퇴사할게여 AI 챌린지 만드는 법, Higgsfield Genjutsu로 내 사진 춤추게 하기

 요즘 숏폼에서 눈에 띄는 AI 콘텐츠 가운데 하나가 **‘퇴사할게여 AI 챌린지’**입니다.

이번 챌린지는 소연의 ‘퇴사할게여’ 무대 영상을 소재로 활용해, 원본 안무의 움직임을 자신의 사진이나 원하는 인물 이미지에 적용해 새로운 AI 춤 영상을 만드는 방식입니다.

제가 확인한 원본 무대에서는 소연과 댄서들이 함께 춤을 추고 있습니다. 최근에는 이 무대의 움직임을 참고하면서 자신의 사진 속 인물이 같은 안무를 추는 것처럼 AI 영상을 만드는 방식으로 응용되고 있습니다.

기존에 사진 한 장을 움직이는 이미지 투 비디오와 비교하면 차이가 분명합니다.

이번에는 AI에게 새로운 움직임을 처음부터 상상하게 하는 것이 아니라, 이미 존재하는 안무 영상의 움직임을 참고해 내 사진 속 인물을 춤추게 만드는 것이 핵심입니다.

이번 글에서는 Higgsfield의 Genjutsu를 이용한다는 기준으로, 퇴사할게여 AI 챌린지를 처음 만드는 과정을 순서대로 정리해보겠습니다.

퇴사할게여 AI 챌린지는 어떤 방식일까

구조부터 이해하면 만드는 과정도 어렵지 않습니다.

먼저 움직임의 기준이 되는 원본 안무 영상이 필요합니다.

그리고 그 움직임을 적용할 내 사진 또는 원하는 인물 이미지를 준비합니다.

그다음 원본 영상의 춤 동작을 참고할 수 있는 AI 영상 기능을 활용해, 사진 속 인물이 원본과 비슷한 움직임을 하는 새로운 영상을 생성합니다.

정리하면,

원본 안무 영상 + 내 사진 → AI 모션 적용 → 새로운 춤 영상

이라는 구조입니다.

그래서 이번 챌린지에서는 프롬프트만큼이나 어떤 안무 구간을 선택하고 어떤 사진을 사용하는가가 중요합니다.

1단계, 먼저 사용할 원본 안무 구간을 고릅니다

처음부터 원본 무대 전체를 사용할 필요는 없습니다.

오히려 첫 테스트에서는 짧은 구간을 선택하는 편이 결과를 확인하기 쉽습니다.

제가 올려주신 원본 무대 캡처를 기준으로 보면 장면에 따라 안무 난이도가 꽤 달라집니다.

어떤 순간에는 소연이 비교적 잘 보이지만, 다른 장면에서는 댄서들과 몸이 가까워지고 팔이나 다리가 서로 겹치기도 합니다.

처음 시도한다면 다음과 같은 장면부터 고르는 것이 좋습니다.

• 주인공의 몸이 비교적 잘 보이는 구간

• 다른 사람과 심하게 겹치지 않는 장면

• 카메라 전환이 너무 빠르지 않은 부분

• 춤의 시작과 끝을 알아보기 쉬운 구간

• 포인트 안무가 분명하게 보이는 순간

가장 화려한 장면보다 AI가 동작을 해석하기 쉬운 장면부터 시작하는 것이 중요합니다.

처음 결과가 안정적으로 나온 뒤 더 복잡한 안무로 확장하는 편이 수정하기도 쉽습니다.

2단계, 춤추게 만들 사진을 준비합니다

다음은 실제 AI 영상의 주인공이 될 사진입니다.

여기서 단순히 잘 나온 사진만 찾기보다는 AI가 얼굴과 인물 형태를 확인하기 쉬운 사진인지를 보는 것이 좋습니다.

얼굴이 너무 작거나 머리카락과 얼굴의 경계가 복잡한 사진은 결과를 판단하기 어려울 수 있습니다.

춤처럼 몸을 많이 움직이는 영상이라면 얼굴만 크게 나온 셀카와 상반신 또는 전신이 보이는 사진에서 결과 차이가 생길 수도 있습니다.

제가 사진을 고른다면 다음 정도를 확인하겠습니다.

• 얼굴이 충분히 선명한가

• 인물과 배경이 잘 구분되는가

• 머리카락 형태를 확인하기 쉬운가

• 몸이 소품이나 다른 사람에게 많이 가려져 있지 않은가

• 과도한 필터나 보정이 들어가 있지 않은가

어떤 사진이 가장 잘 맞는지는 실제 생성 결과를 봐야 합니다.

