Seedance 2.0 vs Wan 2.7: 중국산 비디오 AI 비교

Seedance 2.0와 Wan 2.7은 2026년에 출시된 중국의 최상위급 AI 비디오 시스템 두 가지입니다. 둘은 서로 다른 영역에서 강점을 보입니다.

• Seedance 2.0: ByteDance의 모델로, 텍스트·이미지·오디오·비디오 입력에 대한 고급 제어를 갖춘 정밀하고 멀티모달한 비디오 생성에 집중합니다. 광고나 시네마틱 쇼트처럼 세련되고 얼굴 중심의 콘텐츠에 이상적입니다.
• Wan 2.7: Alibaba의 시스템으로, 캐릭터 일관성, 스토리보딩, 그리고 오픈소스 프레임워크 특유의 유연성을 우선시합니다. 확장 가능한 프로젝트, 멀티 클립 워크플로, 편집 작업에 가장 적합합니다.

빠른 비교

프리미엄 품질의 영상을 원한다면 Seedance 2.0을 선택하세요. 확장 가능한 멀티 클립 워크플로에는 Wan 2.7이 더 나은 선택입니다. 많은 크리에이터가 최적의 결과를 위해 두 모델을 함께 사용합니다.

Seedance 2.0: 기능과 강점

핵심 역량

ByteDance의 SEED Lab이 개발한 Seedance 2.0은 **45억 파라미터 규모의 듀얼 브랜치 디퓨전 트랜스포머(Dual-Branch Diffusion Transformer)**로, 비디오와 오디오를 동시에 생성하여 후반 작업의 수고를 덜어줍니다.

이 모델을 차별화하는 것은 **옴니 레퍼런스 시스템(Omni-Reference System)**으로, 프롬프트에 포함된 모든 레퍼런스 에셋을 태그 기반으로 정밀하게 제어할 수 있습니다. 사용자는 최대 9장의 이미지, 3개의 비디오 클립, 3개의 오디오 클립을 입력할 수 있으며, @image1이나 @video1 같은 명령으로 프롬프트 안에서 각 에셋에 직접 태그를 붙일 수 있습니다. 이를 통해 캐릭터 디자인, 의상, 카메라 앵글, 심지어 동작의 리듬까지 세밀하게 제어할 수 있습니다. Segmind은 이 기능을 강조하며 다음과 같이 말합니다.

"Seedance 2.0의 가장 뚜렷한 차별점은 옴니 레퍼런스 시스템입니다. 대부분의 모델이 레퍼런스 이미지를 느슨한 스타일 힌트로만 다루는 반면, Seedance 2.0은 프롬프트 안에서 이미지를 명시적으로 태그하고 어디에 어떻게 나타날지를 정확히 제어할 수 있게 해줍니다." ^[2]

또한 Seedance 2.0은 **멀티샷 스크립팅(multi-shot scripting)**을 지원하여, 사용자가 구체적인 타이밍과 함께 전체 샷 리스트를 정의할 수 있습니다(예: "Shot 1 | 0s–3s: 와이드 설정 샷, 돌리 인"). 이는 8개 이상의 언어를 아우르는 앰비언트 사운드, 폴리 효과, 음악, 립싱크를 포괄하는 듀얼 채널 스테레오 오디오 생성과 매끄럽게 함께 실행됩니다.

이러한 기능들이 결합되어 크리에이터에게 강력한 도구를 제공하지만, 아래에 정리한 것처럼 일정한 한계도 함께 따라옵니다.

강점과 한계

이 모델의 성능 지표는 그 역량을 잘 보여줍니다. 예를 들어 VBench에서 ELO 점수 1,272점, 주제 일관성(Subject Consistency) 점수 93.4점을 기록하며 Kling 1.6(92.1)이나 Wan 2.1 Fast(90.7) 같은 경쟁작을 앞섭니다. 특히 Fast 변형은 매우 효율적이어서, 5초 길이의 720p 클립을 약 35초 만에 생성하는데, 이는 이전 세대보다 61% 빠른 속도입니다.

