AI 영상 편집 혁신, Runway ML 기능과 활용법 완벽 정리

영상 편집, 특히 복잡한 후반 작업은 늘 많은 시간과 노력을 요구하는 지난한 과정이었습니다. 영상 속 배경을 깔끔하게 지워내거나, 영상에 정확히 일치하는 자막을 일일이 입력하고, 수많은 클립을 정교하게 다듬는 일은 마치 수십 개의 실타래가 엉킨 거대한 매듭을 하나씩 풀어내는 것과 같은 작업이라고 할 수 있습니다. 숙련된 전문가조차도 막대한 시간을 투자해야만 겨우 만족스러운 결과물을 얻을 수 있었던 것이 사실이지요. 하지만 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전하면서 이러한 영상 편집의 패러다임 자체가 혁명적으로 변화하고 있습니다. 여러분은 혹시 이런 상상해보신 적이 있으신가요? 단 몇 번의 클릭만으로 영상 배경을 마법처럼 지워버리고, 말소리에 맞춰 자막이 자동으로 생성되며, 복잡한 편집 과정마저 AI가 알아서 도와주는 그런 미래 말입니다. 얼핏 생각하면 공상과학 영화에서나 나올 법한 이야기라고 생각하실 수도 있습니다. 하지만 실제로 이러한 상상을 현실로 만들어주는 강력한 AI 기반 영상 편집 도구가 등장했습니다. 바로 'Runway ML'이 그 주인공입니다.

Runway ML은 인공지능의 힘을 빌려 영상 편집의 오랜 난제들을 한 번에 해결해주는 혁신적인 플랫폼이라고 단언할 수 있습니다. 기존의 영상 편집 방식이 마치 손으로 모든 것을 직접 만들어야 하는 수공예에 가까웠다면, Runway ML은 AI라는 최첨단 도구를 활용하여 마치 공장에서 대량 생산하듯이 빠르고 효율적으로 영상 결과물을 창조할 수 있도록 돕는 시스템이라는 것입니다. 이는 단순한 도구의 등장을 넘어, 영상 콘텐츠 제작 방식 자체를 근본적으로 변화시키는 거대한 흐름의 시작이라고 보아야만 합니다. 이번 포스팅에서는 Runway ML이 어떻게 영상 배경을 지우고, 자막을 입히며, 나아가 영상 편집 전반을 한 번에 처리할 수 있도록 돕는지, 그 놀라운 AI 기술의 원리와 실질적인 활용법에 대해 극도로 상세하게 살펴보겠습니다.

AI 기반 영상 편집의 핵심, Runway ML은 무엇인가?

Runway ML은 머신러닝(Machine Learning)과 인공지능 기술을 핵심 기반으로 하는 차세대 영상 편집 플랫폼입니다. 기존의 영상 편집 소프트웨어들이 대부분 수동적인 조작과 전문가의 숙련된 기술에 의존했던 것과는 달리, Runway ML은 AI 모델을 활용하여 반복적이고 복잡한 작업을 자동화하고, 사용자의 창의적인 아이디어를 훨씬 더 쉽고 빠르게 현실화할 수 있도록 설계되었습니다. 쉽게 말하자면, 여러분이 영상 편집 과정에서 겪는 수많은 어려움을 AI가 마치 똑똑한 비서처럼 알아서 처리해주는 것이라고 이해하시면 됩니다. 이는 과거에는 상상하기 어려웠던 수준의 효율성과 접근성을 제공하며, 영상 콘텐츠 제작의 문턱을 획기적으로 낮추는 데 결정적인 역할을 하고 있습니다.

Runway ML의 핵심적인 강점은 바로 'Generative AI', 즉 생성형 인공지능 기술을 적극적으로 활용한다는 점입니다. 생성형 AI는 단순히 데이터를 분석하고 분류하는 것을 넘어, 새로운 데이터나 콘텐츠를 직접 생성해낼 수 있는 인공지능 모델을 의미합니다. 예를 들어, 특정 스타일의 이미지를 만들거나, 텍스트 설명을 바탕으로 영상을 만들어내는 등의 능력이 바로 생성형 AI의 대표적인 예시라고 할 수 있습니다. Runway ML은 이러한 생성형 AI 모델을 영상 편집 워크플로우에 깊숙이 통합하여, 기존에는 불가능했던 다양한 AI 마법 같은 기능들을 구현하고 있는 것입니다. 이 때문에 Runway ML은 단순한 편집 도구가 아니라, AI와 인간의 협업을 통해 새로운 창작의 지평을 열어주는 플랫폼이라고 할 수 있습니다.

