요약
- 런던 상업광고 감독 닉 태스커가 알리바바의 영상 생성 모델 Wan3.0으로 식물성 너겟 브랜드 광고를 만들었어요.
- 이미지 모델로 만든 '베이스 이미지' 한 장을 Wan3.0에 넣어 여러 샷을 만드는 방식으로, 색보정 단계를 처음으로 생략했다고 밝혔어요.
- 태스커는 이전 버전 Wan2.7과 비교해 영화적 사실감과 프롬프트 충실도가 크게 늘었다고 평가했어요.
- 프로젝트
- 식물성 너겟 브랜드 Plant Beast의 30초 광고
- 콘셉트
- 유니콘사이클을 타는 닭, "Let's give chicken a break"
- 발행
- Wan 공식 X 계정(@Alibaba_Wan), 2026-08-31(UTC)
- 결과
- 후반 색보정(컬러 그레이딩) 단계 생략 — 경력 최초
- 시간 배분
- 전체 작업 시간의 절반 이상을 사전 기획·프롬프트 작성에 사용
- 세대 비교
- Wan2.7 대비 영화적 사실감·프롬프트 충실도 향상
- 배경
- Wan3.0 퍼블릭 베타는 2026년 8월 6일 공개, 30초 네이티브 영상 생성 지원
컬러 그레이딩 없이 완성된 30초 광고
20년 넘게 광고를 만들어 온 그가 후반작업의 핵심 단계 하나를 건너뛴 건 이번이 처음이라고 해요. 그는 자신이 설립한 런던·유럽 기반 스튜디오 SLAI Studio 소속으로, 평소엔 코미디 계열 광고를 주로 만든다고 자신을 소개했어요.
Wan3.0, 30초 영상을 한 번에 만드는 모델
Wan3.0은 알리바바가 지난 8월 6일 퍼블릭 베타로 공개한 영상 생성 모델이에요. 알리바바 Wan3.0 퍼블릭 베타 공개, 30초 영상 네이티브 생성 기사에서 다뤘듯, 텍스트나 이미지, 문서 같은 다양한 입력을 받아 최대 30초 분량의 영상을 한 번에 뽑아내는 게 이 모델의 핵심 특징이에요. 이후 8월 14일에는 커뮤니티가 만든 워크플로우를 공유할 수 있는 'Agent Skills' 기능도 추가됐어요.
풀어서 설명하면, 이번에 태스커가 검증한 건 지난 8월 6일 퍼블릭 베타로 나온 Wan3.0의 30초 네이티브 생성 기능이 실제 상업광고 수준의 완성도를 낼 수 있느냐는 질문이었어요. AI 영상 생성 도구는 그동안 짧은 클립을 이어 붙이는 용도로 주로 쓰였고, 장면 사이 조명·색감이 흔들리는 게 고질적인 문제였거든요.
유니콘 타는 닭, "치킨에게 휴식을"
태스커가 이번에 만든 건 식물성 너겟 브랜드 Plant Beast의 광고예요. 콘셉트는 새장에 갇혀 살지 않아도 되는 닭이 유니콘사이클을 타고 자유롭게 돌아다니는 장면으로, "Let's give chicken a break(치킨에게 휴식을 주자)"는 메시지를 담았다고 해요. 그는 넷플릭스 다큐멘터리 '빅 치킨' 등으로 공장식 축산에 대한 관심이 커진 시대 분위기에서 아이디어를 얻었다면서도, 시청자에게 육식을 하지 말라고 훈계하는 광고를 만들고 싶지는 않았다고 전했어요.
베이스 이미지 하나로 30초를 채우는 방식
태스커가 설명한 작업 순서는 이래요. 캐릭터와 소품 레퍼런스를 따로따로 모델에 넣는 대신, 이미지 생성 모델로 닭과 유니콘, 조명, 색감까지 한 화면에 담은 '베이스 이미지' 한 장을 먼저 만들어요. 이 이미지를 Wan3.0에 넣고 프롬프트를 입력하면, 그 조명과 색감을 유지한 채 여러 각도의 샷을 만들어낼 수 있다고 해요. 평균적인 30초 광고는 17개 샷으로 구성되는데, 그는 이번 작업에서 변형 버전을 포함해 10개 샷을 프롬프트로 작성했다고 밝혔어요.
