Wan 2.7 vs Sora 2: AI 비디오 생성기 비교
Wan 2.7 vs Sora 2: 품질, 제어, 가격, 활용 사례 비교. Wan 2.7은 일관성과 비용에서, Sora 2는 영화적 사실감에서 우위. 둘 다 APIMart로 실행 가능.
Wan 2.7과 Sora 2는 2026년을 대표하는 두 가지 AI 비디오 생성기로, 각각 서로 다른 영역에서 두각을 나타냅니다. 마케팅이나 교육용으로 일관되고 구조화된 영상이 필요하다면 Wan 2.7이 최선의 선택입니다. 영화적이고 시각적으로 인상적인 클립이라면 Sora 2가 앞섭니다. Veo 3.1 같은 고급 옵션도 전문가급 영화적 제어를 제공합니다. 다음은 간단한 정리입니다:
- Wan 2.7: 정밀함과 제어에 집중합니다. 프레임 앵커링, 9분할 스토리보드, 멀티샷 일관성을 제공합니다. 광고, 튜토리얼, 교육 영상처럼 반복 가능한 워크플로우에 이상적입니다. 720p는 초당 $0.13, 1080p는 초당 $0.195로 비용 효율적입니다.
- Sora 2: 사실적인 움직임과 환경을 위한 물리 엔진으로 시각적 사실감을 우선시합니다. 브랜드 필름이나 과학 시뮬레이션처럼 임팩트가 큰 영화적 프로젝트에 가장 적합합니다. 가격은 720p 초당 $0.10, Pro HD 1080p 초당 $0.50부터 시작합니다.
간단 비교:
| 항목 | Wan 2.7 | Sora 2 |
|---|---|---|
| 최대 해상도 | 1080p HD | 1080p HD |
| 최대 길이 | 15초 | 20초 |
| 핵심 강점 | 구조화되고 반복 가능한 결과물 | 영화적이고 시각적으로 풍부한 결과물 |
| 가격 (1080p) | ~$0.195/초 | $0.50/초 |
| 적합 용도 | 광고, 교육, 튜토리얼 | 영화, 비주얼 스토리텔링 |
| 대안 | Kling V3 | 고품질 영화적 비디오 |
두 도구 모두 APIMart를 통해 이용할 수 있으며, 단일 API로 두 모델을 모두 제공하여 워크플로우를 간소화합니다. 안정성과 비용 효율을 원하면 Wan 2.7을, 숨막히는 비주얼을 원하면 Sora 2를 선택하세요.
핵심 비디오 기능과 출력 품질
Wan 2.7: 핵심 강점
Wan 2.7은 안정성을 염두에 두고 설계되었으며, 최대 15초 길이의 클립을 1080p HD로 제공합니다. 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 등 다섯 가지 네이티브 종횡비를 지원하여 다양한 플랫폼과 활용 사례에 유연하게 대응합니다 [3]. 270억 파라미터의 Mixture-of-Experts 아키텍처는 생성마다 필요한 파라미터만 활성화하여 연산 비용을 억제하면서도 고품질 출력을 보장합니다 [9].
Wan 2.7의 두드러진 기능 중 하나는 시간적 일관성을 유지하는 능력입니다. 피사체가 프레임 전반에 걸쳐 정확하게 유지되며, 모델의 첫·마지막 프레임 제어가 매끄러운 루프와 부드러운 전환을 만들어냅니다. 이는 구조화되고 반복 가능한 영상 콘텐츠가 필요한 마케터와 교육자에게 특히 유용합니다. 또한 통합 립싱크, 폴리 효과, 음악을 포함한 동기화된 오디오·비주얼 기능을 제공합니다.
"Wan 2.7은 그 방식을 뒤집습니다 — 당신이 경계를 정의하면 모델이 그 움직임을 채웁니다." - Wan2-7.net [4]
독립 테스트에서 Wan 2.7은 VBench 점수 86.22%를 기록하며 피사체 일관성과 미적 품질에서 경쟁 모델을 1.94점 앞섰습니다 [9]. 그 강점은 일관되고 프로덕션에 바로 쓸 수 있는 영상을 제공하는 데 있습니다.
Sora 2: 핵심 강점
Sora 2는 중력, 부력, 유체 역학, 물질 충돌을 모델링할 수 있는 내장 물리 엔진으로 물리 세계를 시뮬레이션하는 다른 길을 택합니다 [2]. 최대 20초 길이의 1080p 클립을 생성하여, 더 긴 시간을 요구하는 내러티브와 장면에 여유를 제공합니다 — 엔터테인먼트와 프리미엄 마케팅 프로젝트에 이상적입니다.
