마성의 춤추는 고양이 AI 제작 전체 과정 공개: Nano Banana Pro 이미지 일관성 + RunningHub 춤추는 워크플로우 완벽 가이드

소셜 미디어에서 고양이 춤 영상이 엄청나게 유행하고 있는데요. 중독성 있는 춤사위와 부드러운 동작을 보고 있으면 이게 정말 AI로 만든 것인지 믿기 힘들 정도예요. 과연 이런 영상들은 어떤 기술로 만들어지는 걸까요? 이번 글에서는 전체 제작 과정을 낱낱이 공개하고, Nano Banana Pro API의 이미지 일관성 능력과 RunningHub 춤 워크플로의 실전 활용법을 중점적으로 설명해 드릴게요.

핵심 가치: 이 글을 다 읽고 나면, 처음부터 바이럴 AI 춤 영상을 제작하는 전체 기술 솔루션을 마스터하게 될 거예요. Nano Banana Pro를 이용해 캐릭터 일관성을 유지하는 방법과 RunningHub 워크플로를 통해 전문가 수준의 춤 효과를 구현하는 방법을 배울 수 있습니다.

고양이 춤 AI 영상 핵심 기술 요점

왜 고양이 춤 영상이 이렇게 인기일까요?

AI 춤 영상은 2026년 전 세계 소셜 플랫폼을 휩쓸었습니다. TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts의 관련 영상 조회수는 이미 수십억 회를 돌파했죠. 이 영상들이 인기를 끄는 이유는 다음과 같습니다.

1. 강력한 시각적 충격: 고양이 같은 반려동물이 사람의 춤 동작을 하는 모습에서 오는 강렬한 시각적 대비
2. 제작 문턱의 하락: 전문 기술 없이도 AI 도구를 통해 누구나 창작 가능
3. 높은 정서적 공감: 반려동물 콘텐츠 특유의 높은 전파력과 감성적 가치
4. 놀라운 기술적 완성도: 진짜인지 가짜인지 구분하기 힘들 정도로 부드러운 동작과 사실적인 조명 처리

🎯 기술 제언: 고품질 춤 영상을 제작하는 핵심은 캐릭터 일관성과 동작의 부드러움에 있습니다. Nano Banana Pro API를 호출할 때는 APIYI (apiyi.com) 플랫폼을 이용해 보세요. 공식 리셀러 서비스를 제공하여 대량 생성과 캐릭터 일관성 보장은 물론, 훨씬 저렴한 가격으로 이용할 수 있습니다.

핵심 기술 1: Nano Banana Pro 이미지 일관성 생성

Nano Banana Pro란 무엇인가요?

Nano Banana Pro는 Google DeepMind가 선보인 Gemini 3 Pro Image Preview 모델로, 전문가 수준의 에셋 제작을 위해 설계되었습니다. 이 모델의 핵심 강점은 다음과 같습니다.

다중 캐릭터 일관성: 한 번의 생성으로 최대 14장의 입력 이미지를 혼합할 수 있으며, 최대 5가지의 서로 다른 캐릭터 외형을 일관되게 유지할 수 있습니다.

이러한 능력 덕분에 애니메이션 스토리보드, 마케팅 소재, 그리고 AI 댄스 영상 제작을 위한 최고의 도구로 손꼽힙니다. 다른 이미지 생성 모델과 비교했을 때, Nano Banana Pro는 여러 프레임을 생성하는 동안 동일한 캐릭터의 얼굴 특징, 털 색깔, 체형 등 세부 사항을 고도로 일관되게 유지하여 "프레임마다 고양이가 바뀌는" 문제를 완벽하게 해결합니다.

주요 기술 파라미터

Nano Banana Pro API를 사용한 다각도 고양이 이미지 생성

다음은 APIYI 플랫폼을 통해 Nano Banana Pro를 호출하여 다각도 고양이 이미지를 생성하는 예시입니다.

