Sora 2 API 인페인트 이미지 크기 오류를 해결하는 5가지 방법: Inpaint image must match 전체 문제 해결 가이드

Sora 2 API를 사용하여 이미지를 비디오로 변환(Image-to-Video)할 때, 참조 이미지의 크기 불일치는 개발자들이 가장 자주 겪는 오류 중 하나예요. 본문에서는 Inpaint image must match the requested width and height 오류의 근본 원인을 자세히 분석하고, 검증된 5가지 해결 방법을 제시해 드릴게요.

핵심 가치: 이 글을 읽고 나면 Sora 2 API의 참조 이미지 크기 검증 규칙을 마스터하고, Python Pillow와 FFmpeg를 사용하여 이미지를 전처리함으로써 크기 관련 오류를 완벽하게 해결할 수 있게 될 거예요.

Sora 2 API 참조 이미지 크기 오류 원인 분석

APIYI를 통해 Sora 2 API의 이미지 투 비디오 기능을 호출할 때 다음과 같은 오류 메시지가 나타난다면:

{
  "error": {
    "message": "Inpaint image must match the requested width and height",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": null,
    "code": null
  }
}

이는 업로드한 참조 이미지(input_reference)의 크기가 대상 비디오 해상도와 일치하지 않음을 의미해요.

Sora 2 API 참조 이미지 크기 강제 일치 규칙

Sora 2 API는 참조 이미지에 대해 엄격한 크기 검증 메커니즘을 가지고 있습니다.

Sora 2 API 지원 비디오 해상도

OpenAI 공식 문서에 따르면, Sora 2 API는 현재 다음과 같은 해상도를 지원합니다.

🎯 중요 팁: 참조 이미지는 선택한 대상 해상도와 픽셀 단위로 완벽하게 일치해야 해요. 예를 들어 1280×720 해상도를 선택했다면, 이미지는 정확히 1280×720 픽셀이어야 하며, 단 1픽셀만 차이가 나도 오류가 발생합니다.

Sora 2 API 이미지 크기 오류를 해결하는 5가지 방법

방법 1: Python Pillow를 활용한 스마트 크롭 및 패딩

Pillow의 ImageOps.pad() 메서드를 사용하면 어떤 크기의 이미지든 스마트하게 처리할 수 있어요. 가로세로 비율을 유지하면서 목표 크기에 맞춰 빈 공간을 채워줍니다.

from PIL import Image, ImageOps
import openai

# Sora 2 API 지원 표준 해상도
SORA_RESOLUTIONS = {
    "landscape_720p": (1280, 720),
    "portrait_720p": (720, 1280),
    "landscape_1080p": (1792, 1024),
    "portrait_1080p": (1024, 1792),
}

def preprocess_image_for_sora(image_path, target_resolution="landscape_720p"):
    """Sora 2 API 크기 요구 사항에 맞춘 이미지 전처리"""
    target_size = SORA_RESOLUTIONS[target_resolution]

    # 원본 이미지 열기
    img = Image.open(image_path)

    # pad 메서드 사용: 비율 유지 및 검은색 배경 채우기
    processed = ImageOps.pad(img, target_size, color=(0, 0, 0))

    # 처리된 이미지 저장
    output_path = image_path.replace(".jpg", "_sora_ready.jpg")
    processed.save(output_path, "JPEG", quality=95)

    return output_path

# 사용 예시
processed_image = preprocess_image_for_sora("my_image.jpg", "landscape_720p")

# Sora 2 API 호출 - APIYI 통합 인터페이스 사용
client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 통합 인터페이스 사용
)

with open(processed_image, "rb") as f:
    response = client.videos.create(
        model="sora-2",
        prompt="A serene landscape comes to life",
        size="1280x720",
        input_reference=f
    )

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방법 2: Python Pillow 중앙 크롭 (피사체 유지)

검은색 여백 없이 이미지의 주요 내용을 유지하며 꽉 찬 화면을 만들고 싶다면 중앙 크롭 방식을 사용해 보세요.