Sora 2를 차별화하는 것은 물리 기반 접근이 시각적으로 어떻게 구현되는지입니다. 출력물은 영화적인 느낌을 주며, 동적인 피사계 심도, 생동감 있는 조명, 사실적인 환경 움직임을 갖췄습니다. 이러한 기능은 자연 현상의 느낌을 만들어내며 시각적 풍부함을 한층 더합니다. Sora 2는 완전히 동기화된 환경 오디오와 사운드스케이프도 생성하여 몰입감을 높입니다.
"Sora 2는 특히 매력적입니다... 날것 그대로의 물리적 풍부함을 더 강하게 각인시킬 수 있기 때문입니다." - Wan27ai.com [2]
VBench 점수 84.28%는 피사체 일관성에서 약간의 타협을 반영하지만, Sora 2는 더 긴 클립 전반에 걸쳐 일관되고 안정적인 세계 상태를 유지하는 데 뛰어납니다 [9]. 이는 시각적으로 인상적이고 몰입감 있는 경험을 만드는 데 강력한 선택지가 됩니다.
핵심 비디오 기능: 나란히 비교
| 항목 | Wan 2.7 | Sora 2 |
|---|---|---|
| 최대 해상도 | 1080p HD | 1080p HD |
| 최대 길이 | 15초 | 20초 |
| VBench 점수 | 86.22% [9] | 84.28% [9] |
| 움직임 방식 | 안정적, 제어 가능, 프로덕션 준비됨 | 물리 기반, 창발적, 사실적 |
| 종횡비 | 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 | 9:16 (세로 전용) |
| 네이티브 오디오 | 립싱크, 폴리, 음악 동기화 | 환경 사운드스케이프, 영화적 오디오 |
| 프레임 제어 | 첫/마지막 프레임 앵커링 | 사용 불가 |
| 적합 용도 | 광고, 소셜 콘텐츠, 내러티브 작업 | 고급 비주얼 쇼케이스, 영화적 스펙터클 |
제어, 워크플로우 기능, 통합
Wan 2.7: 제어 및 워크플로우 도구
Wan 2.7은 정밀함이 필요한 크리에이터를 위해 만들어졌습니다. 프레임 앵커링(FLF2V) 기능을 통해 클립의 정확한 시작점과 끝점을 고정할 수 있어, 매끄러운 루프를 만들거나 클립을 이어 더 긴 시퀀스로 손쉽게 연결하기에 완벽합니다 [8]. 또 다른 두드러진 도구는 9분할 스토리보드 입력입니다: 모델이 3×3 이미지 그리드를 연속적이고 다각도인 영상으로 변환합니다. 예를 들어 한 번에 아홉 개의 참조 시점을 제공하여 부드러운 멀티샷 시퀀스를 생성하고 수동 이어붙이기를 줄일 수 있습니다 [8][7].
여기에 더해 Wan 2.7은 명령 기반 편집을 제공하여, 전체 영상을 재생성하지 않고도 일상적인 영어 명령으로 스타일 변경, 배경 교체, 특정 영역 편집 같은 조정을 할 수 있습니다.
Thinking Mode가 또 한 겹의 기능을 더합니다. 콘텐츠를 생성하기 전에 추론 과정을 거쳐 짧은 프롬프트를 상세한 촬영 지시로 전환합니다. 이는 시각적 결함을 줄이고 공간적 일관성을 높이는 데 도움이 됩니다 [8][11]. 이 모델은 또한 최대 다섯 개의 혼합 참조(이미지, 비디오 클립, 오디오)를 받아들이는 Reference-to-Video(R2V) 모드를 갖추고 있습니다. 이는 장면 전반에서 일관된 캐릭터 정체성과 음성을 보장하여, 피사체마다 비용이 드는 파인튜닝을 할 필요가 없게 합니다 [8].
Wan 2.7이 프레임 단위 제어를 제공하는 반면, Sora 2는 더 넓은 장면 역학에 집중합니다.