간단한 예시 코드

import requests

# API 설정
api_key = "YOUR_APIYI_API_KEY"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1/gemini"

# 다각도 고양이 이미지 생성
response = requests.post(
    f"{base_url}/generate-image",
    headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
    json={
        "model": "gemini-3-pro-image-preview",  # Nano Banana Pro
        "prompt": "치즈태비 단모종 고양이, 전신샷, 서 있는 자세, 흰색 배경, 고화질 사진",
        "reference_images": ["https://your-storage.com/cat-reference.jpg"],
        "consistency_mode": "character",  # 캐릭터 일관성 모드
        "num_images": 8,  # 8가지 서로 다른 각도 생성
        "resolution": "1024x1024"
    }
)

# 생성된 이미지 확인
images = response.json()["images"]
for i, img_url in enumerate(images):
    print(f"각도 {i+1}: {img_url}")

import requests
import time
from typing import List, Dict

class NanoBananaProGenerator:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://vip.apiyi.com/v1/gemini"
        self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

    def generate_consistent_images(
        self,
        reference_image: str,
        prompt_template: str,
        angles: List[str],
        resolution: str = "1024x1024"
    ) -> List[str]:
        """
        일관성 있는 다각도 이미지 생성

        파라미터:
        - reference_image: 참조 이미지 URL
        - prompt_template: {angle} 플레이스홀더를 포함한 프롬프트 템플릿
        - angles: 각도 리스트 (예: ["정면", "측면", "후면", "45도 측면"])
        - resolution: 출력 해상도

        반환값:
        - 생성된 이미지 URL 리스트
        """
        generated_images = []

        for angle in angles:
            prompt = prompt_template.format(angle=angle)

            response = requests.post(
                f"{self.base_url}/generate-image",
                headers=self.headers,
                json={
                    "model": "gemini-3-pro-image-preview",
                    "prompt": prompt,
                    "reference_images": [reference_image],
                    "consistency_mode": "character",
                    "num_images": 1,
                    "resolution": resolution,
                    "guidance_scale": 7.5,  # 프롬프트 준수 가중치
                    "consistency_strength": 0.85  # 캐릭터 일관성 강도
                }
            )

            if response.status_code == 200:
                img_url = response.json()["images"][0]
                generated_images.append(img_url)
                print(f"✅ {angle} 각도 생성 성공: {img_url}")
            else:
                print(f"❌ {angle} 각도 생성 실패: {response.text}")

            # 요청 과부하 방지
            time.sleep(1)

        return generated_images

    def batch_generate_dancing_poses(
        self,
        reference_image: str,
        dance_poses: List[Dict[str, str]]
    ) -> List[str]:
        """
        댄스 포즈 이미지 배치 생성

        파라미터:
        - reference_image: 고양이 참조 이미지
        - dance_poses: 포즈 리스트, 형식 [{"pose": "앞발 들기", "description": "왼쪽 앞발을 들고..."}]

        반환값:
        - 생성된 포즈 이미지 URL 리스트
        """
        pose_images = []

        for pose_data in dance_poses:
            prompt = f"""
참조 이미지와 완전히 동일한 고양이, {pose_data['description']},
흰색 배경, 전신샷, 고화질 사진, 선명한 디테일,
고양이의 털 색상, 무늬, 체형이 참조 이미지와 완벽하게 일치하도록 할 것
            """.strip()

            response = requests.post(
                f"{self.base_url}/generate-image",
                headers=self.headers,
                json={
                    "model": "gemini-3-pro-image-preview",
                    "prompt": prompt,
                    "reference_images": [reference_image],
                    "consistency_mode": "character",
                    "num_images": 1,
                    "resolution": "1024x1024"
                }
            )

            if response.status_code == 200:
                img_url = response.json()["images"][0]
                pose_images.append(img_url)
                print(f"✅ 포즈 '{pose_data['pose']}' 생성 성공")
            else:
                print(f"❌ 포즈 '{pose_data['pose']}' 생성 실패")

