95분짜리 장편영화를 생성형 AI로 만들면 제작 과정은 어떻게 달라질까?

AI 영상 플랫폼 Higgsfield가 제작한 《Hell Grind》는 이 질문을 구체적으로 살펴볼 수 있는 사례입니다. 공식 유튜브 공개본은 약 95분 54초 분량이며, 2026년 5월 칸에서 열린 영화산업 마켓 **마르셰 뒤 필름(Marché du Film)**에서 상영됐습니다. 칸 영화제의 공식 프로그램은 아닙니다. 이후 Higgsfield는 작품의 프롬프트와 에셋, 프로젝트 캔버스까지 공개하며 제작 과정을 공개했습니다. 이들의 공개 목적은 교육만이 아닙니다. 제작법을 교재와 표준 워크플로로 만들고, Claude·Codex·Cursor 사용자를 Higgsfield 계정·CLI·크레딧 생태계로 유입하려는 플랫폼 전략입니다. 레시피와 조리법은 열고, 주방과 연산은 플랫폼에 남기는 전략이라고 할 수 있습니다.

<aside>

《Hell Grind》 개요

사람이 설계하고, AI가 장면을 만들다

https://www.youtube.com/watch?v=i55bUFB3lFs

공개 자료와 보도를 종합하면 제작팀은 약 15명 규모로 알려졌습니다. 각본, 연출, 스토리보드, 에셋 설계, 프롬프트 작성, 생성 결과 선별, 편집, 색보정, 음향 믹싱 등 주요 판단은 사람이 맡았습니다.

AI는 등장인물과 배경, 소품, 움직이는 영상 프레임을 만드는 데 활용됐습니다. Higgsfield 공식 제작일지에는 영상 생성에 Seedance 2.0, 키프레임과 장면 설계에 Soul Cinema, 캐릭터 작업에 GPT Image 2.0 등을 활용한 과정이 소개됩니다. 일부 제작 과정에는 Google Veo 3도 포함된 것으로 정리돼 있습니다.

첫 25분을 만드는 데 1만 6,181회 생성해 253개 쇼트를 채택했다는 제작진 수치는 이 공정의 성격을 잘 보여줍니다. 최종 쇼트 하나를 위해 평균 약 64개의 후보를 만든 셈입니다. 생성형 AI로 인물·배경·괴물·액션과 대부분의 움직이는 시각 재료를 만들었지만, 인간 제작진이 각본을 쓰고 에셋을 설계하며, 수많은 생성 결과를 선별·재생성·편집해 장편으로 조직했다고 볼 수 있습니다. 아래는 구체적인 공정의 흐름입니다.

**에셋 고정 → 장문 촬영 명세 → 짧은 영상 대량 생성 → 오류 판별 → 재생성 → 
인간 선별 → 편집**

95분을 수백 개의 짧은 숏으로 나누다

제작은 장편 전체를 한 번에 생성하는 대신, 각본을 수백 개의 짧은 숏으로 나누는 것에서 시작했습니다.

각 숏에는 인물과 장소, 행동, 카메라 위치, 시작 상태와 끝 상태를 지정했습니다. 현재 영상 생성 모델이 95분 동안 같은 인물과 공간, 사건의 흐름을 한 번에 유지하기 어렵기 때문에 통제할 수 있는 짧은 단위로 나누어 제작한 것입니다.

《Hell Grind》프로젝트 화면 일부 (출처: Higgsfield)

Higgsfield가 공개한 AI Filmmaking Pipeline에서도 먼저 각본을 숏리스트로 분해하고, 캐릭터와 의상, 소품, 공간의 기준 에셋을 만든 뒤 장면별 생성을 진행하는 방식이 소개됩니다. 인물의 얼굴과 체형, 의상, 주요 소품, 장소와 조명 등을 기준 이미지로 먼저 만들어두고, 각 숏에서 같은 이미지를 다시 참조했습니다. 캐릭터의 일관성을 프롬프트 문장만으로 유지하기보다 승인된 시각 에셋을 반복해서 연결하는 방식입니다.

전문가 반응

Variety — Corbin Bolies의 《Hell Grind》 관람기 뉴욕 Chelsea에서 열린 Higgsfield 시사회에 참석한 기사. 결말의 속편 암시까지 언급하므로 전편 관람 가능성이 매우 높다. 인물과 영상의 움직임이 놀랄 만큼 사실적인 순간은 인정하지만, 플롯이 비논리적이고 목소리·감정·인간적인 느낌이 부족하다고 평가한다. 속편을 보고 싶지는 않다는 부정적인 결론을 내린다.

The Times — Ed Potton의 Cannes 2026 영화평 영화평론가 Ed Potton은 2/5점을 줬다. 일부 액션은 흥미롭고 창의적이며 2주 만에 제작된 결과로서는 인상적이라고 인정한다. 그러나 팔다리 움직임이 덜컥거리고, 힘을 부여하는 보석 설정은 파생적이며, 특히 인간이 쓴 영어 각본과 상투적인 대사가 가장 큰 약점이라고 평가한다. 직접 관람한 비평이지만 완주 여부는 명시하지 않았다.

Business Insider — Dan Whateley의 시사회 관람기 뉴욕 Metro Private Cinema에서 열린 95분 작품 시사회에 참석한 기사. 고아원 회상 장면에서는 잠시 실제 슬픔과 그리움을 느꼈다고 썼다. 그러나 인물들이 동시에 웃는 모습, 과장된 눈, 피자 조각을 부자연스럽게 드는 행동, 섬뜩한 합성 아동, 장면마다 달라지는 영국식·미국식 억양이 몰입을 깨뜨렸다고 평가한다. 시사회 참석은 확인되지만 95분을 완주했다고 명시하지는 않았다.

TechRadar — Graham Barlow의 전편 관람기 런던의 비공개 시사회에서 전체 영화를 본 뒤 작성한 기사. 액션과 VFX, 장편에 걸친 캐릭터·이야기의 일관성은 기술적 성취로 인정한다. 그러나 대화 장면과 인간적인 순간은 대형 스크린에서 설득력을 잃으며, 믿을 만한 인간 캐릭터가 없다는 점을 지적한다. 작품이라기보다 개념증명 또는 시제품에 가깝다고 결론짓는다.

JoBlo — Chris Bumbray의 전편 관람기 Cannes Market 기간의 초청 시사회에서 영화를 처음부터 끝까지 봤다고 명시. 캐릭터의 기본적인 외형이 장편 동안 비교적 유지된 점은 인정하지만, 불안정한 눈, 프레임레이트 지터, 액션의 무게와 안무 부족, 갑작스러운 억양 변화, 어색하고 상투적인 영어 대사를 비판한다. 완성된 영화보다는 게임 컷신을 길게 연결한 거친 실험에 가깝다고 평가한다.

Il Giornale dell’Arte — Nicola Davide Angerame의 비평 Olympia 3 상영 현장에서 작성된 미학적 비평. 비·먼지·빛으로 구성된 분위기와 블록버스터의 시각적 문법이 상당히 작동하며, 소규모 창작자에게 세계 구축의 가능성을 열어준다고 평가한다. 반면 인물에게는 사건을 움직이는 에너지만 있을 뿐 심리적 밀도와 내면성이 없으며, 인간의 몸과 시간이 부여하는 무게가 부족하다고 지적한다. “영화는 작동한다”는 비교적 호의적인 결론이지만 완주 여부는 명시하지 않았다.