Veo 3 프롬프트 심화: 줌과 달리의 차이와 JSON 카메라 무빙 설정

Veo 3와 3.1이 등장하면서 생성형 AI 비디오 기술은 단순한 영상 생성을 넘어 가상 공간을 다루는 ‘물리 시뮬레이션 엔진’으로 진화했습니다.

많은 분이 이런 고민을 토로합니다. “프롬프트를 아무리 길게 써도 영상이 어색해요.” “카메라가 울렁거리고 ‘불쾌한 골짜기’가 느껴져요.” 이유는 아주 심플합니다. 여러분이 ‘광학적 줌(Zoom)’과 ‘물리적 달리(Dolly)’의 결정적 차이를 간과했기 때문이죠.

많은 분이 이 둘을 단순히 “피사체가 커지는 효과”로 뭉뚱그려 이해합니다. 하지만 시네마토그래피 관점에서 이 둘은 물과 기름처럼 완전히 다른 기술입니다. 오늘은 Veo 3의 JSON 아키텍처를 활용해 이 두 가지 효과를 완벽하게 제어하고, 전문가 수준의 공간감을 연출하는 방법을 정리해 드립니다.

1. 이론: AI는 세상을 어떻게 계산하는가? (Z축의 비밀)

프롬프트 작성 전, Veo 3가 공간을 이해하는 방식부터 짚고 넘어가야 합니다. 줌과 달리의 차이는 Z축(깊이)을 다루는 방식에서 갈립니다.

🔍 줌(Zoom): 관찰자의 시선

메커니즘: 내 발(\(x, y, z\))은 땅에 붙박아 두고, 오직 망원경(렌즈의 초점 거리 \(f\))만 조작하는 것과 같습니다.

시각적 효과: 배경이 확대되지만, 거리감은 사라집니다. 배경이 피사체 등 뒤로 ‘벽처럼’ 달라붙는 압축(Compression) 효과가 발생하죠.

느낌: 사건에 개입하지 않고 멀리서 지켜보는 ‘관찰자’의 느낌입니다.

🏃 달리(Dolly): 참여자의 경험

메커니즘: 렌즈(\(f\))는 그대로 두고, 내가 카메라를 들고 공간 속으로 직접 걸어 들어가는(Position Change) 것입니다.

시각적 효과: 여기서 핵심은 ‘시차(Parallax)’입니다. 가까운 가로수는 쉭 지나가고, 멀리 있는 산은 천천히 다가오죠. 이 속도 차이가 입체감을 만듭니다.

느낌: 영상 속 공간을 직접 탐험하는 ‘참여자’의 느낌입니다.

💡 핵심 요약: 줌은 공간을 잘라내고(Crop), 달리는 공간을 뚫고 들어갑니다(Travel). 이 차이를 AI에게 명확히 알려주지 않으면, 물리 법칙이 무너진 기괴한 영상이 나옵니다.

2. 실습 준비: 실패하지 않는 ‘깊이감’ 설계

줌과 달리의 맛을 제대로 살리려면 원본 이미지에 반드시 ‘깊이감(Depth Layer)’이 있어야 합니다. 흰 벽 앞에 서 있는 사람을 찍으면 아무리 달려가도(Dolly) 티가 안 나거든요.

이번 실습에서는 ‘사이버펑크 느와르 골목길’을 표준 에셋으로 씁니다. 전경의 증기, 중경의 탐정, 원경의 네온사인이 층층이 쌓여 있어 AI의 공간 연산 능력을 테스트하기에 최적입니다.

📸 [Step 1] 기준 프레임 생성 (Text-to-Image)

아래 프롬프트로 실습의 기준이 될 이미지를 먼저 생성해 주세요.

Cinematic medium shot, shot on 35mm wide-angle lens. A weathered cyberpunk detective in a black trench coat. Context: A narrow, rain-slicked neon alleyway at night, holographic Japanese signs in deep background, steam rising from floor vents in foreground. Style: Neo-noir, Blade Runner aesthetic, volumetric lighting.