이러한 강점에도 몇 가지 제약이 있습니다. 여러 캐릭터에 걸쳐 시각적 일관성을 유지하는 것이 일정하지 않을 수 있습니다. 모델은 15초 클립 생성으로 제한되며(Fast 변형은 10초), 더 긴 장면에는 비디오 확장 기능을 사용할 수 있습니다. 중국 외 지역에서의 직접 접근은 제한적이어서, 해외 사용자는 종종 프록시 API 레이어가 필요합니다. 또한 모든 출력물에는 C2PA 메타데이터 워터마크가 삽입되는데, 이는 클라이언트 대상 프로젝트에서 우려가 될 수 있습니다.

Wan 2.7: 기능과 강점

핵심 역량

Wan 2.7은 270억 파라미터 규모의 전문가 혼합(Mixture-of-Experts) 아키텍처로 구동되며, 추론 시마다 140억 개의 파라미터가 활성화됩니다 ^[9]. 단일 디퓨전 트랜스포머 백본을 통해 T2V(텍스트-투-비디오), I2V(이미지-투-비디오), R2V(레퍼런스-투-비디오), **명령 기반 편집(Instruction-Based Editing)**이라는 네 가지 생성 모드를 모두 처리하여 작업 간 매끄러운 통합을 보장합니다.

대표적인 기능 중 하나는 3×3 이미지 레이아웃을 받아들이는 9-그리드 I2V(9-Grid I2V) 모드입니다. 이는 멀티 앵글 제품 디스플레이나 연속 장면을 만드는 데 특히 유용합니다. 첫 프레임 및 마지막 프레임 제어(First and Last Frame Control, FLF2V) 기능은 사용자가 클립의 시작과 끝 프레임을 지정하면 모델이 그 사이의 움직임 경로를 매끄럽게 생성하여 시간적 불일치를 최소화합니다. R2V 모드는 이미지, 비디오, 오디오 등 최대 5개의 혼합 레퍼런스를 지원하여, 추가적인 미세 조정 없이도 캐릭터 정체성, 목소리, 카메라 스타일을 유지할 수 있습니다. 또한 이 모델은 최대 5,000자의 프롬프트를 처리하고 12개 언어로 선명한 장문 텍스트를 구현합니다 ^[9][11].

이러한 기능들이 함께 작동하여, 강력한 사전 생성 계획에 힘입어 일관되고 응집력 있는 장면 생성을 보장합니다.

Thinking Mode와 장면 일관성

Wan 2.7의 대표적인 기능 중 하나는 Thinking Mode로, 사고의 사슬(Chain-of-Thought) 추론 과정을 사용해 영상을 사전 계획합니다. 이 기능은 렌더링이 시작되기 전에 프롬프트의 의미를 매핑하고, 주제의 배치를 결정하며, 카메라 앵글을 선택하고, 논리적 일관성을 보장합니다.

"Thinking Mode는... 생성 이전에 사고의 사슬 추론을 실행하여, 모델이 출력을 만들기 전에 프롬프트를 논리적으로 분석하고 계획할 수 있게 합니다." - Kai Kou, AI 엔지니어 ^[12]

이 사전 계획 단계 덕분에 Wan 2.7은 복잡하고 여러 캐릭터가 등장하는 장면에 특히 효과적입니다. 렌더링 전에 공간 관계와 조명을 처리함으로써 모핑이나 객체 왜곡 같은 흔한 문제를 줄여줍니다. 스토리 중심의 제작물에서는 Thinking Mode와 FLF2V의 조합이 더 안정적이고 시각적으로 응집력 있는 결과물을 보장합니다.

강점과 한계

Wan 2.7의 고급 계획 기능들은 여러 강점으로 이어지지만, 몇 가지 한계도 함께 존재합니다.

핵심 강점 중 하나는 캐릭터 일관성으로, 독립 애니메이터 Wei Zhang이 다음과 같이 강조합니다.

"WAN 2.7의 일관성은 놀랍습니다! 여러 클립에 걸쳐 캐릭터 이미지가 안정적으로 유지되는데, 이전에는 달성하기 어려웠던 일입니다." - Wei Zhang ^[10]

이 모델은 신뢰성, 창의적 유연성, 오디오 인 더 루프 워크플로 측면에서 편집팀 평가 8.5/10점을 받았습니다 ^[8]. 명령 기반 편집 기능은 배경 교체, 의상 색상 변경, 스타일 전환 적용 같은 표적 장면 수정에 특히 효율적이며, 간단한 텍스트 명령만으로 전체 클립을 다시 생성할 필요 없이 작업할 수 있습니다.