Sora 2: 프롬프트 기반 창작 제어
Sora 2는 정밀한 프레임 제어보다 고수준의 영화적 연출을 우선시하는 다른 접근을 택합니다. 프레임 앵커링 같은 도구 대신, 카메라 움직임, 조명, 분위기에 관한 프롬프트에 반응하며, 시뮬레이션 엔진이 물리적 세부 사항을 처리합니다 [2][10]. 이는 빠른 콘셉트 탐색에 이상적입니다 — 장면을 묘사하기만 하면 모델이 객체가 어떻게 상호작용하고, 빛이 어떻게 작용하며, 환경이 어떻게 느껴지는지를 처리합니다.
다만 Sora 2에도 한계가 있습니다. 프레임 앵커링이 없고, 재프롬프트나 이미지-투-비디오 모드 같은 기본적인 편집 옵션만 제공합니다. 클립이 의도와 맞지 않으면 추가 프롬프트로 다듬어야 하는데, 이는 구조화된 워크플로우를 느리게 만들 수 있습니다. 그렇지만 Sora 2는 특히 창작 브레인스토밍이나 일회성 프로젝트에서 시각적으로 인상적인 결과를 빠르게 얻어야 할 때 빛을 발합니다 [2][10].
서로 다른 워크플로우에도 불구하고, 두 모델 모두 통합된 APIMart 플랫폼을 통해 매끄럽게 연동됩니다.
APIMart를 통한 두 모델 접근
APIMart는 Wan 2.7과 Sora 2 모두에 대해 단일 REST API를 제공하여 접근을 간소화합니다. 이로써 여러 계정을 다루거나 별도의 속도 제한을 처리할 필요가 없어집니다 [10].
"대기 명단 없는 즉시 접근은 우리 에이전시에 판도를 바꾸는 일이었습니다. 이제 며칠이 아니라 몇 시간 만에 클라이언트를 위한 Sora 2 비디오 콘셉트를 프로토타이핑할 수 있습니다." - Marcus Chen, Creative Director [10]
"Sora 2 Pro, Claude 4.5, 그리고 500개 이상의 모델을 위한 하나의 API 키가 우리 워크플로우를 극적으로 단순화합니다. 초고동시성 지원이 우리 엔터프라이즈 워크로드를 거뜬히 처리합니다." - Rachel Foster, Enterprise Architect [12]
APIMart는 공유 API 키와 자동 볼륨 할인으로 팀 협업도 지원합니다 [10][12]. 이 통합 시스템은 두 모델을 함께 사용하는 팀 — 구조화된 프로덕션에는 Wan 2.7을, 창작 비주얼 콘셉트에는 Sora 2를 — 에게 동일한 청구 계정 아래에서 특히 유용합니다.
기능과 통합: 나란히 비교
| 항목 | Wan 2.7 | Sora 2 |
|---|---|---|
| 프레임 단위 제어 | 프레임 앵커링 (FLF2V) | 사용 불가 |
| 스토리보드 입력 | 9분할 (3×3 다각도) | 사용 불가 |
| 편집 | 명령 기반 (일상 영어) | 재프롬프트 또는 이미지-투-비디오만 |
| 캐릭터 일관성 | 높음 - 최대 5개 혼합 참조 (R2V) | 보통 - 이미지-투-비디오 참조 |
| 추론 과정 | Thinking Mode (프롬프트 확장) | 사용 불가 |
| 라이선스 | 오픈소스 (Apache 2.0) | 클로즈드소스 |
| 셀프 호스팅 | 가능 - 로컬 배포, LoRA 파인튜닝 | 불가 - API 접근만 |
| APIMart 통합 | APIMart 통한 단일 REST API | APIMart 통한 단일 REST API |
| 워크플로우 역할 | 구조화된 프로덕션 파이프라인 | 영화적 콘셉트 탐색 |
이 비교는 Wan 2.7과 Sora 2가 서로 다른 창작 요구를 충족하며, 다양한 프로덕션 워크플로우에서 상호 보완적인 도구가 됨을 보여줍니다.
가격, 성능, 총비용
Wan 2.7 가격 모델
Wan 2.7은 만료되지 않는 100크레딧당 $9.90부터 시작하는 크레딧 기반 가격 시스템을 사용하여, 프로덕션 수요가 유동적인 팀에 유연한 선택지가 됩니다. 더 큰 규모의 운영을 위해서는 10개의 동시 작업을 지원하는 1,250크레딧당 $99.90까지 확장됩니다[1][15].
API 사용자의 경우 비용은 초 단위로 측정됩니다: 720p는 초당 $0.13, 1080p는 초당 $0.195입니다[8]. 이로 인해 대부분 클립의 비용이 $1.00 아래로 유지됩니다.
