를 잠재 공간의 위치로 변환한 다음 해당 위치와 일치하는 비디오 프레임을 향해 "노이즈 제거"합니다. "잠재 공간"의 가장 실질적인 의미는 걱정할 필요가 없으며 모델이 수학을 처리합니다.

해상도 출력 비디오의 픽셀 크기입니다. 2026년 일반적인 AI 영상 해상도는 1080p(1920×1080), 720p(1280×720), 480p이다. muvi.video: Veo 3.1은 1080p를 출력합니다. Seedance 2.0은 480p 또는 720p를 출력하며 시작/끝 프레임 변형은 1440p에 도달합니다. Kling 3.0의 해상도는 변형 및 공급자 구성에 따라 다릅니다.

텍스트-비디오(T2V) 최신 AI 비디오의 헤드라인 작업 흐름: 장면을 설명하는 프롬프트를 입력하면 모델이 비디오를 생성합니다. 입력은 텍스트 전용이며 참조 이미지나 키프레임이 없습니다. 세 가지 muvi.video 카탈로그 모델 모두 기본 모드로 T2V를 지원합니다.

특정 모델과 관련된 용어

ECL(Veo 3.1) Veo 3.1의 이미지 조절 및 키프레임 조절 모드, ECL 이미지-비디오 및 ECL 시작/끝 프레임에 대해 muvi.video에서 사용되는 변형 접두어입니다. 이러한 변형은 프롬프트 외에 참조 이미지를 허용하여 기본 텍스트 전용 생성보다 더 많은 공간 제어 기능을 제공합니다.

클링 O3 Kling Text-to-Video 및 Kling Image-to-Video와는 다른 Kling의 3세대 변형입니다. O3 변형은 양식화된 모션 미학에 중점을 두며, 프로젝트의 참조 모양이 특정 기술 사양이 아닌 특정 모션 부드러움 또는 렌더링 지문과 연결되어 있을 때 유용합니다.

모션 브러시(런웨이 Gen-3) 제작자가 입력 이미지에 직접 모션 경로 오버레이를 그려 피사체와 카메라가 어떻게 움직여야 하는지 모델에 알려주는 Runway Gen-3 고유의 방향 도구입니다. muvi.video 카탈로그에는 이에 상응하는 항목이 없습니다. 가장 가까운 아날로그는 Veo 3.1 Image-to-Video(프레임 앵커) 및 Seedance 2.0 시작/끝 프레임(키프레임 경계 모션)입니다.

옴니 참조(시드런스 2.0) 단일 세대에서 최대 9개의 이미지 참조, 3개의 비디오 참조 및 3개의 오디오 참조를 허용하는 Seedance 2.0 변형입니다. 일련의 클립, 다중 자산 구성 전반에 걸쳐 캐릭터 연속성을 유지하거나 여러 테이크에서 특정 확립된 미학을 일치시키는 데 유용합니다.

피카프레임(피카 2) Pika 2의 키프레임 기반 애니메이션 기능으로 제작자가 시작 및 종료 프레임을 제공하고 Pika가 프레임 사이의 모션을 보간합니다. muvi.video 카탈로그에는 정확한 이름으로 직접적으로 동등한 것이 없습니다. Seedance 2.0 시작/끝 프레임과 Veo 3.1 ECL 시작/끝은 동일한 창의적 의도를 다루고 있습니다.

피카펙트(피카 2) 짧고 미리 정의된 "효과 프롬프트"(예: "폭발", "부서짐", "녹음")가 한 번의 클릭으로 입력 이미지를 변환하는 Pika 2 기능입니다. 참신한 사회 형식 작업에 유용합니다. 현재 muvi.video 모델에서는 미러링되지 않습니다.

Sora 2(muvi.video에서는 더 이상 사용되지 않음) 이전에 muvi.video에서 제공되었지만 현재는 제거된 OpenAI의 비디오 모델입니다. "muvi.video에서 X용 Sora 2 사용"에 대해 온라인에서 찾은 모든 지침은 최신이 아니며, muvi.video의 현재 영화 기본값은 Veo 3.1입니다. 대안은 Veo 3.1 모델 페이지를 참조하세요.