            time.sleep(1)

        return pose_images

# 사용 예시
generator = NanoBananaProGenerator(api_key="YOUR_APIYI_API_KEY")

# 예시 1: 다각도 이미지 생성
angles = ["정면 서 있는 자세", "왼쪽 측면", "오른쪽 측면", "뒷모습", "45도 측면", "앉아 있는 정면", "엎드린 자세", "점프하는 자세"]
prompt_template = "치즈태비 단모종 고양이, {angle}, 흰색 배경, 고화질 사진, 고양이의 외형 특징을 일관되게 유지"

multi_angle_images = generator.generate_consistent_images(
    reference_image="https://your-storage.com/cat-reference.jpg",
    prompt_template=prompt_template,
    angles=angles
)

print(f"\n총 {len(multi_angle_images)}장의 다각도 이미지가 생성되었습니다.")

# 예시 2: 댄스 포즈 시퀀스 생성
dance_poses = [
    {"pose": "시작 자세", "description": "네 발로 서서 머리를 약간 들고 춤출 준비를 하는 자세"},
    {"pose": "왼발 들기", "description": "왼쪽 앞발을 머리 높이까지 들어 올리고 오른쪽 앞발은 자연스럽게 내린 자세"},
    {"pose": "양발 들기", "description": "양 앞발을 동시에 위로 치켜들고 몸을 약간 뒤로 젖힌 자세"},
    {"pose": "회전 동작", "description": "몸을 옆으로 45도 돌리고 꼬리를 흔드는 모습"},
    {"pose": "점프 포즈", "description": "네 발이 공중에 떠 있고 몸이 도약하는 역동적인 모습"},
    {"pose": "착지 자세", "description": "앞발이 먼저 땅에 닿고 뒷다리를 굽혀 지탱하려는 자세"},
    {"pose": "흔들흔들", "description": "몸을 좌우로 흔들며 꼬리도 함께 움직이는 모습"},
    {"pose": "마무리 포즈", "description": "단정하게 앉아 양 앞발을 모으고 만족스러운 표정을 짓는 모습"}
]

dancing_pose_images = generator.batch_generate_dancing_poses(
    reference_image="https://your-storage.com/cat-reference.jpg",
    dance_poses=dance_poses
)

print(f"\n총 {len(dancing_pose_images)}장의 댄스 포즈 이미지가 생성되었습니다.")
print("이 이미지들은 RunningHub 워크플로우로 바로 가져와 댄스 영상을 제작할 수 있습니다.")

💡 캐릭터 일관성 팁: 프롬프트에 "참조 이미지와 완전히 동일한", "외형 특징 일관성 유지" 등의 설명을 명시적으로 강조하면 Nano Banana Pro의 캐릭터 일관성 효과를 크게 높일 수 있습니다. APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 통해 호출하는 것을 권장하며, 해당 플랫폼은 일관성 강도를 미세하게 조정할 수 있는 consistency_strength 파라미터를 지원합니다.

핵심 기술 2: RunningHub 춤추는 워크플로우 실전 가이드

RunningHub란 무엇인가요?

RunningHub는 수천 개의 즉시 사용 가능한 텍스트 투 비디오(Text-to-Video), 이미지 투 비디오(Image-to-Video), 비디오 투 비디오(Video-to-Video) 워크플로우를 제공하는 클라우드 기반 ComfyUI 플랫폼이에요. 다음과 같은 핵심 장점을 가지고 있습니다.

• 오류 없는 실행: 모든 워크플로우는 테스트를 거쳐 빨간색 오류나 노드 누락 없이 완벽하게 작동해요.
• 고속 온라인 생성: 로컬 설치가 필요 없으며, 클라우드 컴퓨팅 파워를 통해 빠르게 결과물을 얻을 수 있습니다.
• 전문적인 춤 워크플로우: 댄스 영상 생성에 특화된 여러 워크플로우가 내장되어 있어요.