반면 Sora 2는 비용을 사용량에 직접 연결하는 간단한 초당 과금 시스템을 채택합니다.
Sora 2 가격 모델
Sora 2는 초당 과금에 세 가지 가격 티어를 제공합니다:
- Standard 720p: 초당 $0.10
- Pro 720p: 초당 $0.30
- Pro HD 1080p: 초당 $0.50
예를 들어 10초짜리 Pro HD 클립의 내보내기 비용은 $5.00입니다. 그러나 여러 번의 반복으로 실제 비용은 크게 늘어날 수 있습니다.
"Sora 2의 실제 비용은 최종 내보내기가 아니라 반복입니다. 대부분의 팀은 최종 영상을 승인하기 전에 여러 버전을 생성하는데, 이는 실제 프로덕션 비용을 크게 증가시킬 수 있습니다." - Runbo Li, CEO, Magic Hour[13]
전문 팀은 종종 한 클립을 완성하기 전에 20번 이상 반복합니다. Pro HD 요금 기준으로 이는 승인된 단일 10초 클립의 비용이 $100까지 오를 수 있음을 의미합니다. 또한 월 $20의 ChatGPT Plus 플랜은 사용자를 짧고 워터마크가 있는 클립으로 제한하며, 완전한 Pro HD 접근에는 월 $200 구독이 필요합니다[14].
두 가격 모델 모두 APIMart를 통해 접근하면 더 간소화됩니다.
APIMart를 통한 통합 가격
APIMart는 Wan 2.7과 Sora 2 모두의 청구를 통합하여 단일 API 엔드포인트를 제공합니다. Sora 2 Preview는 초당 $0.08로 책정되어 있으며, 이는 직접 접근 시 Standard 티어 요금인 초당 $0.10보다 낮습니다[13][14]. 이 종량제 모델은 비용이 드는 월 약정 없이 Pro 품질 출력에 접근할 수 있게 합니다. 또한 자동 볼륨 할인으로 프로덕션을 효율적으로 확장하기가 더 쉬워집니다.
이 통합 가격 시스템은 간소화된 워크플로우가 필수적인 마케팅, 교육, 엔터테인먼트 같은 산업에 특히 유용합니다.
가격과 비용: 나란히 비교
| Wan 2.7 | Sora 2 | |
|---|---|---|
| 가격 모델 | 크레딧 기반 (만료 없음) | 초당 / 구독 |
| 시작 비용 | 100크레딧당 $9.90 | 월 $20 (Plus) 또는 초당 $0.10 |
| 720p API 요금 | $0.13/초 | $0.10/초 (Standard) |
| 1080p API 요금 | $0.195/초 | $0.50/초 (Pro HD) |
| 10초 1080p 클립 | ~$1.00–$1.20 | $5.00 (Pro HD) |
| APIMart 요금 | ~$0.08–$0.13/초 | $0.08/초 (Preview) |
| 무료 티어 | 있음 (일일 크레딧) | 없음 |
| 구독 상한 | 없음 | 완전한 Pro 접근에 월 $200 |
Wan 2.7의 크레딧 기반 시스템과 낮은 API 요금은, 특히 고해상도 프로젝트에서 비용 효율적인 선택지가 됩니다. 반면 Sora 2의 반복 비용은 빠르게 누적될 수 있습니다. 예를 들어 API를 통해 15초 Pro HD 클립 1,000개를 생성하면 월 약 $4,500의 비용이 들 수 있습니다[14]. 대규모 프로덕션을 관리하는 팀에게 이러한 차이는 상당한 절감으로 이어질 수 있습니다.
활용 사례 적합성: 마케팅, 교육, 엔터테인먼트
마케팅과 광고
마케팅에서 Wan 2.7은 믿을 수 있는 프로덕션 도구로 기능하는 반면, Sora 2는 비주얼 강자로서 빛을 발합니다 [2]. 소셜 미디어 광고, 제품 데모, 멀티 장면 스토리보드 같은 일상 캠페인에는 Wan 2.7이 안정적인 출력으로 빛납니다. 9분할 모드는 일관된 다각도 홍보 시퀀스를 만들고, R2V 모드는 여러 결과물 전반에서 브랜드 캐릭터와 시각 스타일이 일관되게 유지되도록 보장합니다 [7][8]. 이런 종류의 안정성은 매주 수많은 광고 변형을 제작할 때 매우 중요합니다.