구분	기존 영상 편집 방식	Runway ML (AI 기반)
작업 방식	수동적, 프레임 단위의 정교한 조작 필요	AI 모델 기반 자동화, 직관적 조작
필요 기술	고도의 숙련된 편집 기술, 전문 지식 요구	AI가 보조하므로 상대적으로 낮은 기술 장벽
시간 효율성	매우 비효율적, 반복 작업에 시간 소모가 큼	압도적으로 효율적, 몇 분 안에 복잡한 작업 처리
창의성 발현	기술적 제약으로 아이디어 구현에 한계	AI가 기술적 장벽을 낮춰 창의력 발휘 공간 확대
주요 기능	컷 편집, 색 보정, 오디오 믹싱 등 기본적인 편집	배경 제거, 자동 자막, 텍스트-영상 변환 등 AI 기반 고급 기능

영상 배경을 마법처럼 지우는 '인페인팅(Inpainting)'과 '로토스코핑(Rotoscoping)'의 진화

Runway ML의 가장 눈에 띄는 기능 중 하나는 바로 영상 배경을 깔끔하게 지우는 능력입니다. 기존에는 크로마키(Chroma Key)라는 특수 촬영 기법을 사용하거나, 로토스코핑(Rotoscoping)이라는 매우 노동 집약적인 수동 작업을 통해 배경을 제거해야만 했습니다. 로토스코핑은 영상의 모든 프레임에 걸쳐 인물이나 객체의 윤곽선을 일일이 따내는 작업으로, 단 몇 초 분량의 영상에서도 며칠 밤낮을 새워야 할 정도로 극도로 지루하고 힘든 작업이었습니다. 그렇다면 Runway ML은 어떻게 이처럼 어려운 작업을 단 몇 번의 클릭만으로 가능하게 만드는 것일까요? 그 비밀은 바로 AI 기반의 '인페인팅(Inpainting)'과 고도화된 '로토스코핑' 기술에 있습니다.

인페인팅은 손상되거나 제거하고 싶은 이미지/영상 영역을 주변 픽셀 정보를 바탕으로 자연스럽게 채워 넣는 기술을 의미합니다. 과거에는 인페인팅이 주로 이미지 복원이나 특정 객체 제거에 사용되었지만, Runway ML은 이를 영상에 적용하여 사용자가 지우고 싶은 배경 영역을 지정하면 AI가 해당 영역을 자동으로 분석하고, 마치 원래부터 그 부분이 없었던 것처럼 자연스럽게 채워 넣어주는 방식으로 작동합니다. 이는 영상 내 객체와 배경을 정확하게 분리해내는 '시맨틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation)'이라는 AI 기술이 기반이 되기 때문에 가능한 일입니다. 시맨틱 세그멘테이션은 이미지나 영상 속 모든 픽셀을 각각의 의미 있는 범주(예: 사람, 하늘, 도로 등)로 분류하는 기술로, AI가 영상 속 어떤 부분이 '배경'이고 어떤 부분이 '지우지 말아야 할 '주요 객체'인지 스스로 판단하게 돕습니다.

더욱 놀라운 점은 Runway ML이 AI 기반 로토스코핑 기술을 통해 복잡한 움직임 속에서도 객체를 정확히 추적하고 배경을 분리해낼 수 있다는 사실입니다. 기존의 로토스코핑이 사람이 일일이 윤곽선을 그렸다면, AI 기반 로토스코핑은 영상 내 특정 객체(예: 사람, 자동차)를 사용자가 지정하면, AI가 그 객체의 움직임을 프레임별로 자동으로 감지하고 윤곽선을 생성하여 배경과 분리해냅니다. 이는 객체 추적(Object Tracking) 알고리즘과 모션 분석(Motion Analysis) 기술이 결합된 결과라고 할 수 있습니다. AI는 영상 속 픽셀들의 변화를 분석하여 객체의 형태와 위치가 어떻게 변하는지 학습하며, 이를 통해 마치 사람이 수십 시간 동안 작업한 것과 같은 정교한 배경 분리 결과물을 순식간에 만들어냅니다. 여러분은 더 이상 밤샘 작업을 하며 배경을 따낼 필요가 없습니다. 클릭 몇 번으로 원하는 배경을 완벽하게 제거하고, 그 자리에 새로운 배경을 합성하거나 투명한 상태로 만들 수 있는 것이지요. 이는 영상 콘텐츠 제작의 효율성을 상상을 초월하는 수준으로 끌어올리는 혁명적인 변화라고 할 수 있습니다.

