이미지에서 동영상으로: ChatGPT Image 2와 Seedance 2를 활용한 실제 워크플로우

AI 이미지 생성에 관한 대부분의 글은 모델이 무엇을 할 수 있는지 — 해상도, 스타일 재현도, 프롬프트 기법 등 — 설명하는 데 많은 시간을 할애합니다. 하지만 아무도 알려주지 않는 것은 소규모 팀이 실제로 이를 활용해 업무를 수행하는 방법입니다.

이 글은 벤치마크가 아닙니다. 실제 워크플로우를 단계별로 안내하는 내용입니다.

우리는 Kollab에서 두 가지 완전한 시나리오를 실행했습니다. 하나는 콘텐츠 팀을 위해 ChatGPT Image 2를 사용하여 맞춤형 편집용 일러스트레이션 세트를 제작하는 것이고, 다른 하나는 Seedance 2를 사용하여 정지 이미지를 짧은 동영상 광고로 변환하는 것입니다. 두 작업 모두 Kollab 태스크 내에서 처음부터 끝까지 진행되었습니다. 도구 간을 오갈 필요도, 파일을 다운로드했다가 다른 곳에 다시 업로드할 필요도 없었습니다.

Kollab 과 Image 2를 따로 언급할 가치가 있는이유

ChatGPT Image 2에서 가장 과소평가된 점은 이미지 품질이 아닙니다. 바로 대화 속에서 모델이 반복적인 개선을 어떻게 처리하느냐는 점입니다. "배경 조명을 조금 더 밝게 하되 브랜드 색상은 유지해 주세요"라고 요청하면, 모델은 이를 처음부터 다시 시작하라는 프롬프트가 아니라 점진적인 수정으로 이해합니다.

이 기능만으로도 충분히 유용합니다. 하지만 Kollab 태스크 내에서 실행하면 눈에 띄는 차이를 느낄 수 있습니다:

• 모든 반복 과정이 기록되므로, 스크롤만 되감아도 의사 결정 경로를 추적할 수 있습니다

• 팀원들은 그룹 채팅에 스크린샷을 올리고 "왼쪽 부분"이라고 설명할 필요 없이, 동일한 태스크 내에서 바로 작업 흐름을 이어갈 수 있습니다

• 최종 파일은 각자의 '다운로드' 폴더에 흩어져 있지 않고, 태스크 내에 바로 저장됩니다

다음은 실제로 진행했던 두 가지 시나리오입니다.

B2B 뉴스레터용맞춤형 편집 일러스트레이션제작

콘텐츠 팀은 게시하는 각 기사에 필요한 일러스트레이션이 필요했습니다. 평소에는 대략적으로 어울리는 스톡 사진을 골라 라이선스를 취득한 뒤 작업을 진행하곤 했습니다. 이번에는 조금 다른 방식을 시도해 보고자 했습니다. 바로 Kollab 내에서 완전히 각 기사에 맞춰진 맞춤형 일러스트레이션을 제작하는 것이었습니다.

각 호마다 하나의 Kollab 태스크가 생성되었습니다. 편집자가 이를 열고 바로 첫 번째 프롬프트를 입력했습니다:

Article: "Why most SaaS onboarding flows lose users in the first 48 hours"
Illustration style: editorial, flat but slightly textured,
warm earth tones with coral accent (#E8674A)
Mood: thoughtful, slightly ironic — like a New Yorker cartoon, no old-fashioned feel
Format: 2:1 email header thumbnail
No text in the image. Illustrated and ownable — not stock-photo realism.

이미지는 약 30초 만에 돌아왔습니다. 팀원이 한 번 더 다듬어 달라고 요청하는 답장 한 통:

The figure looks too passive — have them stepping forward through the door,
reaching out confidently toward the screen.
Make the coral accents on the central panel brighter.

메시지 두 개. 끝.

누구도 디자인 파일을 열 필요가 없었습니다. 모든 변경 사항은 평이한 언어로 표현되었으며, 스레드를 읽기만 해도 작업 내용을 파악할 수 있었습니다. 시간이 지남에 따라 팀은 브랜드 정체성에 부합하는 일러스트레이션 라이브러리를 구축해 나갔습니다. 이 모든 내용은 Kollab 태스크에 기록되어 향후 호에 참고할 수 있게 되었습니다. 새로운 팀원이 합류할 때, 태스크 기록이 바로 시각적 스타일 가이드가됩니다.

제품 사진에서 15초 동영상 광고로 — Image 2를 Seedance 2로

이 사례는 따로 다룰 가치가 있습니다: ChatGPT Image 2를 사용해 시각적 기준을 확립한 후, Seedance 2에 넘겨 생동감 있게 구현하는 과정입니다.