반면 Sora 2는 영화적 사실감이 중심이 되는 고예산 프로젝트에 더 적합합니다. 단 하나의 숨막히는 비주얼로 임팩트를 주는 런칭 필름이나 브랜드 앤섬에 이상적입니다 [2].
교육과 트레이닝
교육 콘텐츠에서는 캐릭터 묘사와 대사 전달의 일관성이 핵심입니다. Wan 2.7은 음소 단위 립싱크, 다인 대화 지원, R2V 모드를 제공하여, 대사가 많은 튜토리얼이나 여러 강좌에 걸쳐 일관된 강사 페르소나를 유지하는 데 완벽합니다 — 그것도 피사체마다 파인튜닝할 필요 없이 말이죠 [6][8]. 이는 기업 교육이나 언어 학습에 특히 유용하며 후반 작업 시간을 크게 줄여줍니다.
한편 Sora 2는 STEM 교육에서 자기 영역을 찾습니다. 유체 역학, 중력, 복잡한 물질 상호작용을 처리하는 고급 세계 시뮬레이터 기능은 Wan 2.7이 따라올 수 없는 수준의 물리적 정확성을 제공합니다 [1][5]. 사실적인 실험실 시뮬레이션이 필요한 화학이나 물리 같은 과목에는 Sora 2가 더 나은 선택지로 떠오릅니다.
엔터테인먼트와 소셜 콘텐츠
엔터테인먼트 프로젝트는 구조화된 프로덕션보다 시각적 임팩트와 몰입형 스토리텔링을 우선시하는 경우가 많습니다. 에피소드형 콘텐츠나 진행자 스타일의 소셜 영상에는 Wan 2.7이 견고한 선택입니다. 내장 오디오 합성과 프레임 제어가 안정적인 워크플로우를 제공하며, 생동감 있는 색감, 안정적인 영화적 조명, 네이티브 음향 효과를 갖춘 세련된 출력물은 추가 편집이 필요 없는 경우가 많습니다 [1][2][16].
반면 Sora 2는 내러티브 제어보다 시각적 스펙터클과 환경 디테일이 우선시되는 독립형 영화적 시퀀스에 가장 적합합니다 [2]. 일관된 시리즈가 아니라 입이 떡 벌어지는 20초 클립이 필요하다면, Sora 2가 사용할 도구입니다.
"Wan 2.7은 제어 가능성, 일관성, 프로덕션 지향 사용성에서 승리합니다." - wan27ai.com [2]
"Sora 2는 사실감, 스펙터클, 시각적으로 풍부한 장면 동작에서 승리합니다." - wan27ai.com [2]
활용 사례 적합성: 나란히 비교
| 활용 사례 | Wan 2.7 | Sora 2 | 최선의 선택 |
|---|---|---|---|
| 소셜 미디어 광고 | 높음 - 빠르고 일관되며 브랜드 안전 | 보통 - 프리미엄 룩, 제어 적음 | Wan 2.7 |
| 제품 데모 | 높음 - 9분할 다각도 지원 | 보통 - 물리 중심 장면 | Wan 2.7 |
| 히어로 브랜드 필름 | 보통 - 견고한 품질 | 높음 - 영화적 사실감 | Sora 2 |
| 교육 설명 영상 | 높음 - 일관된 페르소나, 립싱크 | 보통 - 시각적 정확성 | Wan 2.7 |
| 물리/과학 시뮬레이션 | 보통 - 표준 물리 | 높음 - 고급 세계 시뮬레이션 | Sora 2 |
| 기업 교육 | 높음 - 반복 가능한 캐릭터, 빠름 | 보통 - 스타일 드리프트 위험 | Wan 2.7 |
| 영화적 단편 | 보통 - 내러티브 제어 | 높음 - 시각적 창발 | Sora 2 |
이 정리는 각 프로젝트 유형의 고유한 요구에 따라 Wan 2.7과 Sora 2 사이에서 어떻게 선택할지를 보여줍니다.
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올바른 모델 선택 방법
Wan 2.7과 Sora 2 사이의 결정은 우선순위가 정밀함인지 시각적 매력인지에 달려 있습니다. Wan 2.7은 일관되고 반복 가능한 워크플로우의 정석이고, Sora 2는 시각적으로 인상적인 영화적 콘텐츠를 만드는 데 빛을 발합니다. 결정을 돕기 위한 정리는 다음과 같습니다.
