이 소식은 무엇인가요?
배경부터 차근차근 살펴보기
월드 모델은 물리 법칙과 인과관계를 이해하고 텍스트나 이미지 조건에 따라 다양한 시나리오를 생성할 수 있는 AI 모델입니다. 최근 이 분야는 영상 생성 AI의 다음 단계로 주목받고 있으며, 산업계의 주요 기업들이 기술 개발에 투자하고 있습니다.
텐센트는 텍스트 명령과 카메라 움직임에 맞춰 영상을 연속으로 생성하는 'Hy-Nomas' 월드 모델을 오픈소스로 공개했습니다. 기존 영상 생성 도구와 달리, 이 모델은 영상이 완성되기 전에 사물 추가, 인물의 행동 변경, 배경·화풍 수정 등을 실시간으로 할 수 있는 점이 특징입니다.
RTX 4090 하나에서 구동 가능한 저메모리 설정을 제공하므로 대규모 클라우드 인프라가 없어도 로컬 환경에서 테스트와 연구가 가능합니다. 또한 이전 구간의 영상 정보를 다음 생성 구간에 활용하도록 설계되어 장면의 일관성과 자연스러움을 높입니다.
영상 제작이나 AI 기술 평가가 필요한 사람들에게 이 모델은 공개 소스로 직접 성능을 검증할 수 있는 기회를 제공합니다. 텐센트 같은 대형 회사의 월드 모델 공개는 이 기술이 연구 단계를 벗어나 실무에 활용할 수 있는 단계로 진입했음을 보여주는 신호입니다.
공식 발표에서 확인된 내용
구체적으로 무엇이 달라졌나
- 01
텍스트 명령으로 영상 생성: 사용자가 자연어로 작성한 명령을 입력하면 모델이 이에 맞춰 영상을 생성합니다.
- 02
생성 중 장면 편집 가능: 영상 완성 후가 아니라 생성되는 도중에 사물 추가, 인물 행동 변경, 배경·화풍 수정 등을 바로 적용할 수 있습니다.
- 03
카메라 시점 제어: 사용자가 카메라의 이동 경로와 촬영 시점을 지정해서 원하는 각도의 영상을 생성합니다.
- 04
저메모리 구동: RTX 4090 단일 GPU 환경을 명시적으로 지원하므로 고가의 인프라 없이 로컬 테스트가 가능합니다.
- 05
장면 연속성 설계: 이전 생성 구간의 정보를 다음 구간에 활용해 영상의 일관성과 자연스러움을 개선합니다.
사용자에게 미치는 영향
누구에게 어떤 의미가 있나
비디오 제작자와 영상 창작자
스크립트나 텍스트 설명만으로 초안 영상을 자동 생성한 뒤 세부 장면을 즉시 조정할 수 있으므로, 전통적인 frame-by-frame 편집의 일부를 자동화할 수 있게 됩니다.
AI 연구자와 기술 평가자
오픈소스 공개로 월드 모델의 실제 성능, 생성 속도, 메모리 효율성, 일관성 수준을 직접 평가할 수 있으며, 이를 바탕으로 자신의 연구 방향이나 도구 선택을 결정할 수 있습니다.
창작 강의 강사와 교육자
학생들에게 AI 기반 영상 생성 기술을 소개하고, 직접 모델을 다운로드해 조작해보는 실습을 진행할 수 있으므로 기술 이해도를 높일 수 있습니다.
실제 활용 장면
어디에 어떻게 써볼 수 있나
장면 스크립트에서 초안 영상 자동 생성
텍스트로 장면 지시를 입력해 영상 초안을 빠르게 생성한 뒤, 필요한 부분을 수정하는 방식으로 제작 시간을 단축할 수 있습니다.
- 예를 들면
- 입력: '햇빛 속 해변에서 인물이 느리게 걸어가는 장면. 카메라는 오른쪽에서 왼쪽으로 이동' → 생성 중 인물의 복장, 배경 색감, 걷는 속도를 조정하고 최종 영상 확인.
- 확인할 결과
- 텍스트 기반 초안 영상이 생성되고, 생성 과정 중 환경·인물 행동 수정이 가능하므로 기존 편집보다 빠르게 요구사항을 반영한 최종 영상 완성.
다양한 카메라 앵글을 한 번에 생성
같은 장면을 여러 카메라 움직임 경로로 생성해 다양한 앵글의 영상을 효율적으로 제작할 수 있습니다.
- 예를 들면
- 입력: '책상에서 작업하는 사람' 프롬프트 + '카메라는 정면에서 우측으로 360도 회전' 설정 → 같은 인물과 배경 하에 여러 카메라 앵글의 영상 다중 생성 후 편집용으로 저장.
- 확인할 결과
- 한 번의 명령으로 여러 각도 버전의 영상이 생성되어, 편집 과정에서 장면에 맞는 앵글을 선택할 수 있음.
월드 모델 성능 비교 평가
오픈소스이므로 동일한 조건에서 다른 월드 모델과 성능을 비교하고, 자신의 필요에 맞는 도구를 선택할 수 있습니다.