시작/끝 프레임 작성자가 두 개의 참조 이미지(첫 번째 프레임과 마지막 프레임)를 제공하고 모델이 이들 사이의 모션을 생성하는 여러 모델(Veo 3.1 ECL 시작/끝, Seedance 2.0 시작/끝 프레임)에서 사용할 수 있는 변형입니다. 긴밀하게 제한된 내러티브 비트, 전환 및 샷을 기존 영상과 일치시키는 데 유용합니다.

Veo 3.1(Veo 라인) muvi.video에 있는 Google의 현재 비디오 모델입니다. 16:9 또는 9:16의 1080p에서 4초, 6초 또는 8초 클립을 생성하며 출력에 기본 주변 및 대화 오디오가 포함됩니다(Google 제품 문서에 따라 플랫폼의 현재 동작 확인). 카탈로그의 네 가지 변형: 고속(표준), 품질, ECL 이미지-비디오, ECL 시작/끝 프레임.

프롬프트 엔지니어링의 용어

영화 프롬프트 어휘 AI 비디오 모델이 인식하고 반응하는 영화 문법 용어, 렌즈(예: "아나모픽", "85mm 망원"), 조명 스타일(예: "렘브란트 키", "골든 아워"), 카메라 모션(예: "느린 돌리 인", "크레인 다운"), 색상 등급(예: "청록색과 주황색", "음소거된 지구 톤"), 구성 및 분위기입니다. Veo 3.1의 복사 가능한 10가지 예는 영화 프롬프트 가이드를 참조하세요.

부정 프롬프트 생성하지 말아야 할 사항(예: "배경에 사람 없음", "화면에 텍스트 없음", "음악 없음")을 모델에 알려주는 지침입니다. Veo 3.1 및 Seedance 2.0은 간단한 부정에 안정적으로 응답합니다. 그들은 "흐릿하지 않음" 또는 "인공물 없음"과 같은 추상적인 부정에 안정적으로 반응하지 않습니다.

신속한 해부학 강력한 AI 비디오 프롬프트의 구조적 구성 요소에는 피사체, 환경, 동작, 카메라 언어, 조명, 색상 등급, 분위기, 화면 비율이 포함되어야 합니다. 일관된 구조를 따르면 출력 신뢰성이 향상되고 신속한 반복을 측정할 수 있습니다. 전체 내용은 프롬프트 작성 기둥을 참조하세요.

신속한 반복 루프 여러 세대에 걸쳐 프롬프트를 구체화하고 한 번에 하나의 변수를 변경하고 결과를 추적하는 프로세스입니다. 일반적인 루프는 빠른 변형(예: 비용이 드는 Veo 3.1 Fast 또는 Kling)의 프로토타입을 제작하고 모델을 잠근 다음 최종 납품을 위해 표준 또는 품질 변형의 스타일과 분위기를 조정하는 것입니다.

참고 이미지 이미지-비디오 또는 전방향 참조 세대를 위한 구성, 캐릭터 정체성 또는 미학을 고정하기 위한 프롬프트와 함께 전달된 스틸 이미지입니다. 모델은 참조를 부드러운 제안이 아닌 엄격한 시각적 제약으로 해석합니다. 참조의 해상도와 명확성이 높을수록 출력이 이를 더 충실하게 준수합니다.

시드(결정적 시드) 프롬프트와 함께 시드 지원 모델에 전달될 때 동일한 프롬프트와 시드를 사용하여 실행할 때마다 거의 동일한 결과를 생성하는 숫자 값입니다. 재현 가능한 테이크와 컷 전체의 일관성에 유용합니다. Veo 3.1은 결정적 시드를 지원하지 않습니다. Sora 2는 muvi.video에서 더 이상 사용되지 않기 전에 선택적 시드를 지원했습니다. 2026년 대부분의 muvi.video 카탈로그 모델은 시드 컨트롤을 노출하지 않습니다.

토큰(프롬프트 토큰) 프롬프트를 읽을 때 모델이 사용하는 텍스트 단위로, 대략 한 단어이지만 일반적인 용어의 경우 더 짧고 희귀한 용어의 경우 더 긴 경우가 많습니다. 대부분의 모델은 프롬프트당 최대 토큰 수(일반적으로 수백 개)를 적용합니다. 한계를 초과하면 모델은 후행 부분을 자르거나 무시합니다. 실용적인 효과: 예측 가능한 행동을 위해 프롬프트를 80단어 미만으로 유지합니다.