그래서 처음부터 사진을 여러 장 무작정 넣기보다는 기준이 될 사진 하나로 먼저 테스트하고 결과가 아쉬울 때 다른 사진으로 바꾸는 방법이 비교하기 쉽습니다.

3단계, Higgsfield Genjutsu에서 제작을 시작합니다

이번 챌린지 사례에서 확인한 기능은 Higgsfield Genjutsu입니다.

Higgsfield에 접속한 뒤 현재 계정에서 Genjutsu를 찾아 제작을 시작합니다.

AI 서비스는 업데이트되면서 메뉴 위치나 화면이 바뀔 수 있기 때문에 오래된 화면을 그대로 따라가기보다 현재 표시되는 기능명과 생성 조건을 확인하면서 진행하는 것이 좋습니다.

이번 작업에서 중요한 것은 단순한 이미지 투 비디오가 아니라 원본 안무 영상의 움직임을 참고하는 제작 방식을 사용하는 것입니다.

준비한 원본 영상과 춤추게 만들 사진을 각각 필요한 위치에 넣고 다음 단계로 넘어갑니다.

4단계, 처음에는 짧은 영상으로 테스트합니다

AI 영상은 처음부터 길게 만드는 것보다 짧게 테스트하는 것이 편합니다.

원본 안무가 길어질수록 얼굴 방향도 많이 달라지고 팔과 다리 움직임도 복잡해질 수 있기 때문입니다.

짧은 구간으로 먼저 확인하면 문제가 생겼을 때 원인을 찾기 쉽습니다.

예를 들어 첫 결과에서 얼굴은 잘 유지되는데 특정 팔 동작에서 몸의 형태가 어색해진다면 해당 부분의 움직임이 영향을 줬는지 살펴볼 수 있습니다.

반대로 긴 영상을 한꺼번에 만들면 어느 순간부터 문제가 시작됐는지 찾기가 어려워집니다.

처음에는 완성 영상을 만든다기보다 테스트 클립 하나를 만든다고 생각하는 편이 좋습니다.

5단계, 프롬프트는 얼굴과 움직임 유지에 초점을 맞춥니다

이번 챌린지는 원본 안무가 이미 있기 때문에 프롬프트에 춤 동작을 처음부터 길게 설명할 필요는 없습니다.

대신 사진 속 인물의 특징이 영상 중에 크게 달라지지 않도록 하는 방향을 먼저 잡을 수 있습니다.

예를 들면 다음과 같은 구조로 시작할 수 있습니다.

Keep the person’s facial identity and hairstyle consistent.
Transfer the dance motion from the reference video naturally to the person in the image.
Maintain natural body proportions and smooth movement.
Keep the subject visually consistent throughout the video.

핵심은 네 가지입니다.

얼굴 특징 유지

헤어스타일 유지

원본 춤 동작을 자연스럽게 적용

몸의 비율과 전체 인물 형태 유지

다만 이 프롬프트를 정답처럼 생각할 필요는 없습니다.

실제 생성 결과에서 무엇이 흔들리는지 확인한 뒤 필요한 조건만 추가하거나 수정하는 편이 좋습니다.

6단계, 첫 결과는 전체 움직임부터 확인합니다

영상이 완성되면 얼굴부터 확대해서 보고 싶지만 이번 챌린지에서는 전체 춤 동작부터 확인하는 것이 좋습니다.

첫 번째 재생에서는 원본 안무와 비교하면서 전체적인 움직임을 봅니다.

몸이 움직이는 방향이 자연스러운지,

안무가 바뀌는 순간에 인물 형태가 크게 흔들리지 않는지,

몸의 크기가 갑자기 변하지 않는지 확인합니다.

그다음 두 번째 재생에서 얼굴을 봅니다.

원본 사진의 인상이 영상 중에도 어느 정도 유지되는지 확인합니다.

마지막에는 손, 머리카락, 옷처럼 동작이 커질 때 변하기 쉬운 부분을 살펴봅니다.

이렇게 순서를 나눠서 보면 아주 작은 오류 하나 때문에 전체 결과를 바로 실패라고 판단하지 않게 됩니다.

7단계, 결과가 이상하면 프롬프트보다 원인을 먼저 찾습니다

첫 결과가 마음에 들지 않을 수 있습니다.