RunningHub 춤추는 워크플로우 유형

RunningHub를 이용한 고양이 춤 영상 만들기

전체 작업 프로세스:

1단계: 소재 준비

1. 고양이 전신 사진: Nano Banana Pro로 생성한 다각도 일관성 이미지를 사용합니다.

   • 추천 해상도: 1024×1024 이상
   • 요구 사항: 흰색 또는 단색 배경, 고양이 전체 모습이 보여야 함
   • 포즈: 서 있거나 앉아 있는 자세가 좋으며 사지가 명확히 보여야 함

2. 참고 댄스 영상: 사람이 춤추는 영상을 준비합니다.

   • 영상 길이: 310초 (약 60250프레임)
   • 동작 요구 사항: 동작 폭이 적당해야 하며, 너무 격렬한 구르기 동작은 피하는 것이 좋아요.
   • 배경: 단순한 배경일수록 AI가 동작을 인식하기 더 쉽습니다.

2단계: RunningHub에 업로드

1. RunningHub 플랫폼에 접속하세요: runninghub.ai
2. "AI Animals Dancing" 워크플로우를 선택합니다.
3. 준비한 고양이 이미지를 업로드합니다.
4. 참고할 댄스 영상을 업로드합니다.
5. (선택 사항) 사용자 정의 음악 파일을 업로드할 수 있습니다.

3단계: 생성 파라미터 설정

- **프레임 설정**: 댄스 영상에 맞춰 자동 매칭 (≤250프레임)
- **운동 강도(Motion Intensity)**: Medium(중간)으로 조정
- **부드러움(Smoothness)**: High(높음)로 설정하여 동작을 매끄럽게 처리
- **배경 처리**: "원래 배경 유지" 또는 "투명 배경" 중 선택
- **해상도**: 1080p (Full HD)

4단계: 생성 및 내보내기

1. "Run" 버튼을 클릭하여 생성을 시작합니다.
2. 30~90초 정도 기다립니다 (프레임 수에 따라 다름).
3. 생성된 결과물을 미리 확인합니다.
4. MP4 형식으로 영상을 다운로드합니다.

고급 팁: 여러 개의 댄스 장면 이어 붙이기

250프레임을 초과하는 긴 영상이 필요하다면 구간별 생성 전략을 사용할 수 있어요.

# 의사 코드 예시: 다중 구간 댄스 생성 로직
segments = [
    {"cat_image": "pose_1.jpg", "dance_video": "dance_part_1.mp4"},
    {"cat_image": "pose_2.jpg", "dance_video": "dance_part_2.mp4"},
    {"cat_image": "pose_3.jpg", "dance_video": "dance_part_3.mp4"}
]

generated_videos = []
for segment in segments:
    video = runninghub_generate(
        image=segment["cat_image"],
        reference=segment["dance_video"]
    )
    generated_videos.append(video)

# 영상 편집 도구를 사용하여 병합
final_video = merge_videos(generated_videos)

🚀 효율성 제안: 대량 제작이 필요한 경우, 먼저 APIYI(apiyi.com) 플랫폼에서 Nano Banana Pro를 사용하여 다양한 포즈의 고양이 이미지 10~20장을 생성해 보세요. 그다음 RunningHub에서 여러 구간의 영상을 나누어 생성한 뒤 하나로 합치면, 더욱 풍부한 동작과 긴 플레이 타임을 가진 작품을 완성할 수 있습니다.

