RefVid
사용법

AI 영상용 레퍼런스 이미지 고르는 방법

좋은 레퍼런스 이미지는 서로 잘 맞아요. 같은 피사체에 같은 외모이고, 선명하고, 고르게 조명되며, 단순한 배경에 주요 각도를 함께 담고 있어요. 고르는 과정은 소거법에 가까워요. 후보를 모두 모아 다섯 가지 테스트를 거치게 하고, 서로 다른 각도를 담은 가장 강한 3~5장만 남기세요. 빈 각도는 남은 사진으로 대충 메우지 말고 의도적으로 채우세요. 이 가이드는 이미 가진 이미지에서 고르는 방법이에요. 새로 촬영할 예정이라면 제품 사진 가이드부터 보세요.

Mia의 레퍼런스 사진 네 장을 각도 커버리지 기준으로 골라 RefVid에서 Kling 3.0 Omni로 생성했어요. 프롬프트: 안개 낀 산길, 뒤돌아 카메라를 바라보는 장면.

1단계: 필요한 것보다 많이 모으기

한 폴더에 후보 15~30장을 모아보세요. 휴대폰 사진, 이전에 생성한 결과물, 제품 사진, 영상 프레임 모두 괜찮아요. 영상 프레임은 사람들이 잘 찍지 않는 각도를 보여줘서 유용하지만, 움직이는 순간이 아니라 선명하고 밝은 장면에서 가져오세요.

중복이거나 거의 같은 사진부터 먼저 지우세요. 거의 똑같은 정면 사진 다섯 장은 모델이 정면을 더 확신하게 만들 뿐, 다른 부분은 더 잘 알게 하지 못해요.

2단계: 다섯 가지 테스트 통과시키기

각 이미지는 다섯 가지를 모두 통과해야 해요. 엄격하게 보세요. 품질이 떨어지는 이미지는 아무 도움이 안 될 뿐 아니라 결과를 그 흠 쪽으로 끌어당겨요.

1. 선명도. 눈이나 로고를 100% 크기로 확대해 보세요. 흐리면 탈락이에요. 움직임 번짐, 초점 불일치, 심한 압축은 모두 실패예요.

2. 조명. 얼굴이나 제품의 양쪽을 모두 볼 수 있을 만큼 고르게 비춰야 해요. 얼굴 절반에 드리운 강한 그림자, 유색 무대 조명, 강한 역광은 탈락이에요. 한 이미지는 따뜻하고 다른 이미지는 차가우면 클립마다 색이 달라져요.

3. 배경. 단순하거나 살짝 흐릿한 배경은 통과예요. 복잡한 거리, 무늬 있는 벽, 다른 사람, 읽을 수 있는 글자가 있으면 탈락이에요. 모델이 반복되는 배경 요소를 피사체의 일부로 착각할 수 있거든요.

4. 같은 외모. 헤어스타일, 메이크업, 안경, 수염 길이, 의상, 제품 색상이 나머지 세트와 맞아야 해요. 머리 모양이 다른 예전 사진은 아무리 좋아도 캐릭터의 다른 버전이에요.

5. 깔끔함. 필터, 뷰티 보정, 워터마크, 스티커, 텍스트 오버레이, 머리나 제품을 자르는 크롭이 없어야 해요. 모델은 이 모든 것을 피사체의 특징으로 받아들여요.

3단계: 커버리지 기준으로 고르기

통과한 이미지는 아름다움이 아니라 각도를 기준으로 고르세요. 사람이라면 정면, 3/4 측면, 옆모습, 몸과 의상이 보이는 넓은 샷 한 장이 목표예요. 제품이라면 대표 각도, 측면, 뒷면, 로고 클로즈업이에요.

살아남은 이미지를 각도 슬롯에 나눈 뒤 슬롯마다 가장 좋은 한 장을 남기세요. 비어 있는 슬롯은 메모해 두세요. 4단계에서 채워야 할 빈칸이지, 탈락한 이미지를 올릴 이유가 아니에요.

세트 크기는 도구에 맞추세요. 2026년 10월 기준으로 Kling 3.0 Omni 가이드는 레퍼런스 이미지를 최대 7장까지 허용하고, 레퍼런스 영상을 함께 쓰면 4장까지예요. 각 이미지는 가로와 세로 모두 300픽셀 이상, 10MB 이하여야 해요. Veo 3.1의 레퍼런스 모드는 3장을 받아요. 3장 제한이라면 정면, 3/4 측면, 넓은 샷 한 장을 쓰세요. 많은 도구가 첫 번째 이미지를 메인으로 취급하니, 가장 선명한 정면 사진을 맨 앞에 두세요.