스키마, 크롤러 및 AI 검색

AI 크롤러 훈련이나 실시간 탐색 사용을 위해 페이지를 수집하기 위해 AI 회사에서 운영하는 웹 크롤러입니다. 2026년의 일반적인 AI 크롤러에는 GPTBot(OpenAI 교육), ChatGPT-User(라이브 탐색), ClaudeBot(Anthropic 교육), Claude-Web(라이브 탐색), PerplexityBot, Google-Extended 및 Applebot-Extended가 포함됩니다. muvi.video의 robots.txt는 이러한 크롤러에게 공개 페이지에 대한 액세스 권한을 명시적으로 부여합니다.

콘텐츠 신호 지시어 사이트에서 허용하는 크롤링된 콘텐츠의 사용, 검색 인덱싱, AI 교육, AI 검색, AI 개인화를 4개의 개별 스위치로 지정하는 새로운 robots.txt 명령입니다. muvi.video는 Content-Signal: search=yes, ai-train=yes, ai-retrieval=yes, ai-personalization=no를 robots.txt와 HTTP 헤더로 내보냅니다.

E-E-A-T(경험, 전문성, 권위, 신뢰성) 편집 콘텐츠 평가를 위한 Google의 품질 프레임워크입니다. 개인 제한 저자와 강력하게 연결됨: 실제 인간 저자 엔터티(프로필 페이지, 약력 및 입증된 전문 지식 포함)가 포함된 기사는 익명으로 게시되거나 출판 조직에만 귀속된 기사보다 순위가 더 높고 AI 보조자에 의해 더 자주 인용됩니다.

엔티티(@id 참조) JSON-LD 구조화된 데이터에서 엔터티는 @id URL로 식별되는 고유한 사물(사람, 조직, 제품, 기사)입니다. 스키마가 @id로 서로 상호 참조하는 경우(예: 작성자 프로필 페이지에 있는 사람 @id를 참조하는 기사의 author 필드), Google 지식 정보는 이를 분리된 언급으로 처리하지 않고 단일 그래프로 연결할 수 있습니다.

FAQ페이지 스키마 페이지의 Q&A 목록을 Google의 '사람들이 묻는 질문' 리치 결과로 전환하는 JSON-LD 유형입니다. 각 질문/답변 쌍은 AI 보조자가 개별적으로 인용할 수 있게 됩니다. 스키마는 산문 Q 목록과 JSON-LD mainEntity 배열이 정확히 일치할 때 가장 효과적이며, 둘 사이의 표류로 인해 신뢰가 약화됩니다.

지식 그래프 정보 패널 및 AI 개요와 같은 강력한 기능과 검색어를 명확하게 구분하는 데 사용되는 Google의 개체 및 관계 데이터베이스입니다. 명확한 항목 참조(@id 상호 참조 포함)와 일관된 이름을 생성하는 페이지는 임시 텍스트 참조를 사용하는 페이지보다 더 안정적으로 지식 정보에 연결됩니다.

llms.txt 사이트의 구조와 중요한 페이지를 AI 시스템에 알려주는 사이트 루트(/llms.txt)의 마크다운 파일입니다. robots.txt와 유사하지만 크롤링 제어가 아닌 AI 이해를 위한 것입니다. 2026년 초 기준으로 사이트의 5% 미만이 채택했으며, 이제 채택하는 것이 차별화 요소입니다.

스키마 마크업(JSON-LD) 페이지에 '<script type="application/ld+json">` 블록으로 삽입된 구조화된 데이터로, 페이지의 콘텐츠 유형과 키 필드를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 설명합니다. 2026년의 일반적인 유형: Article, FAQPage, BreadcrumbList, Organization, WebSite, SoftwareApplication, Person, Speakable. Google과 AI 도우미는 페이지 내용에 대한 신뢰도가 높은 신호로 스키마 마크업을 사용합니다.

Speakable 스키마 페이지의 CSS 선택기가 소리내어 잘 읽히는 플래그를 지정하는 JSON-LD 필드(문서의 speakable)(일반적으로 H1, 첫 번째 단락 및 FAQ 블록)입니다. 웹 콘텐츠에서 음성 답변을 생성할 때 Google Assistant 및 AI 개요에서 사용됩니다.

