ZeroCho TV의 영상 **「Kling 4.0 출시! AI 동영상 제작의 혁신일까?」**에서는 Higgsfield에서 Kling 4.0을 직접 사용해 **References, Frames, Edit video** 세 가지 기능을 테스트하고, 실제 AI 뉴스 쇼츠를 만드는 과정에서 캐릭터 일관성·한국어 음성·장면 전환·비용·생성 시간을 검증합니다. > 이 영상은 Higgsfield의 제작 지원을 받아 제작되었습니다. 아래 내용은 영상에서 직접 보여준 실사용 결과를 중심으로 정리합니다. ## Kling 4.0에서 달라진 점 영상 기준으로 Kling 4.0은 기존 3.0 대비 한 번에 생성 가능한 영상 길이가 최대 30초로 늘어났습니다. 또한 단순 Text-to-Video를 넘어 다음 세 가지 방식으로 장면을 더 세밀하게 제어할 수 있습니다. - References - Frames - Edit video ## 1. References — 캐릭터와 스타일 유지 References 기능은 기존 이미지나 영상을 참고해: - 캐릭터 - 배경 - 스타일 - 의상 - 장면 분위기 를 유지하면서 새로운 영상을 만드는 방식입니다. 영상에서는 기존에 만든 수달 AI 캐릭터 이미지를 Reference로 넣고 뉴스 앵커 역할을 시킵니다. 결과적으로 캐릭터 외형과 전체적인 스타일은 상당히 잘 유지됐습니다. ## 한국어 음성과 립싱크는 아직 완벽하지 않다 Kling 4.0이 한국어 대사를 직접 생성하고 입모양도 맞추지만, 실제 테스트에서는 일부 단어가 깨지거나 외계어처럼 발음되는 문제가 있었습니다. 특히 대사가 긴 경우: - 특정 단어 누락 - 발음 왜곡 - 문장 일부 생략 이 발생할 수 있습니다. 따라서 한국어 콘텐츠에서는 한 번 생성으로 끝내기보다 결과를 반드시 확인하고 재생성 가능성을 고려해야 합니다. ## AI 인간보다 동물 캐릭터가 자연스러울 수 있다 영상에서는 수달 같은 캐릭터를 사용했을 때 사람 형태 AI보다 불쾌한 골짜기가 덜하다는 점도 언급합니다. AI로 만든 동물·캐릭터는 시청자도 처음부터 인공적인 존재로 받아들이기 때문에 입모양이나 표정의 작은 오류가 덜 거슬릴 수 있습니다. ## 2. Edit video — 기존 영상 수정 이미 생성한 영상을 다시 넣고: - 의상 변경 - 배경 수정 - 특정 요소 추가 같은 편집을 할 수 있습니다. 실제 테스트에서는 수달 캐릭터에게 뉴스 앵커 스타일의 옷을 입히는 수정은 잘 적용됐습니다. 하지만 중요한 문제가 있었습니다. ### 음성이 있는 영상은 Edit 후 깨질 수 있다 한국어 음성이 포함된 영상을 Edit video로 수정하자 원래 대사가 심하게 깨지는 현상이 발생했습니다. 따라서 현재 기준으로는: **무대사 액션 장면 → Edit video 활용** **대사가 중요한 장면 → 가능하면 처음부터 다시 생성** 하는 방식이 더 안전해 보입니다. ## 3. Frames — 키프레임으로 장면 직접 제어 영상에서 가장 유용하게 평가한 기능은 Frames입니다. 시작·중간·끝 장면 이미지를 지정하면 Kling이 그 사이 움직임을 자동으로 연결합니다. 최대 10개까지 Keyframe을 넣을 수 있어 Prompt만으로 설명하기 어려운 장면 구도를 직접 제어할 수 있습니다. 예: **0초 → 뉴스 앵커 정면** **15초 → 모니터를 가리키는 장면** **30초 → 카메라가 가까워진 마무리 장면** 처럼 구조를 먼저 이미지로 설계할 수 있습니다. ## Keyframe 이미지는 연속성을 고려해서 만든다 영상에서는 첫 번째 이미지를 Reference로 두 번째 이미지를 만들고, 다시 앞선 이미지들을 Reference로 세 번째 이미지를 만드는 방식으로 Keyframe을 준비했습니다. 이렇게 하면 각 Frame의 캐릭터 외형과 배경을 더 일관되게 유지할 수 있습니다. 즉: **Frame 1 생성 → Frame 1을 참고해 Frame 2 → Frame 1·2를 참고해 Frame 3** 형태입니다. ## Frames도 한 번에 완벽하지는 않다 같은 Frame 세트를 사용해도 매번 결과가 조금씩 달랐습니다. 한 번은 장면 사이가 자연스럽게 연결됐지만 다른 시도에서는 갑자기 Cut처럼 전환되기도 했습니다. 