그러나 몇 가지 제약도 있습니다. 출력 해상도는 1080p로 제한되고, 클립 길이는 T2V의 경우 15초, I2V나 R2V 모드의 경우 10초로 제한됩니다 ^[8]. 또한 대부분의 시나리오에서 좋은 성능을 보이지만, 얼굴 극단 클로즈업은 일부 클로즈드 소스 모델에서 볼 수 있는 사실감이 부족할 수 있습니다. Miraflow AI의 Jay Kim은 다음과 같이 언급했습니다.

"원초적인 시각 품질에서는 Seedance 2나 Kling 3을 이기지 못하겠지만, 창의적 자유도와 워크플로 완성도에서는 다른 어떤 모델도 따라오지 못합니다. 2026년 최고의 오픈소스 선택지입니다." - Jay Kim, Miraflow AI ^[9]

Wan 2.7은 Apache 2.0 라이선스 하에 완전한 오픈소스이며, 팀이 로컬에 배포하거나 특정 요구에 맞춰 미세 조정할 수 있는 유연성을 제공합니다.

Seedance 2.0 vs. Wan 2.7: 나란히 비교하기

입력 모드와 생성 옵션

Seedance 2.0과 Wan 2.7은 모두 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 입력을 받아들이지만, 이를 처리하는 방식은 상당히 다릅니다. Seedance 2.0은 **유니버설 레퍼런스 시스템(Universal Reference system)**을 사용하여 최대 15개의 파일을 동시에 처리할 수 있습니다. 여기에는 9장의 이미지, 3개의 비디오 클립, 3개의 오디오 클립이 한 번에 포함되며, 이를 통해 구도, 카메라 움직임, 캐릭터 동작을 매끄럽게 복제할 수 있습니다 ^[3]. 반면 Wan 2.7은 최대 9장의 레퍼런스 이미지를 3×3 그리드로 구성하여, 클립 전반에 걸쳐 일관된 캐릭터 외형과 스타일을 보장합니다 ^[3].

생성 모드의 경우 Wan 2.7은 스타일 전환을 위한 전용 비디오 편집 모드와 첫·마지막 프레임 제어 기능을 포함해 일곱 가지 옵션을 제공합니다. 한편 Seedance 2.0은 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 그리고 각 생성 내에서 더 긴밀한 멀티모달 통합을 강조하는 유니버설 레퍼런스 워크플로에 집중합니다 ^[3]. 이러한 차이가 각 모델이 제어, 충실도, 일관성을 다루는 방식의 토대를 마련합니다.

제어, 충실도, 일관성

입력 처리 방식의 차이는 이 모델들이 제어, 충실도, 일관성을 관리하는 방식으로 확장됩니다. Seedance 2.0은 얼굴 충실도와 정밀한 동작 제어에서 뛰어나며, 8개 이상의 언어에서 음소 단위 립싱크를 제공합니다 ^[3]. 반면 Wan 2.7은 3×3 그리드 시스템과 R2V(레퍼런스-투-비디오) 워크플로 덕분에 여러 클립에 걸쳐 반복 등장하는 캐릭터의 일관성을 유지하는 데 강점이 있습니다. 또한 명령 기반 편집 모드를 갖추고 있어, 전체 클립을 다시 생성하지 않고도 영상의 스타일을 재구성할 수 있습니다 ^[3].

Atlas Cloud 블로그는 이렇게 표현합니다.

"Seedance 2.0은 멀티모달 제어와 얼굴 충실도에서 승리합니다... Wan 2.7은 유연성, 오픈 웨이트 경제성, 그리고 비디오 편집에서 승리합니다." ^[3]

성능과 실무적 제약

성능 지표는 Seedance 2.0과 Wan 2.7의 차이를 한층 더 부각합니다. 핵심 차이 중 하나는 클립 길이입니다. Seedance 2.0은 최대 60초 영상을 지원하는 반면, Wan 2.7은 텍스트-투-비디오에서 최대 15초에 그칩니다 ^[3]. 15초는 소셜 미디어 게시물 같은 숏폼 콘텐츠에는 이상적이지만, 제품 데모나 교육 자료에는 더 긴 길이가 필요한 경우가 많습니다.