3. 실전 A: 줌 인 (Zoom In) – 배경 압축의 미학

첫 번째는 발을 떼지 않고 렌즈만 돌리는 실습입니다. 성공적인 줌 인 영상이라면, 배경의 네온사인들이 급격히 커지며 탐정의 등 뒤로 압축되어 붙는 느낌이 나야 합니다.

🛠️ Veo 3 JSON 프롬프트

일반 텍스트보다 JSON 구조를 사용해야 AI가 ‘개념’을 혼동하지 않습니다.

{
  "project_context": "Module 2.1 - Practice A: Zoom",
  "cinematography": {
    "camera_movement": "Stationary camera with Optical Zoom In",
    "lens_spec": "Variable focal length zoom (35mm to 85mm)",
    "focus": "Focus remains locked on subject eyes",
    "optical_characteristics": "Background compression, loss of depth perception, spatial flattening"
  },
  "technical": {
    "negative_prompt": "dolly, walking, parallax, camera movement, perspective change"
  }
}

4. 실전 B: 달리 인 (Dolly In) – 공간 침투와 시차

두 번째는 관객을 영상 속으로 초대하는 가장 강력한 기법, 달리 인입니다. 핵심은 ‘시차(Parallax)’입니다. 바닥의 환기구 증기가 카메라 옆을 빠르게 스쳐 지나가야 진짜 공간감이 느껴집니다.

🛠️ Veo 3 JSON 프롬프트

{
  "project_context": "Module 2.1 - Practice B: Dolly",
  "cinematography": {
    "camera_movement": "Slow Dolly In (Forward Tracking)",
    "lens_spec": "Fixed 35mm Lens",
    "axis_control": {
      "z_axis": "Positive movement (Forward)",
      "speed": "Constant, smooth"
    },
    "optical_characteristics": "High parallax, perspective expansion, volumetric depth exploration"
  },
  "technical": {
    "negative_prompt": "zoom, magnification, flat image, background compression"
  }
}

5. 트러블슈팅: 탐정이 왜 거인이 될까? (Concept Bleeding)

“탐정에게 다가가라(Get closer)”라고 썼는데, 탐정이 갑자기 3미터 거인처럼 커지는 현상, 겪어보셨나요? 이를 ‘개념 간섭(Concept Bleeding)’이라고 부릅니다.

초기 AI 모델들은 ‘가까워짐(Closer)’이라는 개념을 ‘물리적 이동’이 아니라, 단순히 포토샵처럼 피사체 크기를 키우는(Scaling) 것으로 오해하곤 했습니다. Veo 3도 프롬프트가 모호하면 똑같은 실수를 합니다.

✅ 해결책:

• 명확한 용어 사용: “Get closer” 같은 모호한 말 대신 “Dolly In” 또는 “Physical Camera Movement”라고 콕 집어 말하세요.
• Identity Lock: JSON의 subjects 항목에 피사체를 구체적으로 묘사하여 얼굴이 일그러지는(Morphing) 것을 막아야 합니다.
• Parallax 강조: 프롬프트에 Strong parallax effect를 추가하면 AI가 강제로 3D 공간 연산을 수행하게 됩니다.

6. 마치며: AI 테크니컬 디렉터로의 도약

줌과 달리의 차이를 이해하는 것, 이건 단순한 기술적 옵션 하나를 더 아는 차원이 아닙니다. ‘관객을 어디에 세울 것인가’를 결정하는 연출의 핵심입니다.

• 관객을 안전한 관찰자로 남겨두고 싶다면? 줌(Zoom)을 쓰세요.
• 관객을 사건의 한가운데로 끌어들이고 싶다면? 달리(Dolly)를 쓰세요.

이제 여러분은 광학적 수치와 물리적 좌표로 가상 세계를 조각하는 진정한 의미의 AI 테크니컬 디렉터가 되셨습니다. 오늘 공유해드린 JSON 코드를 복사해서, 여러분만의 압도적인 공간감을 연출해 보시길 바랍니다.