자동 자막 생성의 마법: 음성 인식(ASR)과 자연어 처리(NLP)의 결합

Runway ML은 영상에 자막을 입히는 작업 또한 AI의 힘으로 자동화합니다. 과거에는 영상의 대본을 직접 작성하거나, 영상 속 음성을 듣고 타이핑하는 방식으로 자막을 일일이 만들어야 했습니다. 이는 특히 긴 영상의 경우 엄청난 시간과 노동력을 요구하는 작업이었고, 오타나 싱크(Sync) 오류가 발생하기 쉬웠습니다. 하지만 Runway ML의 자동 자막 생성 기능은 이러한 모든 어려움을 단번에 해결해줍니다. 과연 어떤 기술이 이 마법을 가능하게 하는 것일까요? 바로 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR) 기술과 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술의 결합입니다.

음성 인식(ASR)은 사람의 음성 신호를 텍스트 형태로 변환하는 인공지능 기술입니다. Runway ML은 이 ASR 모델을 활용하여 영상 속 사람의 말소리를 자동으로 감지하고, 이를 텍스트로 정확하게 변환해냅니다. 이 과정에서 AI는 단순히 음성을 텍스트로 바꾸는 것을 넘어, 발화자의 억양, 속도, 심지어 감정까지도 미묘하게 분석하여 더 정확한 텍스트를 생성하려고 노력합니다. 예를 들어, 대화가 빠르게 진행되더라도 AI는 문맥을 파악하여 적절한 단어를 유추하고, 불분명한 발음도 어느 정도 보정하여 텍스트로 변환하는 것입니다.

생성된 텍스트는 이후 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 더욱 정교하게 다듬어집니다. NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하도록 돕는 인공지능 분야입니다. Runway ML은 NLP를 사용하여 변환된 텍스트에 문장 부호를 자동으로 추가하고, 문법적인 오류를 수정하며, 영상의 타임라인에 맞춰 자막의 시작과 끝 시간을 정확하게 동기화(Sync)시키는 역할을 합니다. 즉, AI는 단순히 음성을 텍스트로 옮기는 것을 넘어, 생성된 텍스트가 실제로 사람이 읽기에 자연스럽고 이해하기 쉬운 자막 형태가 되도록 편집하는 과정까지 담당하는 것입니다.

이러한 ASR과 NLP의 결합 덕분에 여러분은 더 이상 자막 작업에 귀한 시간을 낭비할 필요가 없습니다. Runway ML에 영상을 업로드하기만 하면, AI가 음성을 분석하여 자동으로 자막을 생성하고, 심지어 자막의 스타일이나 위치까지도 어느 정도 조절할 수 있도록 옵션을 제공합니다. 물론, AI가 완벽할 수는 없으므로 약간의 수동 수정이 필요할 때도 있겠지만, 이는 기존에 자막 작업을 하는 데 들였던 시간에 비하면 극히 미미한 수준이라고 할 수 있습니다. 특히, 다국어 자막 생성 기능까지 지원한다면, 글로벌 콘텐츠 제작자들에게는 상상을 초월하는 혁신적인 도구가 될 것이 분명합니다.

AI가 돕는 올인원(All-in-One) 영상 편집의 미래

Runway ML은 단순한 배경 제거 및 자막 생성 도구를 넘어, 영상 편집의 전반적인 과정을 AI의 도움을 받아 한 번에 처리할 수 있는 '올인원' 플랫폼을 지향하고 있습니다. 이는 마치 영상 편집 스튜디오 전체를 AI가 관리해주는 것과 같은 경험을 제공하겠다는 비전이라고 할 수 있습니다. 그렇다면 배경 제거와 자막 외에 어떤 AI 기능들이 영상 편집을 혁신적으로 변화시키고 있는 것일까요? 그 해답은 '텍스트-투-비디오(Text-to-Video)', '스타일 전이(Style Transfer)', 그리고 '스마트 편집 어시스턴트' 기능에서 찾을 수 있습니다.