| 항목 | 업계 평균 30초 광고 | 태스커의 이번 작업 |
|---|---|---|
| 샷 구성 | 약 17개 | 변형 포함 10개 |
| 샷당 길이 | 2~3초 | 2~3초 |
| 후반 색보정 | 별도 진행 | 생략 |
| 사전 기획·프롬프트 작성 비중 | - | 전체 시간의 절반 이상 |
그는 "프롬프트 충실도가 감독에게는 가장 중요한 요소"라고 말했어요. 조명과 색감이 샷마다 흔들리지 않고 유지된 덕분에, 만족스러운 결과를 얻기까지 필요한 재생성 횟수도 예상보다 적었다고 전했어요.
이전 버전과 비교해 달라진 점
태스커는 과거 Wan2.7 버전도 써 봤는데, Wan3.0에서 가장 크게 달라진 건 영화적 사실감과 프롬프트 충실도라고 평가했어요. 그는 크레딧 비용 면에서도 Wan3.0이 다른 영상 생성 모델보다 저렴한 편이라 고예산 클라이언트가 없는 프로젝트에도 부담이 적다고 덧붙였어요. 현재 그의 스튜디오는 여러 참조 자료를 활용해 세포 내부를 보여주는 제약회사용 3D 애니메이션 작업도 Wan으로 진행 중이라고 밝혔어요.
초보 크리에이터에게 남긴 조언
그는 Wan3.0으로 광고나 브랜드 영상을 만들려는 크리에이터에게, 모델을 열기 전 아이디어와 스토리, 프롬프트를 미리 다 정리해 두라고 조언했어요. 실제 작업 시간의 절반 이상이 모델을 켜기 전 기획 단계에서 나간다는 거예요. 또 캐릭터 레퍼런스를 여러 장 따로 넣는 방식 대신, 무드를 통째로 담은 베이스 이미지 한 장을 만들어 두는 쪽을 추천했고, 샷을 하나씩 순서대로 프롬프트하기보다 여러 샷을 한꺼번에 배치로 프롬프트하는 방식이 효율적이라고 전했어요.
에디터의 시선
이번 사례가 흥미로운 건 색보정을 생략했다는 사실 자체보다, 그 생략이 어쩌다 운 좋게 나온 결과가 아니라 워크플로우 설계에서 나왔다는 점이에요. 태스커는 캐릭터 시트를 여러 장 만들어 모델에 밀어 넣는 대신, 조명과 색감까지 담은 이미지 한 장을 먼저 확정하고 그걸 기준점으로 삼았어요. AI 영상 생성 도구가 장면마다 조명이 흔들리는 문제를 오래 겪어 온 걸 생각하면, 이 방식은 결과물의 일관성을 도구의 성능이 아니라 사전 준비로 확보하는 접근이에요.
세대 비교로 보면 체감이 뚜렷해요. Wan2.7 세대까지는 프롬프트 하나로 원하는 구도를 정확히 뽑아내는 게 쉽지 않아서, 감독들이 결과물을 보고 사후에 그레이딩으로 톤을 맞추는 게 일반적이었어요. Wan3.0에서는 프롬프트 충실도가 올라가면서 그 사후 보정 단계 자체가 필요 없어졌다는 게 태스커의 경험담이에요. 광고 제작비의 상당 부분이 후반작업에 들어간다는 걸 감안하면, 이건 단순히 품질이 좋아졌다는 얘기가 아니라 제작 공정 하나가 통째로 빠진다는 뜻이에요.
국내 광고·영상 제작팀 입장에서 실무적으로 챙길 대목은 두 가지예요. 첫째, 이미지 모델로 무드보드 수준이 아니라 실제로 쓸 수 있는 베이스 이미지를 먼저 확정하는 습관이 결과물 일관성을 좌우한다는 것. 둘째, 태스커의 말대로 전체 시간의 절반 이상을 기획과 프롬프트 작성에 배분해야 한다는 것이에요. AI 영상 생성 도구를 붙인다고 카피라이팅과 스토리보드 역량이 덜 중요해지는 게 아니라, 오히려 더 정교해져야 결과물이 제대로 나온다는 뜻이에요.
앞으로 몇 주 안에는 이런 실사용 사례가 더 늘어날 걸로 보여요.
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