한 D2C 스킨케어 브랜드는 인스타그램 릴스와 메타 스토리를 위한 15초 분량의 제품 광고를 원했습니다. 영상 제작 팀도, 예산도 없었습니다. 단지 크리에이티브가 효과를 낼 수 있는지 테스트해 보려는 것이었죠. 그들은 이 모든 과정을 단 하나의 Kollab 태스크 내에서 진행했습니다.

먼저, Image 2를 사용해 시작 프레임을 설정했습니다:

A premium glass serum bottle with a matte black dropper cap, minimal label —
just a small embossed logo. Placed on a white marble surface,
soft natural side lighting, shallow depth of field,
photorealistic product photography. No background clutter. Studio quality.

깨끗한 이미지에 일관된 조명 — 이 자체만으로도 정적 스토리 자산으로 사용하기에 충분합니다.

그런 다음, 여전히 같은 태스크 내에서 해당 이미지를 바로 Seedance 2로 전송했습니다:

Starting frame: [product image above]
15-second product scene, single continuous shot. No cuts.
Camera: ultra-slow orbital drift — starts at mid-distance,
gently rotates clockwise while easing toward the bottle,
ends close on the embossed logo. Movement barely perceptible.
Ambient audio: soft indoor room tone, faint breeze through leaves,
subtle glass surface hum. No music.
Light shifts slowly and naturally across the marble surface.

영상은 시작 프레임의 조명과 색감을 매우 유사하게 재현했습니다. 바로 이것이 핵심입니다. 시댄스(Seedance)는 무에서 유를 창조하는 것이 아니라, 이미 정립된 시각적 언어 안에서 움직임을 생성해 냅니다. "컷 없이, 음악 없이"라는 제작 지침 또한 큰 역할을 했습니다. 단 한 번의 끊김 없는 궤도 움직임은 빠른 컷으로 구성된 몽타주에서는 결코 느낄 수 없는 고급스러운 느낌을 전달합니다.

Kollab 과제에는 전체 과정이 담겨 있었습니다: 이미지 2 프레임, Seedance 프롬프트, 출력 결과물. 다음 작업에서는 새로운 참조 이미지를 넣고 다시 실행하면 됩니다.

두 가지의 논리

표면적으로는 하나는 이미지에 관한 것이고, 다른 하나는 비디오에 관한 것입니다. 하지만 그 밑바탕에 깔린 논리는 동일합니다. 바로 창의적인 의사 결정과 생성 과정을 한곳에 통합하는 것입니다.

전통적인 크리에이티브 워크플로는 산발적입니다. 이메일로 전달되는 브리프, 슬랙(Slack)의 레퍼런스, 댓글의 수정 사항, 공유 드라이브의 최종 파일 등입니다. 3주가 지나면 어떤 버전이 최신인지 아무도 확신할 수 없습니다.

Kollab에서 이러한 워크플로를 운영하면 모든 작업이 하나의 완전한 의사결정 체인이 됩니다. 누가 무엇을 요청했는지, AI가 무엇을 생성했는지, 팀이 어떤 방향을 선택했는지, 수정 과정에서 무엇이 변경되었는지 — 모든 것이 한곳에 모여 추적 가능하고 재사용 가능하며, 즉시 인계할 수 있는 상태입니다.

Image 2와 Seedance 2는 모두 유능한 모델입니다. 하지만 그 능력이 실제로 팀 단위의 결과물 출시로 이어지는지는 프롬프트가 얼마나 잘 작성되었는지에 비해 워크플로우가 어떻게 구성되어 있는지에 훨씬 더 큰 영향을 받습니다.

직접 해보세요

동일한 논리를 기반으로 한 몇 가지 Kollab 활용 사례:

• AI로 캠페인 자산 팩 생성하기—단순히 단일 이미지가 아닌, 다양한 형식과 채널에 걸쳐 적용될 핵심 시각적 방향이 필요한 경우

• AI로 만화 스타일 이미지 제작—특히 소셜 또는 풍자적인 톤을 지향할 때, 에디토리얼 일러스트레이션 워크플로우의 좋은 출발점이 됩니다

• 블로그 자동화 파이프라인— 일러스트레이션 워크플로가 포함되는 더 광범위한 콘텐츠 제작 루프를 다룹니다

이 중 어느 것도 디자인 배경이나 프롬프트 엔지니어링 전문 지식이 필요하지 않습니다. 여러분이 원하는 것이 무엇인지 알고, 팀의 유능한 구성원에게 설명하듯이 그것을 표현할 수만 있다면 충분합니다.

이러한 워크플로는 계속 진화할 것입니다. 모델은 더 좋아지고, 프롬프트는 정교해지며, 제품에는 새로운 기능이 추가될 것입니다. 변하지 않는 것은 창의적인 결정과 생성 과정을 동일한 스레드 내에서 처리하는 습관입니다. 그래야 작업의 이력을 추적할 수 있고, 맥락이 사라지지 않으며, 다음 담당자가 실제로 여러분이 중단한 지점부터 이어갈 수 있습니다. 이 부분은 업데이트할 필요가 없습니다.