실전 제작 프로세스 사례

사례: 스트릿 댄스를 추는 치즈 고양이 영상 만들기

프로젝트 목표: 동작이 부드럽고 캐릭터 일관성이 유지되는 15초 분량의 치즈 고양이 스트릿 댄스 영상을 제작하여 틱톡(TikTok) 등 숏폼 플랫폼에 최적화함

기술 스택:

• 이미지 생성: Nano Banana Pro (APIYI apiyi.com 활용)
• 영상 생성: RunningHub "AI Animals Dancing" 워크플로우
• 후반 작업: 음악 및 자막 추가

상세 단계:

1단계: 일관성 있는 고양이 이미지 생성 (Nano Banana Pro)

# 使用前面的 NanoBananaProGenerator 类
generator = NanoBananaProGenerator(api_key="YOUR_APIYI_API_KEY")

# 定义街舞姿势序列
street_dance_poses = [
    {"pose": "起始", "description": "站立姿态,双前爪自然下垂,准备跳舞"},
    {"pose": "左爪指天", "description": "左前爪笔直上举,右爪叉腰,头部微扬"},
    {"pose": "蹲下准备", "description": "身体下蹲,双前爪撑地,蓄力姿态"},
    {"pose": "跃起", "description": "四肢离地跳跃,身体舒展"},
    {"pose": "转身", "description": "空中转体90度,尾巴摆动"},
    {"pose": "单爪支撑", "description": "左前爪着地,右爪上举,身体倾斜"},
    {"pose": "双爪交叉", "description": "双前爪在胸前交叉,酷炫姿态"},
    {"pose": "结束pose", "description": "坐下,一只爪子举起,表情得意"}
]

# 生成8张姿势图
cat_poses = generator.batch_generate_dancing_poses(
    reference_image="https://your-storage.com/orange-cat-ref.jpg",
    dance_poses=street_dance_poses
)

2단계: 참고용 댄스 영상 준비

1. 유튜브나 틱톡에서 "스트릿 댄스 튜토리얼" 또는 "숏폼 댄스"를 검색합니다.
2. 동작이 명확하고 배경이 심플한 구간을 선택합니다.
3. 영상 편집 도구를 사용해 8~10초 길이로 자릅니다.
4. 전체적인 댄스 동작이 루프(Loop) 형태로 자연스럽게 연결되는지 확인합니다.

3단계: RunningHub에서 댄스 영상 생성

1. runninghub.ai/ai-detail/1882704909102469121/hid (AI Animals Dancing 워크플로우)에 접속합니다.
2. 첫 번째 고양이 포즈 이미지(cat_poses[0])를 업로드합니다.
3. 준비한 스트릿 댄스 참고 영상을 업로드합니다.
4. 파라미터 설정:
   • 프레임 수: 자동 감지 (약 200240프레임, 810초)
   • 운동 강도(Motion Intensity): High (높음)
   • 부드러움(Smoothness): High (높음)
5. '실행'을 클릭하고 60~90초 정도 기다립니다.

4단계: 후반 최적화 작업

1. **음악 추가**:
   - 비트감이 강한 스트릿 댄스 음악을 선택하세요.
   - 다빈치 리졸브(DaVinci Resolve)나 프리미어 프로(Premiere Pro)를 사용해 음악과 영상의 싱크를 맞춥니다.
   - 동작과 음악의 비트가 딱딱 떨어지게 맞추는 것이 핵심입니다.

2. **자막 및 특수효과 추가**:
   - 도입부에 "스트릿 댄스 마스터 치즈냥이" 자막을 넣습니다.
   - 킬링 포인트 동작에 "폭발"이나 "번쩍임" 효과를 추가합니다.
   - 마지막에 "좋아요와 팔로우 부탁드려요" 문구를 삽입합니다.

3. **색감 조정**:
   - 화면의 채도와 대비를 높여 생동감을 줍니다.
   - 약간의 샤프닝(Sharpening) 효과를 주어 털의 질감을 살립니다.
   - 고양이의 털색이 선명하고 눈에 띄게 조정합니다.

4. **내보내기 설정**:
   - 해상도: 1080x1920 (9:16 세로형)
   - 프레임 레이트: 30fps
   - 인코딩: H.264, 고비트레이트
   - 틱톡 / 인스타그램 릴스 규격에 최적화하여 출력합니다.