또 다른 주요 요소는 출력 활용도입니다. Seedance 2.0은 90%의 사용 가능 출력률을 자랑하며 ^[3], 이는 제작 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

"90%의 사용 가능 출력률은 무시할 수 있는 마케팅 수치가 아닙니다... 90%의 활용도라면 [사용 가능한 1,000개 클립을 얻기 위해] 1,111회 생성이 필요합니다. 이는 실제 API 지출에서 4.5배의 차이입니다." - Atlas Cloud 블로그 ^[3]

비용과 속도도 차이가 납니다. 동일한 720p, 5초 사양에서 Seedance 2.0 Fast는 클립당 약 $0.16의 비용이 들고 렌더링에 약 28초가 걸립니다. 이에 비해 Wan 2.7은 약 $0.30의 비용에 55초가 필요합니다 ^[5]. 다만 Wan 2.7의 오픈 웨이트 모델은 개인 GPU 인프라에서의 셀프 호스팅 옵션을 제공하여 생성당 API 비용을 없앨 수 있는데, 이는 클로즈드 소스 특성상 Seedance 2.0이 제공할 수 없는 유연성입니다 ^[3][5].

영상으로 보기: Seedance 2.0 vs Wan 2.7 비디오 생성기 비교

APIMart를 통한 API 접근

API를 효과적으로 배포하는 데 있어 매끄러운 통합은 큰 차이를 만들어냅니다. 중국산 AI 모델로 작업하는 미국 기반 개발자에게는 CNY 청구, Alipay/WeChat 결제, 현지 전화 인증 같은 일반적인 장벽이 골칫거리가 될 수 있습니다. APIMart는 단일 통합 엔드포인트 https://api.apimart.ai/v1/videos/generations를 제공하여 이 과정을 단순화합니다. Seedance 2.0과 Wan 2.7 같은 모델 간 전환은 JSON 요청에서 model 파라미터를 조정하는 것만큼 간단합니다. 그만큼 직관적입니다.

이 API는 개발자를 염두에 두고 OpenAI 스타일 규약을 따라 설계되었습니다. Bearer Token 인증과 model, prompt, resolution, seed 같은 파라미터를 사용하는 표준 JSON POST 요청 방식을 채택합니다. 두 모델 모두 비동기적으로 작동합니다. 요청을 제출하면 최종 비디오 URL을 폴링할 수 있는 task_id를 받게 됩니다. 생성 시간은 다양합니다. Wan 2.7은 일반적으로 30~90초가 걸리고, Seedance 2.0은 최대 120초까지 걸릴 수 있습니다 ^[10].

"개발자로서 깔끔한 API와 빠른 응답 시간이 마음에 듭니다. Doubao Seedance 2.0은 우리 파이프라인에 매끄럽게 통합됩니다."

• Alex Wang, 풀스택 엔지니어 ^[14]

유연한 가격과 통합 청구

APIMart는 USD 기준 종량제(pay-as-you-go) 가격을 제공하여, 중국 외 지역 개발자가 비용을 관리하기 쉽게 합니다. 요금은 해상도에 따라 출력 초당 청구됩니다. 하나의 APIMart 계정으로 두 모델을 모두 사용할 수 있으므로 여러 크레딧 시스템을 번갈아 쓸 필요가 없습니다. 예를 들어 Wan 2.7은 720P에서 초당 $0.0664, 1080P에서 초당 $0.1096이며, 이는 공식 요금보다 약 20% 저렴합니다 ^[10]. Seedance 2.0도 비슷한 가격 구조를 따르며 경쟁력 있는 요금을 제공합니다.

고급 기능과 안정성

Seedance 2.0은 asset:// URL을 지원하여, 파일을 반복해서 업로드할 필요 없이 사전 승인된 가상 아바타나 실제 인물 에셋을 참조할 수 있습니다 ^[15]. 99.9% SLA와 저지연 인프라를 갖춘 APIMart는 대규모 프로덕션 요구와 소규모 실험 프로젝트를 모두 처리하도록 설계되었습니다. 상업용 파이프라인을 작업하든 새로운 아이디어를 테스트하든, APIMart는 작업을 효율적으로 완수할 수 있는 도구를 제공합니다.