from PIL import Image

def center_crop_for_sora(image_path, target_width, target_height):
    """Sora 2 API 크기 요구 사항에 맞춰 이미지 중앙 크롭"""
    img = Image.open(image_path)
    orig_width, orig_height = img.size

    # 대상 가로세로 비율 계산
    target_ratio = target_width / target_height
    orig_ratio = orig_width / orig_height

    if orig_ratio > target_ratio:
        # 원본이 더 넓은 경우: 높이에 맞춰 축소 후 좌우 크롭
        new_height = target_height
        new_width = int(orig_width * (target_height / orig_height))
    else:
        # 원본이 더 높은 경우: 너비에 맞춰 축소 후 상하 크롭
        new_width = target_width
        new_height = int(orig_height * (target_width / orig_width))

    # 먼저 크기 조정
    img = img.resize((new_width, new_height), Image.LANCZOS)

    # 그다음 중앙 크롭
    left = (new_width - target_width) // 2
    top = (new_height - target_height) // 2
    right = left + target_width
    bottom = top + target_height

    cropped = img.crop((left, top, right, bottom))

    output_path = image_path.replace(".jpg", f"_{target_width}x{target_height}.jpg")
    cropped.save(output_path, "JPEG", quality=95)

    return output_path

# 가로형 720p 영상 제작을 위한 이미지 준비
processed = center_crop_for_sora("my_photo.jpg", 1280, 720)

방법 3: FFmpeg 명령어를 이용한 대량 처리

많은 양의 이미지를 한꺼번에 처리해야 할 때는 FFmpeg가 아주 효율적인 선택입니다.

중앙 크롭 모드 (Cover):

# 비율을 유지하며 크기 조정 후 대상 크기로 중앙 크롭
ffmpeg -i input.jpg -vf "scale=1280:720:force_original_aspect_ratio=increase,crop=1280:720" output_sora.jpg

패딩 모드 (Letterbox):

# 원본 비율을 유지하며 크기 조정 후 부족한 부분을 검은색으로 채움
ffmpeg -i input.jpg -vf "scale=1280:720:force_original_aspect_ratio=decrease,pad=1280:720:(ow-iw)/2:(oh-ih)/2:black" output_sora.jpg

대량 처리 스크립트:

#!/bin/bash
# 현재 디렉터리의 모든 jpg 이미지를 Sora 2 API 720p 가로 포맷으로 일괄 변환

for file in *.jpg; do
    ffmpeg -i "$file" \
        -vf "scale=1280:720:force_original_aspect_ratio=increase,crop=1280:720" \
        -q:v 2 \
        "sora_ready_$file"
done

방법 4: crop_bounds 파라미터 사용 (API 자체 크롭)

Sora 2 API는 crop_bounds 파라미터를 제공하여 API 레벨에서 직접 크롭 영역을 지정할 수 있게 해줍니다.

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 통합 인터페이스 사용
)

# crop_bounds를 사용하여 크롭 영역 지정 (비율 형식)
with open("full_size_image.jpg", "rb") as f:
    response = client.videos.create(
        model="sora-2",
        prompt="역동적인 비디오 효과",
        size="1280x720",
        input_reference=f,
        crop_bounds={
            "left_fraction": 0.1,    # 왼쪽 10% 제거
            "top_fraction": 0.1,     # 상단 10% 제거
            "right_fraction": 0.9,   # 오른쪽 90%까지 유지
            "bottom_fraction": 0.9   # 하단 90%까지 유지
        },
        frame_index=0  # 이미지를 첫 번째 프레임으로 사용
    )

⚠️ 주의: crop_bounds를 사용할 때도 크롭된 영역이 목표 영상 해상도와 일치해야 합니다. 가급적 사전 전처리와 결합해 사용하는 것을 권장해요.

