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제목: AWS SageMaker와 CogVideoX로 확장 가능한 AI

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AWS SageMaker와 CogVideoX로 확장 가능한 AI 영상 생성기 구축하기

최근 몇 년간 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 급속한 발전은 디지털 콘텐츠 제작 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 그 중에서도 특히 주목할 만한 분야는 바로 AI 기반의 영상 생성 기술입니다. 이 기술은 몇 초 길이의 짧은 클립들을 생성해 이를 조합함으로써 보다 긴 형식의 콘텐츠로 확장할 수 있게 해줍니다. 이러한 기술은 마케팅, 교육, 전자상거래부터 엔터테인먼트 산업에 이르기까지 다양한 분야에서 새로운 가능성을 제시하고 있습니다.

이번 블로그에서는 Amazon SageMaker AI와 CogVideoX 모델을 활용해 AWS 상에서 확장 가능하고 보안성 높은 영상 생성 솔루션을 구축하는 방법을 개발자/시스템 문서 스타일로 소개합니다.

1. 시스템 개요 (Solution Overview)

사용된 AWS 주요 서비스 구성

  • Amazon S3: 입력 비디오, 출력 결과, 접근 로그 등 세 개의 S3 버킷을 사용하며, 각각은 암호화 및 수명주기 정책이 적용됨
  • AWS Fargate 기반 Amazon ECS: Streamlit 웹 UI를 실행하며 서버리스 컨테이너 환경 및 오토스케일링 제공
  • Amazon Bedrock & CogVideoX: 입력 프롬프트를 자연어 처리해 더 세밀하게 강화하고, CogVideoX 모델로 영상 생성
  • Amazon SageMaker: 트레이닝 및 인퍼런스 처리를 담당하는 AI 모델 실행 환경

시스템 아키텍처는 아래 다이어그램을 참조:
Solution Architecture

2. CogVideoX 모델 소개

CogVideoX는 최신 텍스트-투-비디오 모델로 10초 길이, 초당 16프레임, 해상도 768×1360의 고화질 영상을 생성할 수 있습니다. 특히 아래와 같은 기술적 이점을 갖고 있습니다:

  • 3D VAE: 시공간 압축을 통한 고효율 인코딩
  • 전문화된 Transformer 구조: 텍스트와 비디오 간 의미 동기화 강화
  • 멀티 프레임 패킹 구조: 모션을 중시한 긴 시퀀스 생성 가능

모델 아키텍처는 다음과 같습니다:
Model Architecture

3. 프롬프트 향상 기능 (Prompt Enhancement)

고품질 영상 생성을 위해 기본 프롬프트를 Amazon Bedrock의 Claude 모델을 활용해 향상시킬 수 있습니다. 입력은 아래와 같은 XML 유사 포맷의 메시지 템플릿을 통해 전송됩니다:

<Role>
Your role is to enhance the user prompt that is given to you...
</Role>
<Task>
You must add details to the user prompt in order to enhance it...
</Task>
<Prompt>
{사용자 입력 텍스트}
</Prompt>

이렇게 생성된 프롬프트는 더 구체적인 영상 서사를 담고 있으며 CogVideoX 모델이 보다 정확하게 비주얼을 생성할 수 있도록 도와줍니다.

4. 사전 준비사항 (Prerequisites)

  • Python 3.11+ 설치
  • AWS CLI / CDK 설치 및 연동
  • Docker Desktop 설치
  • SageMaker 서비스 한도 조정 (예: ml.g5.4xlarge 요청)

설치 명령어 예시:

npm install -g aws-cdk
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

5. 솔루션 배포 절차 (Deployment Steps)

  1. AWS CDK로 인프라 부트스트랩:
cdk bootstrap
  1. 프로젝트 배포:
cdk deploy -c allowed_ips='["'$(curl -s ifconfig.me)'/32"]'
  1. 배포 완료 후 출력된 Streamlit URL을 통해 UI 접속

Streamlit UI

6. 영상 생성 절차

기본 영상 생성

  • 텍스트 박스에 프롬프트 입력
  • 하단에 동일 프롬프트 복사
  • “Generate Video” 클릭

결과 예시:
기본 생성 결과

향상된 영상 생성

  1. 상단 입력창에 초기 프롬프트 입력
  2. “Enhance Prompt” 버튼 클릭
  3. 향상된 프롬프트 확인 후 수정
  4. “Generate Video” 클릭

향상된 프롬프트 예시:

A vibrant yellow and black honeybee gracefully lands on a large blooming sunflower...

생성된 영상:
향상된 영상 결과

이미지 포함한 프롬프트

  1. 프롬프트 작성 및 향상
  2. “Include Image” 버튼을 통해 이미지 업로드
  3. 함께 영상 생성 요청

예시 이미지:
입력 이미지

최종 영상 출력:
영상 결과

7. 비용 및 운영 고려사항

실 환경 적용을 위해 아래와 같은 추가 사항을 고려해야 합니다:

  • 인증을 위한 API Gateway & Lambda 도입
  • Amazon SQS 기반의 비동기 처리 구조로 작업 안정성 향상
  • CloudWatch 기반의 로깅 및 예외 처리 전략 강화

8. 리소스 정리 (Clean Up)

비용 방지를 위해 작업 완료 후 자원 삭제 필요:

cdk destroy

9. 결론

이번 AWS 기반 영상 생성 시스템은 단순한 데모를 넘어, 전자상거래, 콘텐츠 제작, 교육, 마케팅 등 다양한 분야에서 실질적으로 활용 가능한 확장성 높은 솔루션입니다. 특히 텍스트-투-비디오뿐 아니라 이미지-투-비디오 생성까지 가능하여 사용자 친화성과 비주얼 퀄리티를 동시에 확보할 수 있습니다.

향후 생성형 AI 기술의 도입 및 적용에 있어 AWS와 같은 클라우드 플랫폼의 유연성은 반드시 고려되어야 할 요소이며, CogVideoX 모델은 그 가능성을 입증하고 있습니다.

참고

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(주)에이클라우드
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