산업별 활용 사례

마케팅과 광고

마케팅 분야에서 모델 선택은 종종 제작 단계에 따라 달라집니다. Seedance 2.0을 예로 들면, 전환율 높은 히어로 광고를 제작할 때 빛을 발합니다. 정밀한 립싱크와 일관된 얼굴 디테일 덕분에 인간 모델에 의존하는 이커머스 브랜드의 단골 선택지입니다. 이런 상황에서는 사소한 불일치조차 신뢰를 해칠 수 있으므로 얼굴 충실도가 큰 장점이 됩니다 ^[3].

반면 Wan 2.7은 하나의 클립에서 여러 버전의 콘텐츠를 만드는 데 안성맞춤입니다. 비디오 편집 모드를 통해 에이전시는 경쾌한 TikTok 버전이나 세련된 Instagram 컷처럼 플랫폼별 변형을 클립당 약 $0.625에서 $0.9375의 비용으로 제작할 수 있습니다 ^[16]. 많은 팀이 두 모델의 강점을 결합하여, 스토리보딩에는 Wan 2.7을, 최종 완성 출력에는 Seedance 2.0을 사용합니다 ^[1].

"[Wan 2.7의] 비디오 편집 모드는 재촬영 없이 동일한 원본 영상의 여러 시각적 변형이 필요한 에이전시를 위해 특별히 설계되었습니다." - Atlas Cloud ^[3]

이러한 역량은 광고에만 국한되지 않고, 교육과 훈련 같은 영역으로도 확장됩니다.

교육과 훈련

Seedance 2.0은 8개 이상의 언어에 걸친 음소 단위 립싱크 덕분에 가상 학습 환경에서 뛰어난 성능을 보입니다. 강좌에 화면 속 강사가 등장할 때, 생생한 표정을 구현하는 능력은 학생의 몰입도를 유지하는 데 도움이 됩니다 ^[3][7]. 또 다른 돋보이는 기능은 사전 녹음된 보이스오버를 생성된 영상에 직접 동기화하는 4중 모달 입력으로, 시간이 많이 드는 오디오 후반 작업을 없애줍니다 ^[4].

한편 Wan 2.7은 여러 모듈에 걸친 캐릭터 외형의 일관성이 핵심인 시나리오 기반 훈련에 적합합니다. 9-그리드 레퍼런스 시스템이 처음부터 끝까지 고정된 외형을 보장하며, 첫·마지막 프레임 제어 기능은 기계가 "꺼짐"에서 "작동" 상태로 전환되는 모습을 보여주는 등 기술 데모에 이상적입니다 ^[3][13]. API 비용에 민감한 대규모 이러닝 플랫폼의 경우, Wan 2.7은 셀프 호스팅을 지원하는 오픈 웨이트 버전을 제공하여 초당 요금을 완전히 없앨 수 있습니다 ^[3]. 이러한 기능들은 교육 콘텐츠 제작자의 요구와 완벽하게 부합합니다.

교육을 넘어, 이 도구들은 엔터테인먼트와 숏폼 콘텐츠 분야의 크리에이터에게도 힘을 실어줍니다.

엔터테인먼트와 숏폼 콘텐츠

엔터테인먼트 분야에서 이 모델들은 서로 다른 창작 요구를 충족합니다. Seedance 2.0은 돌리 줌, 트래킹 샷, 풍부한 표정 연기 도구를 갖춘 시네마틱 스토리텔링에 특화되어 있습니다. 음소 단위 오디오 동기화는 뮤직비디오나 캐릭터 중심 쇼트에 최적의 선택지이며, 업계 평균을 훨씬 웃도는 90%의 사용 가능 출력률을 제공합니다 ^[3].

반면 Wan 2.7은 캐릭터 일관성이 중요한 시리즈 콘텐츠의 단골 선택지입니다. 스타일 전환 기능을 통해 크리에이터는 움직임의 유연성을 유지하면서 영상을 애니메이션, 사이버펑크, 심지어 유화 같은 형식으로 변환할 수 있습니다 ^[3][16].

"Wan 2.7과 Seedance 2.0은 완전히 다른 유형의 크리에이터를 위해 만들어졌습니다." - Jacky Wang ^[6]

결론: 어떤 모델을 사용해야 할까?