이때 모든 설정을 한꺼번에 바꾸면 무엇 때문에 결과가 달라졌는지 알기 어려워집니다.

저라면 먼저 문제를 한 문장으로 정리하겠습니다.

예를 들어,

얼굴이 고개를 돌릴 때 다른 사람처럼 변한다.

빠른 팔 동작에서 손과 팔이 어색해진다.

춤 중간부터 몸의 비율이 달라진다.

처럼 문제를 구체적으로 정합니다.

그다음 원인과 관련 있을 가능성이 높은 부분 하나만 바꿉니다.

얼굴이 문제라면 사진 조건과 얼굴 유지 프롬프트를 확인합니다.

몸동작이 지나치게 복잡하다면 원본 안무 구간을 조금 더 단순한 장면으로 바꿔볼 수 있습니다.

전신 비율이 계속 흔들린다면 입력 사진도 다시 확인해볼 수 있습니다.

이렇게 해야 다음 결과에서 무엇이 개선됐는지 실제로 비교할 수 있습니다.

8단계, 내 사진과 완성 결과를 직접 비교합니다

이번 13편에서 가장 중요한 부분은 바로 여기입니다.

다른 사람이 만든 챌린지를 소개하는 것으로 끝나는 것이 아니라 내가 준비한 사진이 실제로 어떻게 춤 영상으로 바뀌었는지 보여주는 것입니다.

이 이미지에서는 예쁘게 꾸미는 것보다 실제 차이가 잘 보이는 것이 중요합니다.

왼쪽에는 사용한 원본 사진을 두고, 오른쪽에는 완성된 AI 영상에서 인물과 춤 동작이 잘 보이는 한 장면을 캡처하면 됩니다.

그리고 이미지 바로 아래에는 실제 결과를 확인한 경험을 넣습니다.

원본에는 흰 셔츠와 검은 스커트를 입고 정면에 가깝게 서 있는 전신 사진을 사용했습니다.

 AI 챌린지 결과에서는 얼굴 인상과 기본적인 헤어스타일은 비교적 잘 유지됐고, 원본 무대처럼 몸을 앞으로 숙이는 동작도 자연스럽게 표현된 편이었습니다.

 다만 정지 사진에서는 보이지 않던 큰 자세 변화가 들어가면서 허리와 다리 각도가 조금 과장돼 보였고, 손과 팔의 연결은 원본보다 다소 어색하게 느껴졌습니다.

 다시 생성한다면 얼굴 유지 조건은 그대로 두고, 처음부터 너무 큰 동작보다 상체와 고개 움직임이 조금 더 단순한 안무 구간을 선택해 결과 차이를 비교해볼 것 같습니다.

9단계, 가장 자연스러운 구간을 골라 숏폼으로 완성합니다

AI로 만든 영상 전체가 완벽할 필요는 없습니다.

처음 몇 초는 자연스럽지만 후반에서 얼굴이 흔들릴 수도 있고, 중간 부분의 동작이 가장 잘 만들어질 수도 있습니다.

이럴 때는 가장 자연스러운 구간을 골라 최종 영상에 사용하는 방법도 있습니다.

불필요한 앞뒤 구간을 자르고 스마트폰에서 봤을 때 인물이 잘 보이는지 확인합니다.

필요하다면 간단한 자막도 넣을 수 있습니다.

다만 소연의 음악이나 무대 영상 같은 기존 콘텐츠를 공개 영상에서 사용하는 경우에는 게시 플랫폼에서 해당 음원을 사용할 수 있는 방식과 원본 영상의 권리 관계를 확인하는 것이 중요합니다.

AI로 다시 만들었다고 해서 원본 콘텐츠의 권리가 자동으로 없어지는 것은 아닙니다.

크레딧은 실제 생성 화면에서 확인하는 것이 가장 정확합니다

이 챌린지를 만들어보려는 분들이 궁금해할 부분 가운데 하나가 비용입니다.

하지만 Higgsfield의 요금제나 기능별 크레딧은 서비스 업데이트에 따라 달라질 수 있습니다.

그래서 예전 게시물에서 본 숫자를 그대로 적기보다 실제 영상을 만드는 시점에 화면에 표시되는 크레딧을 확인하는 편이 정확합니다.

저라면 테스트하면서 간단하게 다음 정도만 기록하겠습니다.