영상에서는 Prompt에: > 장면이 잘리지 않고 자연스럽게 이어져야 한다 는 조건을 추가하자 더 매끄러운 결과가 나왔다고 설명합니다. 즉, Keyframe을 지정했다고 해서 자동으로 완벽한 Transition이 보장되는 것은 아닙니다. ## Prompt에는 카메라와 행동을 구체적으로 Kling 4.0은 영상에서: - 카메라가 천천히 가까워진다 - 오른손을 들어 인사한다 같은 구체적인 동작 지시를 잘 반영했습니다. AI 영상에서는 단순히 장면 설명만 적기보다: - Camera Movement - Character Action - Timing - Dialogue - Transition 을 세분화해 작성하는 것이 좋습니다. ## 30초 영상 생성 시간 영상의 실제 테스트 기준으로 대략: - References 기반 30초 생성: 약 5분 내외 - Frames 기반 30초 생성: 약 10분 내외 가 걸렸습니다. 다만 서버 상황이나 옵션에 따라 달라질 수 있으므로 절대적인 수치라기보다 실사용 참고값으로 보는 것이 좋습니다. ## 비용 영상에서 설명한 Higgsfield Credit 기준으로: - 낮은 품질 30초: 약 60~70 Credit 수준 - 1080p 30초: 약 97.5 Credit 이 사용됐습니다. 영상에서는 대략 20 Credit ≈ 1달러 정도로 계산해 1080p 30초 영상을 한 번 만들 때 약 5달러 수준으로 설명합니다. 따라서 1분짜리 영상을 한 번에 성공하면 약 10달러 수준이지만 실제로는 재생성 비용이 추가될 수 있습니다. ## AI 영상 제작에서 가장 큰 비용은 '재시도' 이번 테스트에서 가장 현실적인 포인트입니다. AI 영상은: - 대사 누락 - 발음 오류 - 장면 전환 실패 - Prompt 해석 차이 - Frame 연결 문제 때문에 여러 번 생성해야 할 수 있습니다. 즉, 실제 비용은 '영상 1개 생성 가격'보다: > **몇 번 재생성해야 원하는 결과가 나오느냐** 에 더 크게 좌우됩니다. ## 초반에는 저해상도로 테스트 영상에서는 처음부터 1080p로 생성하지 않고 낮은 품질로 결과를 먼저 검증하는 방식을 추천합니다. 실전에서는: **Low Quality 테스트 → Prompt 수정 → Frame 확정 → 최종 High Quality 생성** 순서가 Credit을 아끼는 데 유리합니다. ## 30초 이후 장면을 이어 만드는 방법 앞에서 만든 30초 영상을 Reference로 넣고 다음 30초를 생성하는 방법도 테스트했습니다. 하지만 실제 결과는 기존 영상을 단순히 따라한 느낌이 강했고 새 Prompt의 대사와 배경이 잘 반영되지 않았습니다. 그래서 영상에서는: > 이전 영상의 마지막 Frame을 다음 영상의 첫 Frame으로 사용하고, Frames 기능으로 이어서 만드는 방식 을 더 추천합니다. ## 기능별 추천 ### References 캐릭터·스타일을 유지할 때 유용 ### Frames 장면 구조와 카메라 연출을 정확하게 통제할 때 가장 유용 ### Edit video 생성 후 일부 요소 수정에 유용하지만 음성 있는 영상은 주의 ## Kling 4.0으로 쇼츠를 만들 때 추천 Workflow 영상 내용을 기준으로 정리하면 다음 방식이 가장 안정적입니다. 1. 캐릭터 Reference Image 준비 2. 전체 30초 Storyboard 작성 3. 시작·중간·끝 Keyframe Image 생성 4. 저해상도 Frames 영상 생성 5. 대사·장면 전환·캐릭터 일관성 확인 6. Prompt와 Frame 수정 7. 최종 1080p 생성 8. 다음 30초는 이전 영상 마지막 Frame부터 다시 Frames로 연결 ## 핵심 정리 Kling 4.0은 단순히 '텍스트를 영상으로 만드는 모델'보다: **Reference로 캐릭터를 유지하고 → Frames로 장면을 설계하고 → Edit로 일부를 수정하는 제작 도구** 에 더 가까워지고 있습니다. 하지만 아직: - 한국어 발음 - 음성 포함 영상 재편집 - Frame 간 Transition - 재생성 비용 은 주의해야 합니다. 이번 테스트에서 가장 실용적인 결론은: > **AI 영상은 Prompt 한 번보다, Storyboard와 Keyframe을 먼저 설계할수록 결과와 비용이 좋아진다.** 라고 정리할 수 있습니다.