텍스트-투-비디오 기능은 여러분이 입력한 간단한 텍스트 설명을 바탕으로 AI가 새로운 영상을 직접 생성해내는 혁명적인 기술입니다. 예를 들어, 여러분이 "푸른 초원을 달리는 유니콘"이라고 입력하면, AI는 이 설명을 이해하고 해당 내용에 부합하는 영상을 처음부터 만들어내는 것입니다. 이는 기존에는 상상조차 할 수 없었던 창작의 영역으로, 아이디어를 시각화하는 데 엄청난 시간을 단축시켜줍니다. 이 기술은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 생성형 이미지/비디오 모델이 결합된 결과라고 할 수 있으며, AI가 텍스트의 의미를 심층적으로 파악하고 이를 시각적인 정보로 변환하는 복잡한 과정을 거칩니다.

스타일 전이(Style Transfer)는 특정 예술 작품이나 영상의 시각적 스타일을 다른 영상에 적용하는 AI 기술입니다. 예를 들어, 여러분의 일반적인 영상을 고흐의 '별이 빛나는 밤' 그림처럼 보이게 하거나, 특정 영화의 색감과 질감을 입히는 것이 가능해지는 것입니다. 이 기능은 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 스타일 네트워크를 활용하여 원본 영상의 콘텐츠는 유지하되, 대상 스타일의 시각적 특징을 추출하여 이를 새로운 영상에 합성하는 방식으로 작동합니다. 이는 영상의 시각적 매력을 손쉽게 극대화할 수 있는 강력한 도구이며, 별도의 복잡한 시각 효과 작업 없이도 예술적인 결과물을 창출할 수 있도록 돕습니다.

Runway ML은 또한 '스마트 편집 어시스턴트' 역할을 수행하여 전체 편집 워크플로우를 최적화합니다. 예를 들어, AI는 영상 클립을 분석하여 중요한 순간을 자동으로 감지하고, 불필요한 부분을 제거하거나, 최적의 전환 효과를 제안할 수 있습니다. 또한, 사용자의 편집 습관을 학습하여 자주 사용하는 기능이나 워크플로우를 미리 제안함으로써 편집 시간을 획기적으로 단축시키는 지능적인 보조 역할을 수행합니다. 이 모든 기능들이 하나의 플랫폼 내에서 유기적으로 연결되어 작동함으로써, Runway ML은 단순한 편집 도구가 아니라, 창작자가 아이디어를 떠올리는 순간부터 최종 결과물을 완성하는 모든 과정에서 AI의 강력한 지원을 받을 수 있도록 돕는 진정한 '올인원' 솔루션이라고 할 수 있습니다. 여러분은 이제 아이디어 구현에 필요한 기술적 장벽 때문에 좌절할 필요가 전혀 없다는 뜻입니다.

Runway ML의 기술적 기반: 머신러닝 모델의 앙상블

Runway ML이 이처럼 혁명적인 기능들을 제공할 수 있는 근본적인 이유는 바로 다양한 첨단 머신러닝 모델들의 '앙상블(Ensemble)' 덕분입니다. 앙상블은 여러 개의 독립적인 머신러닝 모델을 결합하여 단일 모델보다 더 강력하고 안정적인 예측 또는 생성 성능을 달성하는 기법을 의미합니다. Runway ML은 단 하나의 거대한 AI 모델로 모든 것을 처리하는 것이 아니라, 각각의 특정 작업(예: 배경 제거, 음성 인식, 비디오 생성)에 특화된 여러 개의 AI 모델들을 유기적으로 연결하여 복잡한 영상 편집 작업을 수행하는 것입니다.

예를 들어, 배경 제거 기능에는 주로 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 모델들, 특히 '객체 분할(Object Segmentation)'과 '인페인팅(Inpainting)' 모델이 사용됩니다. 객체 분할 모델은 영상 내에서 사람, 사물 등의 객체 영역을 픽셀 단위로 정확히 구분해내며, 이 정보는 배경과 객체를 분리하는 데 결정적인 역할을 합니다. 이어서 인페인팅 모델은 분리된 배경 영역을 주변 픽셀 정보를 기반으로 자연스럽게 채워 넣어 배경이 제거된 것 같은 효과를 만듭니다.