• 사용한 영상 길이

• 한 번 생성할 때 표시된 크레딧

• 원하는 결과가 나오기까지 생성한 횟수

• 최종적으로 어느 결과를 사용했는지

이 기록이 쌓이면 다음 AI 챌린지를 만들 때 어느 정도의 크레딧이 필요한지도 예상하기 쉬워집니다.

퇴사할게여 AI 챌린지 만드는 순서 한 번에 정리

처음부터 다시 확인하고 싶다면 아래 순서만 기억하면 됩니다.

1. 소연 ‘퇴사할게여’ 무대에서 사용할 짧은 안무 구간을 고릅니다.

2. 춤추게 만들 자신의 사진을 준비합니다.

3. Higgsfield에서 Genjutsu를 선택합니다.

4. 움직임 참고용 원본 영상과 내 이미지를 준비합니다.

5. 얼굴과 헤어스타일, 몸의 형태를 유지하는 방향으로 프롬프트를 작성합니다.

6. 첫 영상을 생성합니다.

7. 전체 춤 → 얼굴 → 손과 세부 영역 순서로 확인합니다.

8. 문제가 생긴 부분 하나만 골라 수정합니다.

9. 가장 자연스러운 결과나 구간을 선택합니다.

10. 필요한 부분만 편집해 최종 숏폼을 완성합니다.

직접 만들 때 중요한 것은 사진보다 결과를 판단하는 기준이었습니다

퇴사할게여 AI 챌린지를 처음 보면 특별한 프롬프트 하나만 알면 쉽게 만들 수 있을 것처럼 보입니다.

하지만 실제 제작에서는 원본 안무 구간과 사진 선택, 그리고 첫 결과를 어떻게 판단하는지가 함께 중요합니다.

같은 사진을 사용해도 너무 복잡한 안무 구간을 선택하면 결과가 달라질 수 있고, 같은 원본 영상을 사용해도 사진 조건에 따라 얼굴이나 전신 표현에서 차이가 생길 수 있습니다.

그래서 한 번에 완성하려고 하기보다,

짧게 만들어보고 → 결과를 보고 → 문제 하나를 찾고 → 그 부분만 수정하는 방식

이 가장 이해하기 쉬웠습니다.

이번 챌린지는 단순히 유행하는 영상을 따라 만드는 것에서 끝나지 않습니다.

한 번 제작 과정을 익혀두면 나중에는 다른 안무 영상이나 직접 촬영한 움직임을 활용해 자신의 사진이나 캐릭터로 새로운 AI 콘텐츠를 만드는 데도 응용할 수 있습니다.

앞으로도 유행하는 AI 영상이 나오면 단순히 결과만 소개하기보다 제가 직접 어떤 자료를 준비하고 어떤 과정을 거쳐 만들었는지, 실제로 어디에서 실패했고 무엇을 바꿨는지까지 하나씩 정리해보려고 합니다.

FAQ

퇴사할게여 AI 챌린지는 어떻게 만드는 건가요?

소연의 ‘퇴사할게여’ 안무처럼 움직임을 참고할 원본 영상과 자신의 사진을 준비한 뒤, 원본 움직임을 참고할 수 있는 AI 영상 기능을 이용해 사진 속 인물이 안무를 하는 새로운 영상을 만드는 방식입니다. 이번 글에서는 Higgsfield Genjutsu를 기준으로 정리했습니다.

얼굴만 나온 셀카로도 만들 수 있나요?

사용하는 기능과 원본 안무에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 춤처럼 몸 전체의 움직임이 큰 영상에서는 얼굴만 보이는 사진과 상반신 또는 전신이 보이는 사진을 직접 비교해보는 편이 결과를 판단하기 좋습니다.

얼굴이 계속 바뀌면 무엇부터 수정해야 하나요?

프롬프트만 계속 늘리기보다 입력 사진과 원본 안무 구간을 먼저 확인하는 것이 좋습니다. 얼굴 방향이 빠르게 바뀌는 장면인지, 사진에서 얼굴 특징이 충분히 선명한지도 함께 살펴볼 수 있습니다.

Higgsfield Genjutsu 크레딧은 얼마나 필요한가요?

서비스 정책과 생성 조건이 달라질 수 있으므로 실제 생성 직전에 표시되는 현재 크레딧을 확인하는 것이 가장 정확합니다. 직접 테스트할 때 사용 영상 길이와 실제 소비 크레딧을 함께 기록해두면 이후 제작에도 도움이 됩니다.