각 모델은 목표에 따라 저마다의 방식으로 빛을 발합니다. Seedance 2.0은 히어로 광고, 뮤직비디오, 시네마틱 쇼트처럼 고품질의 얼굴 중심 영상을 만드는 데 완벽합니다. 90%의 사용 가능 출력률 ^[3]과 최대 60초 분량의 콘텐츠 생성 능력을 갖춰 프리미엄 창작 프로젝트에 이상적입니다. 반면 Wan 2.7은 대량 광고 캠페인이나 이커머스 카탈로그처럼 규모, 반복성, 그리고 여러 클립에 걸친 일관된 캐릭터가 필요한 프로젝트에 가장 적합합니다.

이 나란한 비교를 통해 두 모델이 서로 다른 영역에서 뛰어나다는 점이 분명해집니다. 많은 크리에이터에게는 두 모델의 강점을 섞어 쓰는 것이 가장 현명한 접근법입니다. 테스트와 확장에는 Wan 2.7을 사용하고, 그다음 프리미엄 콘텐츠를 다듬을 때는 Seedance 2.0으로 전환하세요. Wan27AI의 Jacky Wang이 적절히 표현했듯이 말입니다.

"최고의 크리에이터는 하나만 고르지 않습니다. 둘 다 사용합니다. 분량과 테스트에는 Wan 2.7을, 프리미엄 콘텐츠에는 Seedance 2.0을." ^[6]

고임팩트 광고를 만들든, 교육용 영상을 만들든, 상상력 넘치는 스토리텔링을 만들든, APIMart의 통합 API는 간소화된 청구와 신뢰성을 위한 99.9% SLA로 작업 과정을 효율화합니다. 게다가 APIMart Playground를 통해 프로덕션에 본격적으로 들어가기 전에 프롬프트를 테스트할 수 있습니다. 결국 올바른 선택은 프로젝트의 구체적인 요구와 워크플로 우선순위에 따라 달라집니다.

자주 묻는 질문

클립을 이어 붙이지 않고 긴 영상을 만들기에 더 나은 모델은?

Seedance 2.0은 클립을 수동으로 이어 붙일 필요 없이 긴 영상을 손쉽게 처리하도록 설계되었습니다. 4초에서 60초에 이르는 영상 길이를 지원하는데, 이는 2초에서 15초로 제한되는 Wan 2.7 대비 눈에 띄는 향상입니다. 또한 Seedance 2.0에는 길이를 _-1_로 설정할 수 있는 편리한 기능이 있습니다. 이를 통해 시스템이 더 매끄럽고 응집력 있는 내러티브를 위한 최적의 영상 길이를 자동으로 결정할 수 있습니다.

여러 장면에 걸쳐 동일한 캐릭터를 일관되게 유지하려면?

장면 전반에 걸쳐 일관된 캐릭터 외형을 유지하려면, 각 모델의 구체적인 레퍼런스 워크플로를 따르세요.

Wan 2.7의 경우, **캐릭터 잠금(Character Locking)**을 활성화하고 R2V 기능을 사용해 이미지나 클립 같은 레퍼런스 자료를 제공하세요. 더 높은 정확도를 위해서는 멀티 앵글 9-그리드 설정을 활용하고 전반에 걸쳐 동일한 시드 번호를 유지하세요.

Seedance 2.0의 경우, 태그가 붙은 이미지(예: @image1)와 상세한 디자인 시트를 활용하여 **옴니 레퍼런스 제어(omni-reference control)**를 사용하세요. 캐릭터 정체성의 변화를 최소화하려면 프롬프트를 일관되게 유지하세요.

Wan 2.7을 셀프 호스팅할 수 있나요? 어떤 GPU 구성이 필요한가요?

네, Wan 2.7은 오픈 웨이트 모델이므로 셀프 호스팅이 가능합니다. 즉, 필요한 하드웨어를 갖추고 있다면 생성당 API 요금을 건너뛸 수 있습니다. 프로덕션 수준의 추론에는 A100 또는 H100 GPU 사용을 권장합니다. RTX 4090(24GB VRAM) 같은 소비자용 GPU도 처리할 수 있지만, 클라우드 기반 A100 구성이 훨씬 빠릅니다. 예를 들어 5초 길이의 1080p 클립을 A100으로 생성하는 데는 약 90초가 걸립니다.