Wan 2.7을 사용할 때
Wan 2.7은 대량의 브랜드 일관 콘텐츠를 요구하는 프로젝트에 완벽합니다. 예측 가능성과 균일성이 핵심인 마케팅 캠페인, 소셜 미디어 광고, 교육 자료를 생각해 보세요. 종량제 가격 모델은 비용 친화적이며, 특히 최종 1080p 렌더에 들어가기 전 720p 초안으로 비용을 아낄 때 그렇습니다 [8].
"Wan 2.7은 제어 가능성과 반복 가능한 출력을 가장 중시하는 크리에이터에게 보통 더 나은 선택입니다." - Wan27ai.com [2]
Sora 2를 사용할 때
Sora 2는 시각적으로 강렬하고 시선을 사로잡는 영상을 만들기 위해 구축되었습니다. 방송 품질의 브랜드 필름, 영화적 제품 런칭, 사실감과 물리 정확성이 중요한 과학 시각화 같은 프로젝트에 이상적입니다. 게다가 20초 클립을 지원하여 Wan 2.7에 비해 스토리텔링에 더 많은 여유를 제공합니다 [1].
"Sora 2는 물리적으로 일관되고 다양한 스타일의 영상을 생성하도록 설계된 고충실도 세계 시뮬레이터입니다." - Atlas Cloud Blog [5]
APIMart를 통해 두 모델을 함께 사용하기
일부 팀은 APIMart의 통합 REST API를 사용하여 두 모델의 강점을 결합합니다. 이 워크플로우는 스토리보딩과 반복 프로덕션에는 Wan 2.7을 활용한 다음, 최종 고품질 영화적 렌더에는 Sora 2로 전환하는 방식입니다. 이 방법은 정밀함과 시각적 임팩트의 균형을 맞추어 매끄러운 AI 비디오 제작 과정을 만들어냅니다 [10].
"대기 명단 없는 즉시 접근은 우리 에이전시에 판도를 바꾸는 일이었습니다. 이제 며칠이 아니라 몇 시간 만에 클라이언트를 위한 Sora 2 비디오 콘셉트를 프로토타이핑할 수 있습니다." - Marcus Chen, Creative Director [10]
자주 묻는 질문
여러 클립에 걸쳐 캐릭터를 일관되게 유지하기 더 쉬운 모델은?
여러 클립에 걸쳐 캐릭터 일관성을 유지하는 데에는 Wan 2.7이 돋보입니다. 고급 참조 기반 정체성 안정화로, 이미지든 비디오든 최대 다섯 개의 참조를 사용해 피사체의 외형을 고정할 수 있습니다. 이 기능은 다양한 장면 전반에서 일관된 얼굴 형상과 정체성을 보장합니다. Sora 2가 환경 사실감에 집중하는 것으로 알려진 반면, Wan 2.7은 정체성 드리프트를 피하도록 맞춤화되어 있어 내러티브 중심 프로젝트에 더 나은 선택입니다.
Sora 2로 Pro HD 영상을 만들 때 반복 비용을 줄이는 방법은?
반복 비용을 줄이려면, 4초 클립으로 720p 해상도에서 프로토타이핑하는 것부터 시작하세요. 비용은 더 높은 해상도와 더 긴 클립 길이에 따라 증가하므로, 이런 낮은 설정에서 테스트하면 과도한 지출 없이 프롬프트와 페이싱을 다듬을 수 있습니다. 세부 사항을 확정한 다음에는 최종 프로덕션을 위해 1080p 해상도로 업그레이드할 수 있습니다.
테스트 중에는 일관되고 구조화된 프롬프트를 고수하세요. 이 접근은 한 번에 하나의 변수에만 집중하게 해주어, 불필요한 생성을 줄이고 추가 비용을 피하게 합니다.
Wan 2.7로 스토리보드를 만든 뒤 하나의 API로 Sora 2에서 최종 렌더를 할 수 있나요?
아니요, Wan 2.7과 Sora 2를 직접 통합할 수는 없습니다. 이들은 서로 다른 아키텍처와 워크플로우를 가진 별개의 모델입니다. 통합 API를 공유하지 않으므로, Wan 2.7의 스토리보드 출력을 Sora 2로 수동으로 옮겨 최종 렌더링을 해야 합니다. 각 모델은 제대로 작동하려면 각자의 통합 세트가 필요합니다.