자막 생성 기능에는 '음성 인식(ASR) 모델'과 '자연어 처리(NLP) 모델'이 필수적입니다. ASR 모델은 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 역할을 하고, NLP 모델은 변환된 텍스트의 문법적 정확성을 높이고, 문맥에 맞는 문장 부호를 삽입하며, 최종적으로 자막이 영상의 타임라인에 정확히 동기화되도록 조절합니다. 이러한 두 모델이 긴밀하게 협력하여 빠르고 정확한 자동 자막 생성을 가능하게 하는 것입니다.

더 나아가 텍스트-투-비디오 기능은 '생성형 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)'이나 '확산 모델(Diffusion Models)'과 같은 최신 생성형 AI 모델의 정수를 보여줍니다. 이러한 모델들은 방대한 양의 이미지와 비디오 데이터를 학습하여, 텍스트 프롬프트에 기반하여 완전히 새로운 시각적 콘텐츠를 생성해낼 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. AI가 텍스트의 의미를 이해하고, 그에 맞는 시각적 요소를 상상하며, 이를 영상으로 구현하는 일련의 복잡한 과정을 거치는 것이지요.

이처럼 Runway ML은 다양한 AI 모델들을 마치 오케스트라의 각 악기처럼 조화롭게 연주시킴으로써, 개별 AI 모델로는 달성하기 어려운 복합적이고 혁신적인 영상 편집 기능들을 제공하고 있습니다. 이러한 '멀티모달(Multimodal)' AI 시스템은 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 이는 향후 AI 기반 콘텐츠 제작의 핵심적인 방향이 될 것이 분명합니다. Runway ML은 바로 이러한 미래를 선도하고 있는 것입니다.

Runway ML 활용 시 유의사항 및 한계점

Runway ML은 분명 영상 편집의 미래를 제시하는 혁신적인 도구이지만, 여느 기술과 마찬가지로 현재의 한계점과 유의해야 할 사항들이 분명 존재합니다. AI가 아무리 뛰어나다고 해도 만능은 아니며, 특정 상황에서는 여전히 인간의 개입이 필수적이라는 점을 명심해야 합니다.

가장 먼저 고려해야 할 점은 AI의 '정확도' 문제입니다. 예를 들어, 복잡하고 예측 불가능한 움직임이 많은 영상의 배경을 제거할 때, AI가 완벽하게 모든 프레임에서 객체와 배경을 정확하게 분리하지 못할 수 있습니다. 미세한 경계 부분에서 오류가 발생하거나, 투명하거나 흐릿한 객체의 경우 완벽한 분리가 어려울 수도 있습니다. 또한, 자동 자막 생성 기능 역시 발음이 불분명하거나 배경 소음이 심한 환경에서는 오인식이 발생할 가능성이 있습니다. 전문 용어나 고유 명사, 또는 사투리 등은 AI가 정확하게 인식하지 못하여 수정이 필요할 수 있습니다. 따라서 AI가 생성한 결과물은 반드시 최종 검토 과정을 거쳐 수동으로 보정해야만 합니다. AI는 훌륭한 '초안'을 제공하지만, 완벽한 '최종본'은 여전히 인간의 손길을 필요로 한다는 것을 잊지 말아야 합니다.

다음으로, AI 모델의 '학습 데이터 편향' 문제입니다. AI 모델은 학습한 데이터에 기반하여 작동하기 때문에, 학습 데이터에 특정 편향이 존재한다면 AI의 결과물에도 해당 편향이 반영될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 인종이나 성별의 데이터가 부족하게 학습된 모델은 해당 그룹의 음성을 정확하게 인식하지 못하거나, 특정 이미지 스타일만 과도하게 생성하는 경향을 보일 수 있습니다. 이는 창의적인 다양성을 저해하거나, 때로는 의도치 않은 편견을 조장할 가능성이 있으므로, AI 결과물을 비판적인 시각으로 바라보고 활용해야만 합니다.