비용 및 소요 시간 예상

💰 비용 최적화 팁: APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 통해 Nano Banana Pro API를 대량으로 호출하면 기업용 맞춤 할인을 받을 수 있어요. 콘텐츠 크리에이터나 스튜디오라면 월간 패키지를 통해 이미지 한 장당 비용을 $0.05 – $0.10까지 낮춰 제작 단가를 대폭 절감할 수 있습니다.

자주 묻는 질문 및 해결 방법

AI 고양이 춤 영상 제작 기술 요약

핵심 기술 리뷰:

1. 이미지 일관성이 핵심입니다: Nano Banana Pro의 다중 캐릭터 일관성 기능을 활용하여, 서로 다른 프레임에서도 동일한 고양이의 외형이 유지되도록 하는 것이 중요합니다.
2. 워크플로우 선택: RunningHub의 'AI Animals Dancing' 워크플로우는 동물 댄스에 특화되어 있어, 일반적인 워크플로우보다 훨씬 뛰어난 결과물을 보여줍니다.
3. 소재의 품질이 결과를 결정합니다: 고품질의 고양이 이미지(단색 배경, 선명한 특징)와 적절한 댄스 참조 영상이 성공적인 제작의 기초가 됩니다.
4. 후반 작업 최적화는 필수입니다: 음악, 자막, 특수 효과를 더하면 영상의 전파력을 몇 배로 높일 수 있습니다.
5. 비용 제어 가능: 영상 한 개당 제작 비용은 약 $0.80 – $2.00 수준으로, 개인 크리에이터나 스튜디오에서 대량으로 생산하기에 적합합니다.

실전 제안: AI 춤 영상을 대량으로 생성하려는 크리에이터분들께는 "Nano Banana Pro (APIYI 플랫폼) + RunningHub + 후반 편집" 조합을 추천드립니다. APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 통해 Nano Banana Pro API를 호출하면 대량 구매 할인과 일관성 강화 기능을 활용할 수 있어 제작 효율과 품질을 대폭 끌어올릴 수 있습니다. RunningHub의 고속 워크플로우와 결합하면 혼자서도 하루에 10~20개의 고품질 댄스 영상을 제작할 수 있어 규모 있는 콘텐츠 생산이 가능해집니다.

참고 자료:

1. Google AI for Developers – Nano Banana 이미지 생성 문서

   • 링크: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 설명: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) 공식 API 문서 및 사용 가이드

2. Google DeepMind – Nano Banana Pro 제품 페이지

   • 링크: deepmind.google/models/gemini-image/pro
   • 설명: Nano Banana Pro 기술 사양, 기능 소개 및 활용 사례

3. RunningHub – ComfyUI 클라우드 플랫폼

   • 링크: runninghub.ai
   • 설명: 즉시 사용 가능한 댄스 영상 생성 워크플로우를 제공하는 클라우드 기반 ComfyUI 플랫폼

4. RunningHub – AI Animals Dancing 워크플로우

   • 링크: runninghub.ai/ai-detail/1882704909102469121/hid
   • 설명: 클릭 한 번으로 업로드 및 생성이 가능한 전용 동물 댄스 영상 생성 워크플로우

5. FlexClip – AI Cat Dancing 기술 분석

   • 링크: flexclip.com/learn/ai-cat-dancing.html
   • 설명: AI 댄싱 캣 영상 제작 기술 및 베스트 프랙티스 가이드

6. GoEnhance – AI Cat Dancing 생성기

   • 링크: goenhance.ai/ai-dance/cat-dancing
   • 설명: AI 고양이 댄스 영상 생성 도구 및 기술 원리

저자: APIYI 기술팀
기술 지원: Nano Banana Pro API 대량 호출 솔루션이나 AI 영상 생성 기술 컨설팅이 필요하시다면, APIYI(apiyi.com)를 방문하여 전문적인 지원과 맞춤형 서비스를 받아보세요. 플랫폼에서 제공하는 무료 테스트 크레딧으로 기술 솔루션의 타당성을 빠르게 검증해 보실 수 있습니다.