Vidu

Vidu AI란 무엇인가

Vidu AI는 AI 기반 콘텐츠 제작을 위한 AI 영상 생성 플랫폼으로, 텍스트와 이미지를 고품질의 동적 비디오로 전환하는 데 초점을 맞춥니다. 국내에서 자체 개발된 비디오 생성 모델을 통해 사람·사물의 주체 일관성을 유지한 채 장면을 전개하며, 초보자도 3단계로 손쉽게 결과물을 얻을 수 있습니다. 사용자는 Text-to-Video, Image-to-Video, 레퍼런스 기반 생성 등 다양한 입력 방식을 선택해 스토리보드 없이도 아이디어를 빠르게 시각화할 수 있습니다. 마케팅, 교육, 제품 소개, 소셜 미디어 등 광범위한 제작 워크플로우에서 반복 작업을 줄이고, 짧은 시간에 일관된 품질의 영상을 산출하는 것이 핵심 가치입니다. 또한 직관적인 인터페이스와 모델 수준의 제어 옵션을 통해 프롬프트를 미세 조정하고, 시도–피드백–재생성 과정을 간결하게 만들어 제작 효율을 높입니다.

Vidu AI 주요 기능

• Text-to-Video: 자연어 프롬프트를 기반으로 스토리를 동적 영상으로 변환해 아이디어를 신속히 시각화합니다.
• Image-to-Video: 단일 이미지에서 움직임을 생성해 제품 컷, 캐릭터, 일러스트를 생동감 있게 확장합니다.
• Reference-to-Video: 참조 이미지·장면을 기반으로 톤과 스타일을 일관되게 유지하며 영상을 만듭니다.
• 주체 일관성 유지: 동일 인물·오브젝트의 특성을 영상 전반에 걸쳐 안정적으로 유지합니다.
• 3단계 제작 플로우: 입력 선택 → 프롬프트/옵션 설정 → 생성으로 빠르게 결과에 도달합니다.
• 프롬프트 제어와 미리보기: 키워드, 스타일, 움직임 강도 등 핵심 요소를 조정하고 즉시 피드백을 확인합니다.
• 고품질 동적 비디오: 마케팅과 교육 등 실사용에 적합한 품질의 결과물을 제공합니다.

Vidu AI 적용 대상

짧은 시간에 일관된 품질의 영상을 제작해야 하는 마케터, 크리에이터, 교육자, 전자상거래 셀러, 스타트업/인하우스 콘텐츠 팀, SNS 운영자에게 적합합니다. 스토리보드나 고급 편집 없이도 텍스트-투-비디오와 이미지-투-비디오를 활용해 프로토타이핑, 제품 소개, 튜토리얼, 숏폼 캠페인 등 다양한 활용 시나리오에 적용할 수 있습니다.

Vidu AI 사용 단계

1. 프로젝트를 생성하고 Text-to-Video, Image-to-Video, 레퍼런스 기반 중 원하는 생성 모드를 선택합니다.
2. 프롬프트를 작성하거나 이미지를 업로드하고, 주제·스타일·움직임 등 핵심 요소를 간단히 설정합니다.
3. 미리보기를 생성해 결과를 확인하고, 필요한 경우 프롬프트나 옵션을 조정해 재생성합니다.
4. 만족스러운 결과가 나오면 최종 영상을 렌더링하고 다운로드합니다.
5. 플랫폼 내에서 버전을 관리하며 다양한 배포 채널(SNS/웹/프레젠테이션)에 맞춰 재가공합니다.

Vidu AI 산업 사례

전자상거래 분야에서는 제품 이미지를 기반으로 짧은 데모 영상을 생성해 상세페이지와 숏폼 광고에 활용할 수 있습니다. 교육 분야에서는 텍스트 설명을 시각화한 개념 설명 클립을 빠르게 제작해 온라인 강의와 교육 포털에 배포합니다. 미디어·엔터테인먼트에서는 콘셉트 보드나 캐릭터 스틸을 동적 티저로 확장해 초기 피칭 자료로 사용합니다. 또한 브랜드 캠페인에서는 문구와 레퍼런스를 조합해 일관된 톤의 시리즈 영상을 단기간에 제작할 수 있습니다.

Vidu AI 요금제

요금제와 무료 이용(체험 또는 제한형) 제공 여부는 변경될 수 있으므로, 최신 정보는 Vidu AI 공식 웹사이트의 안내를 확인하는 것이 정확합니다.

Vidu AI 장단점

Vidu AI 인기 질문

• 어떤 입력 형식을 지원하나요?

  텍스트, 이미지, 그리고 참조(Reference) 기반 입력을 지원해 다양한 방식으로 영상을 생성할 수 있습니다.

• 생성된 영상을 상업적으로 사용해도 되나요?

  상업적 이용 가능 여부와 범위는 플랫폼의 이용 약관 및 라이선스 정책을 확인해야 합니다. 프로젝트 시작 전 최신 정책을 검토하세요.

• 주체 일관성을 높이려면 어떻게 해야 하나요?

  참조 이미지나 명확한 키워드를 포함해 프롬프트를 구체화하고, 동일한 표현을 반복 사용해 모델이 핵심 특징을 안정적으로 학습하도록 돕는 것이 유효합니다.

• 렌더링 시간은 얼마나 걸리나요?

  영상 길이, 장면 복잡도, 서버 상태에 따라 달라집니다. 미리보기를 통해 빠르게 확인한 뒤 필요 시 설정을 조정해 최종 렌더링을 진행하는 것이 효율적입니다.