AI 영상으로 시리즈물을 만들 때 가장 먼저 부딪히는 벽은 화질도 비용도 아니고, 주인공 얼굴이 클립마다 조금씩 다른 사람이 되는 것입니다. 저희는 힉스필드(Higgsfield) 파이프라인으로 AI 드라마 시리즈를 제작하면서 수백 개의 클립을 뽑아봤고, 그 과정에서 캐릭터 일관성을 유지하는 워크플로우를 하나로 정리했습니다. 이번 글은 그 실전 정리입니다.
왜 얼굴이 자꾸 바뀌나
영상 생성 모델은 클립 하나를 만들 때마다 완전히 독립적으로 동작합니다. 이전 클립을 기억하지 않기 때문에, 같은 프롬프트를 써도 두 번째 생성부터는 골격·피부톤·비율이 미묘하게 달라지는 드리프트(drift)가 생깁니다. 한 클립 안에서는 일관성이 유지되지만, 클립 10개를 이어 붙이는 순간 “같은 옷을 입은 다른 배우”가 됩니다. 해결의 핵심은 매 생성마다 동일한 기준 이미지를 모델에 강제로 물려주는 것입니다.
힉스필드의 일관성 도구 3가지 (2026년 9월 기준)
힉스필드 공식 블로그 기준으로, 현재 캐릭터 일관성에 쓸 수 있는 도구는 크게 세 가지입니다.
1. Soul ID — 학습형 아바타
사진 20장 이상을 업로드하면 3~5분 학습으로 고정 아이덴티티를 만들어주는 기능입니다. 아바타 1개 생성에 25크레딧이며 유료 플랜에서 쓸 수 있습니다. 실존 인물뿐 아니라 AI로 만든 가상 캐릭터도 학습 가능하고, 한 번 만들면 Seedance·Kling·Veo 등 여러 모델에서 재학습 없이 재사용됩니다. 반복 등장하는 주인공이 1~2명으로 고정된 채널이라면 가장 확실한 방법입니다.
2. Popcorn — 연결 프레임 생성
이미지를 한 장씩 따로 만드는 대신 여러 프레임을 하나의 시퀀스로 묶어 생성하면서 캐릭터·조명·톤을 프레임 간에 유지해주는 기능입니다. 스토리보드나 장면 연작 이미지를 만들 때 유용합니다.
3. 캐릭터 시트 + 레퍼런스 첨부 — 저희가 쓰는 방식
캐릭터당 기준 이미지(시트) 한 장을 만들어 두고, 모든 영상 생성 호출에 레퍼런스로 첨부하는 방식입니다. 학습 비용이 없고, 캐릭터 수가 많거나 중간에 디자인을 바꿀 수 있어야 하는 시리즈 제작에 유연합니다. 아래 워크플로우는 이 방식 기준입니다.
실전 캐릭터 시트 워크플로우 4단계
1단계 — 시트는 “전신 + 클로즈업”을 한 장에
캐릭터 시트는 흰 배경에 전신 컷과 얼굴 클로즈업을 한 프레임에 함께 넣어 만듭니다. 모델이 체형과 얼굴 디테일을 동시에 참조할 수 있어 시트 여러 장을 따로 첨부하는 것보다 안정적이었습니다. 의상·소품(배낭, 바람막이 같은)도 시트 단계에서 확정해야 합니다. 영상 프롬프트에서 옷을 바꾸면 얼굴까지 같이 흔들리는 경우가 많았습니다.
2단계 — 모든 클립에 시트를 레퍼런스로 첨부
Seedance 2.5 기준으로 레퍼런스 이미지를 쓰려면 omni_reference 모드를 명시해야 합니다. 기본 텍스트-투-비디오 모드는 레퍼런스를 아예 받지 않고 에러를 뱉습니다(저희가 422 에러로 한참 헤맨 부분). 프롬프트 안에서도 “첫 프레임은 레퍼런스 이미지”라고 글로 한 번 더 못 박아주면 시작 프레임이 고정됩니다. 참고로 Seedance는 레퍼런스 입력을 최대 9개까지 받습니다.
3단계 — 앵커 씬 먼저, 변수는 하나씩
시리즈의 첫 생성은 반드시 조명이 깨끗한 클로즈업(앵커 씬)부터 만듭니다. 여기서 얼굴이 마음에 들면 그 결과물을 기준 삼아, 이후 생성에서는 장소·시간대·동작 중 변수를 한 번에 하나만 바꿉니다. 장소와 의상과 조명을 동시에 바꾸면 드리프트 확률이 눈에 띄게 올라갑니다.
4단계 — 얼굴 추적은 3명까지, 군중은 거리로 해결
레퍼런스로 얼굴을 유지할 수 있는 인원은 한 컷에 사실상 3명이 한계였습니다. 그 이상의 군중이 필요하면 인원별 시트를 늘리는 게 아니라 카메라 거리로 층을 나눕니다. 근경(1~3명)은 시트 첨부로 얼굴을 잡고, 중경(10~30명)은 실루엣·뒷모습 위주로, 원경(100명 이상)은 정지 이미지 플레이트를 먼저 만든 뒤 움직임만 입히는 식입니다. 멀리 있는 군중의 얼굴은 어차피 밀도로만 렌더링되므로 일관성 문제 자체가 사라집니다.
한계도 알고 시작하자
힉스필드 스스로 인정하는 미해결 지점이 두 가지 있습니다. 여러 캐릭터가 몸을 맞대고 상호작용하는 장면에서는 접점에서 정체성이 섞이는 현상이 남아 있고, 30초를 넘기는 단일 생성에서는 일관성이 점차 무너집니다. 그래서 저희는 회차를 10~15초 클립 단위로 쪼개 편집으로 잇는 쪽을 택했습니다. 최근 공개된 3D 워크스페이스가 이 씬 일관성 문제의 다음 해법이 될 수 있는데, 이건 9월 둘째 주 주간 브리핑에서 다룬 바 있습니다.
다음 행동
오늘 캐릭터 하나로 시작해보세요. 시트 한 장(전신+클로즈업, 흰 배경)을 만들고, 같은 시트를 첨부해 앵커 씬 → 변형 씬 순서로 클립 3개만 뽑아 이어 붙여 보면 이 워크플로우의 효과를 바로 체감할 수 있습니다. 이 파이프라인을 클로드와 MCP로 통째로 자동화하는 큰 그림은 얼굴 없는 유튜브 채널 자동화 글을 참고하세요.
본문에 언급한 기능·크레딧 정보는 2026년 9월 힉스필드 공식 블로그 및 자체 제작 경험 기준이며, 정책은 바뀔 수 있습니다.