사람: 정면, 3/4 측면, 옆모습, 전신

제품: 정면, 3/4 측면, 라벨 클로즈업

RefVid 자체 예시의 두 세트예요. 각도 슬롯마다 이미지 한 장씩, 전체에 같은 조명과 단순한 배경을 쓰고, 메인 뷰를 맨 앞에 두었어요.

4단계: 빈 각도는 의도적으로 채우기

가장 흔한 빈칸은 옆모습이에요. 피사체를 만날 수 있다면 직접 촬영하고, 어렵다면 가장 좋은 정면 사진을 입력으로 이미지 모델의 편집 모드를 써서 생성할 수 있어요. 빈칸을 그대로 두고 장면에서 옆모습 샷을 피하는 방법도 있어요. 생성한 각도도 같은 다섯 가지 테스트를 통과해야 해요. 귀, 턱선, 헤어라인이 실제 이미지와 맞는지 확인하세요.

그다음 짧은 테스트를 해보세요. 최종 세트로 서로 다른 상황의 클립 네 개를 만들어 보는 거예요. 특정 종류의 샷이 계속 실패한다면, 세트에 어떤 각도가 부족한지 알려주는 신호예요.

포장도로
체육관
스튜디오
공원
제품 세트 하나로 만든 4클립 테스트예요. 가상의 러닝화 AERO 1이 젖은 포장도로, 체육관, 스튜디오 받침대, 일출 무렵 공원 산책로에 놓였고, 모두 같은 사진 세 장에서 만들었어요.

흔한 실수와 체크리스트

가장 잘 나온 사진만 쓰는 실수. 대부분 정면이라 각도가 한쪽으로 치우쳐요. 연도가 다른 사진을 섞는 실수. 캐릭터가 선글라스를 쓰지 않는데 선글라스 낀 멋진 사진을 남기는 실수. 헤어라인이나 제품 모자를 잘라낼 만큼 타이트하게 크롭하는 실수. 쓸 만한 이미지가 세 장뿐인데 최대 개수를 다 채워 올리는 실수.

체크리스트: 후보 15장 이상, 중복 제거, 남긴 이미지는 선명도·조명·배경·같은 외모·깔끔함을 모두 통과, 각도 슬롯마다 한 장, 가장 좋은 정면 사진을 맨 앞에, 도구에 맞춘 세트 크기, 빈 각도는 의도적으로 채움, 4클립 테스트 실행.

RefVid는 캐릭터나 제품마다 1~5장을 받아요. JPG, PNG, WebP 형식이며, 각 이미지는 300px 이상, 10MB 이하여야 해요. 첫 번째 이미지가 메인 뷰로 쓰여요. 세트를 한 번 정해두면, 그 에셋의 모든 영상이 Kling 3.0 Omni에서 그 세트로 생성돼요.

자주 묻는 질문

레퍼런스 이미지는 많이 올리는 게 더 좋을까요?
추가하는 이미지가 새로운 각도를 더하고 같은 테스트를 통과할 때만 그래요. 서로 모순되는 두 장이 섞인 일곱 장보다, 서로 잘 맞는 강한 세 장이 더 나아요.
AI로 생성한 이미지를 레퍼런스로 써도 되나요?
네, 세트의 나머지와 눈에 보이는 모든 세부 요소가 맞는다면요. 이미지 모델은 이런 부분을 조금씩 바꾸는 경우가 많으니 귀, 헤어라인, 턱선, 로고 모양을 꼼꼼히 확인하세요.
레퍼런스 이미지의 해상도는 어느 정도여야 하나요?
Kling 가이드 기준으로 2026년 10월 현재 가로와 세로 모두 300픽셀 이상, 파일당 10MB 이하예요. 실제로는 짧은 변이 1,000픽셀 이상이면 세밀한 부분도 선명하게 유지돼요.
RefVid에서 레퍼런스 세트를 테스트하는 데 비용이 얼마나 드나요?
초당 31크레딧이라 3초 클립은 93크레딧, 5초 클립은 155크레딧이에요. 처음 50개 계정은 무료로 630크레딧을 받아요. 이후 계정은 100크레딧을 받아 3초 클립 한 개를 만들 수 있어요.
레퍼런스 이미지 기반 AI 영상 모델은 이미지 모델과 다른 사진이 필요한가요?
같은 품질이 필요해요. 선명하고, 고르게 조명되고, 일관성이 있어야 해요. 다만 클립 안에서 피사체가 움직이고 돌아서기 때문에 각도 커버리지가 더 많이 필요해요.