또한, '윤리적 문제'에 대한 고려도 필수적입니다. AI가 실제와 구분하기 어려운 영상을 생성하거나, 특정 인물의 음성이나 외모를 모방하여 '딥페이크(Deepfake)'와 같은 콘텐츠를 만들 수 있는 능력은 잠재적인 오용의 위험을 내포하고 있습니다. 이러한 기술이 악의적인 목적으로 사용될 경우 사회적으로 심각한 문제를 야기할 수 있으므로, AI 기술의 발전과 함께 윤리적 가이드라인과 규제 마련이 반드시 동반되어야 합니다. Runway ML과 같은 강력한 도구를 사용하는 사용자 역시 이러한 윤리적 책임을 인지하고 콘텐츠를 생산해야만 합니다.

마지막으로, '비용'과 '접근성' 문제입니다. 최첨단 AI 기술은 아직 개발 및 운영에 상당한 비용이 소요됩니다. 따라서 Runway ML과 같은 플랫폼은 대부분 구독 모델로 운영되며, 고급 기능을 사용할수록 더 높은 요금을 지불해야 할 수 있습니다. 모든 크리에이터가 이러한 비용을 감당할 수 있는 것은 아니므로, 기술의 발전과 함께 AI 도구의 접근성을 높이는 방안에 대한 고민도 필요합니다. 이러한 한계점들을 인지하고 현명하게 활용한다면, Runway ML은 분명 여러분의 영상 편집 워크플로우를 혁신적으로 변화시키는 강력한 도구가 될 것입니다.

결론: AI, 영상 제작의 새로운 지평을 열다

지금까지 우리는 Runway ML이 어떻게 인공지능의 힘을 빌려 영상 배경을 지우고, 자막을 입히며, 나아가 영상 편집 전반을 한 번에 처리할 수 있도록 돕는지에 대해 심도 깊게 살펴보았습니다. Runway ML은 단순한 편집 도구를 넘어, 머신러닝과 생성형 AI 기술의 정수를 결합하여 영상 콘텐츠 제작의 오랜 난제들을 해결하고, 창작자들이 기술적 제약 없이 오직 아이디어에만 집중할 수 있도록 돕는 혁명적인 플랫폼이라는 것을 확인할 수 있었습니다.

우리는 Runway ML이 AI 기반의 '인페인팅'과 고도화된 '로토스코핑' 기술을 통해 복잡한 배경 제거 작업을 자동화하는 원리를 이해했습니다. 또한, '음성 인식(ASR)'과 '자연어 처리(NLP)' 기술의 결합으로 영상 자막 생성 작업이 얼마나 효율적으로 변화하는지를 알아보았습니다. 더 나아가, '텍스트-투-비디오' 기능과 '스타일 전이', 그리고 '스마트 편집 어시스턴트' 기능들이 어떻게 영상 편집의 전반적인 과정을 AI의 도움으로 혁신하고 있는지도 상세히 탐구했습니다. 이 모든 기능들이 다양한 머신러닝 모델들의 '앙상블'을 통해 구현된다는 점 역시 명심해야 합니다.

물론, AI 기술은 아직 발전 초기 단계에 있으며, 완벽하지 않은 부분과 윤리적 고려 사항들이 존재합니다. 하지만 Runway ML과 같은 AI 기반 영상 편집 도구의 등장은 분명 영상 제작의 새로운 지평을 열고 있습니다. 더 이상 고가의 장비나 수십 년의 숙련된 기술이 없더라도, 누구나 자신의 아이디어를 영상 콘텐츠로 쉽게 구현할 수 있는 시대가 도래하고 있는 것입니다. 이는 개인 크리에이터부터 대규모 미디어 기업에 이르기까지 모든 콘텐츠 제작자들에게 엄청난 기회를 제공할 것입니다.

이제 영상 편집은 더 이상 기술적 어려움의 영역이 아닙니다. Runway ML이 제공하는 AI의 강력한 힘을 활용하여, 여러분의 상상력을 제한 없이 펼치고, 이전에는 불가능하다고 여겨졌던 창의적인 영상들을 만들어내는 것에 도전해 보시기 바랍니다. AI는 우리의 일자리를 빼앗는 것이 아니라, 오히려 우리의 창의성을 극대화하고, 더욱 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 든든한 조력자가 될 것이 분명합니다. Runway ML과 함께라면 여러분도 영상 제작의 마법사가 될 수 있을 것이라고 확신합니다.