워크플로 및 플랫폼 용어

카탈로그(모델 카탈로그) 플랫폼이 하나의 작업 공간에서 제작자에게 제공하는 모델 세트입니다. 2026년 muvi.video 카탈로그에는 Veo 3.1(네이티브 오디오가 포함된 영화 같은 1080p), Seedance 2.0(4~15초 클립, 6가지 화면비) 및 Kling 3.0(스타일화된 모션)의 세 가지 모델 제품군이 포함되어 있습니다. 플랫폼 간 전환 없이 단일 스튜디오에서 세 가지 모두에 액세스할 수 있습니다.

Edge 런타임(렌더링) 지리적으로 사용자와 가까운 곳에서 실행되는 서버리스 실행 환경으로, 동적 콘텐츠의 지연 시간이 짧은 렌더링에 사용됩니다. muvi.video의 경로별 오픈 그래프 이미지는 Edge 런타임에서 렌더링되며, 각 페이지는 요청 시 새로 렌더링된 OG 이미지를 가져오고 첫 번째 히트 후 CDN에 의해 ​​적극적으로 캐시됩니다.

다중 모델 워크플로 하나의 프로젝트에서 여러 AI 비디오 모델을 결합하는 관행. 예를 들어 빠르게 반복되기 때문에 Kling 3.0에서 장면의 프로토타입을 만든 다음 오디오와 함께 1080p로 제공되기 때문에 Veo 3.1에서 최종 장면을 재생성합니다. muvi.video는 프롬프트 기록 공유, 병렬 비교, 단일 청구 표면 등 다중 모델 작업 흐름을 원활하게 만들 수 있도록 구성되어 있습니다.

클립별 코인/코인 기반 과금 muvi.video의 청구 모델: 각 세대는 월간 계획 할당량에서 코인을 공제합니다. 세대당 코인 수는 모델, 변형, 해상도, 클립 길이에 따라 다릅니다. 현재 세대별 비용은 가격 페이지를 참조하세요. 사용량에 관계없이 월 정액 요금을 청구하는 구독 전용 플랫폼과 다릅니다.

변형(모델 변형) 기본 모델의 특정 구성입니다. 예: Veo 3.1에는 Fast, Quality, ECL Image-to-Video, ECL Start/End Frame이라는 네 가지 변형이 있으며 각각 다른 의도에 맞게 최적화되어 있습니다. 변형은 일반적으로 동일한 프롬프트 문법을 공유하지만 속도, 출력 충실도 또는 입력 양식(텍스트 전용 및 이미지 조건)이 다릅니다.

이 용어를 활용하기

용어집은 다른 muvi.video 페이지를 읽을 때 빠른 정의가 필요할 때 가장 유용합니다. 탭에서 이 페이지를 열고 해당 용어를 검색(⌘F / Ctrl+F)하세요. 각 정의는 독립적입니다. 주변 맥락 없이 단일 정의를 인용할 수 있습니다.

AI 영상이 처음이라면 기초를 다루는 6가지 용어인 핵심 개념 섹션(섹션 3)부터 시작하세요. 거기에서 모델별 용어 섹션(섹션 4)에서는 muvi.video 카탈로그에서 각 모델이 제공하는 내용을 설명합니다. 프롬프트 엔지니어링 섹션(섹션 5)은 가장 실용적인 일상 작업, 해부학, 반복 루프, 부정적인 프롬프트가 이루어지는 곳입니다.

다른 플랫폼과 비교하여 muvi.video를 평가하는 경우 스키마 및 AI 검색 섹션(섹션 6)에서는 AI 도우미가 경쟁업체와 비교하여 당사의 페이지를 표시하는 방법에 영향을 미치는 구조화된 데이터 기반을 설명합니다. 워크플로 및 플랫폼 섹션(섹션 7)에서는 제품 UI 및 가격 논의에서 볼 수 있는 운영 용어를 다룹니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

muvi.video에 본 약관을 적용하세요

이 어휘를 내면화하는 가장 빠른 방법은 그것을 사용하고, muvi.video에서 몇 개의 클립을 생성하고, 어떤 용어가 당신이 하고 있는 일을 설명하는지 살펴보는 것입니다. 영화적 설정 장면과 내러티브 비트를 위한 Veo 3.1, 더 많은 종횡비에 걸쳐 더 긴 연속 촬영을 위한 Seedance 2.0, 스타일화된 모션을 위한 Kling 3.0. 세 가지 모두 하나의 스튜디오에서 액세스할 수 있습니다.

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