- 예를 들면
- 입력: 동일한 프롬프트를 Hy-Nomas와 다른 월드 모델에 각각 입력 → 생성 시간, GPU 메모리 사용량, 출력 영상의 자연스러움, 일관성을 정량 측정하고 기록.
- 확인할 결과
- 각 모델의 장단점을 정량적으로 파악해 비용·성능·품질 측면에서 자신의 필요에 맞는 모델을 선택할 수 있음.
직접 적용해 보기
처음부터 무리하지 말고, 이 순서로 확인하세요
GPU 환경과 의존성 확인
Hy-Nomas의 공식 GitHub 저장소 README에서 요구하는 CUDA 버전, Python 버전, 필수 라이브러리를 확인하고, 자신의 로컬 환경과 일치하는지 점검합니다.
확인: RTX 4090 또는 이에 상당하는 GPU 메모리가 있는지, 설치된 CUDA와 Python 버전이 요구사항을 만족하는지 `nvidia-smi` 및 `python --version` 명령으로 확인.
모델과 코드 다운로드 후 설치
GitHub 저장소에서 코드를 클론하고, 요구되는 Python 패키지를 pip install로 설치합니다.
확인: 설치 과정에서 오류가 발생하지 않는지 확인하고, 설치 완료 후 모델 가중치 파일이 정상적으로 로드되는지 간단한 테스트 스크립트로 검증.
짧은 프롬프트로 첫 테스트 실행
10초 미만의 간단한 장면 (예: '책상 위의 컵')으로 모델을 처음 구동하여 실제 생성 시간, GPU 메모리 사용량, 출력 영상의 기본 품질을 확인합니다.
확인: 생성에 소요된 실제 시간(초 단위), 최대 GPU 메모리 사용량(MB 단위), 생성된 영상의 해상도·프레임 수·화질 수준을 기록하고, 예상과의 차이점 정리.
생성 중 편집 기능 시험
모델이 제공하는 '생성 중 장면 수정' API나 파라미터를 실제로 사용해보고, 어떤 요소(사물, 색상, 행동 등)를 조정할 수 있는지 제한 범위를 확인합니다.
확인: 텍스트 프롬프트 수정만으로 변경 가능한 요소와 추가 파라미터 설정이 필요한 요소를 구분해서 정리하고, 예상한 변화와 실제 결과의 차이 기록.
선택 및 적용 결정
앞의 모든 테스트 결과를 종합해 이 모델을 실무에 도입할지, 추가 모니터링이 필요한지, 아니면 다른 솔루션을 찾을지 결정하고 그 근거를 문서화합니다.
확인: 도입 결정 시: 팀 가이드라인 수립 및 작은 프로젝트부터 시작. 계속 모니터링 필요 시: 확인할 항목과 다음 점검 일정 기록. 미도입 시: 거절 이유와 대체 도구명 정리.
해석할 때 주의할 점
확인된 범위와 아직 모르는 내용을 구분하세요
공식 발표에서 확인된 사실: 텐센트가 'Hy-Nomas' 월드 모델을 오픈소스로 공개했으며, 텍스트 명령과 카메라 제어로 영상 생성 가능, 생성 중 장면 편집 가능, RTX 4090에서 저메모리 구동 가능, 모델 가중치와 실행 코드 제공. 아직 공개되지 않은 내용: 정확한 생성 속도와 메모리 사용량, 다양한 GPU 환경에서의 호환성, 이전 구간 정보 활용이 실제 성능 향상에 미치는 정도, 모델의 구체적 실패 사례, 상업용 활용 라이선스 조건, 학습 데이터 구성 및 출처, 향후 업데이트 계획.
- 생성 속도와 메모리 비용이 명시되지 않음: 실제 영상 길이, 해상도, 편집 횟수에 따라 소요 시간과 메모리 사용량이 어떻게 변하는지 직접 테스트 필요.
- 다른 GPU 환경에서의 호환성 불명: RTX 4090만 명시되었고, RTX 3090, A100 등 다른 GPU에서의 동작 여부와 성능 저하 정도를 확인해야 함.
- 생성 품질의 일관성 조건 미명시: 어떤 유형의 텍스트 명령에 잘 응하고, 어떤 상황에서 실패하는지(복잡한 인물, 빠른 움직임, 물리 시뮬레이션 등) 알 수 없음.
- 개인정보·라이선스·데이터 정책 확인 필요: 학습 데이터 출처, 사용자 입력 처리 정책, 상업용 활용 조건이 명시되지 않았으므로 법무 검토 필요.
- 장기 유지보수 계획 불명: 텐센트의 오픈소스 프로젝트이므로 지속적인 업데이트, 버그 수정, 새로운 라이브러리 호환성 유지 여부를 확인해야 함.
출처와 확인일
원문에서 다시 확인하기
이 글은 AI타임스의 공식 발표를 바탕으로 정리했습니다. 기능 범위와 제공 조건은 바뀔 수 있으므로 실제로 적용하기 전에는 원문을 다시 확인해 주세요.
- 마지막 확인
- 2026-10-25
- 다음 검토
- 2026-11-24