방법 5: 완성형 이미지 전처리 도구 클래스

실제 서비스 환경에서 유용하게 사용할 수 있는, 여러 가지 처리 모드를 포함한 이미지 전처리 도구 클래스입니다.

from PIL import Image, ImageOps
from pathlib import Path
import io

class SoraImagePreprocessor:
    """Sora 2 API 이미지 가이드 전처리 도구"""

    RESOLUTIONS = {
        "1280x720": (1280, 720),
        "720x1280": (720, 1280),
        "1792x1024": (1792, 1024),
        "1024x1792": (1024, 1792),
    }

    def __init__(self, target_resolution="1280x720"):
        if target_resolution not in self.RESOLUTIONS:
            raise ValueError(f"지원하지 않는 해상도입니다: {target_resolution}")
        self.target_size = self.RESOLUTIONS[target_resolution]

    def pad(self, image_path, bg_color=(0, 0, 0)):
        """패딩 모드: 원본 비율 유지, 배경색 채우기"""
        img = Image.open(image_path)
        return ImageOps.pad(img, self.target_size, color=bg_color)

    def cover(self, image_path):
        """커버 모드: 원본 비율 유지, 중앙 크롭"""
        img = Image.open(image_path)
        return ImageOps.fit(img, self.target_size, Image.LANCZOS)

    def stretch(self, image_path):
        """늘리기 모드: 목표 크기로 강제 확장 (권장하지 않음)"""
        img = Image.open(image_path)
        return img.resize(self.target_size, Image.LANCZOS)

    def to_bytes(self, img, format="JPEG", quality=95):
        """PIL Image를 API 업로드용 바이트 스트림으로 변환"""
        buffer = io.BytesIO()
        img.save(buffer, format=format, quality=quality)
        buffer.seek(0)
        return buffer

    def process_and_save(self, image_path, mode="cover", output_path=None):
        """이미지 처리 및 저장"""
        if mode == "pad":
            processed = self.pad(image_path)
        elif mode == "cover":
            processed = self.cover(image_path)
        elif mode == "stretch":
            processed = self.stretch(image_path)
        else:
            raise ValueError(f"지원하지 않는 모드입니다: {mode}")

        if output_path is None:
            p = Path(image_path)
            output_path = p.parent / f"{p.stem}_sora_{self.target_size[0]}x{self.target_size[1]}{p.suffix}"

        processed.save(output_path, quality=95)
        return output_path

# 사용 예시
preprocessor = SoraImagePreprocessor("1280x720")

# 방식 1: 처리 후 저장
output = preprocessor.process_and_save("my_image.jpg", mode="cover")
print(f"처리 완료: {output}")

# 방식 2: API 호출을 위해 바이트 스트림 바로 가져오기
img = preprocessor.cover("my_image.jpg")
image_bytes = preprocessor.to_bytes(img)

import openai
from PIL import Image, ImageOps
import io

class SoraImagePreprocessor:
    """Sora 2 API 이미지 가이드 전처리 도구"""

    RESOLUTIONS = {
        "1280x720": (1280, 720),
        "720x1280": (720, 1280),
        "1792x1024": (1792, 1024),
        "1024x1792": (1024, 1792),
    }

    def __init__(self, target_resolution="1280x720"):
        if target_resolution not in self.RESOLUTIONS:
            raise ValueError(f"지원하지 않는 해상도입니다: {target_resolution}")
        self.target_size = self.RESOLUTIONS[target_resolution]

    def cover(self, image_path):
        """커버 모드: 원본 비율 유지, 중앙 크롭"""
        img = Image.open(image_path)
        return ImageOps.fit(img, self.target_size, Image.LANCZOS)

    def to_bytes(self, img, format="JPEG", quality=95):
        """PIL Image를 바이트 스트림으로 변환"""
        buffer = io.BytesIO()
        img.save(buffer, format=format, quality=quality)
        buffer.seek(0)
        return buffer


def generate_video_with_image(image_path, prompt, resolution="1280x720"):
    """
    전처리된 이미지를 사용하여 Sora 2 비디오 생성

    Args:
        image_path: 원본 이미지 경로
        prompt: 비디오 설명 프롬프트
        resolution: 목표 해상도

    Returns:
        비디오 생성 작업 ID
    """
    # 1. 이미지 전처리
    preprocessor = SoraImagePreprocessor(resolution)
    processed_img = preprocessor.cover(image_path)
    image_bytes = preprocessor.to_bytes(processed_img)

    # 2. 클라이언트 초기화 - APIYI 통합 인터페이스 사용
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://api.apiyi.com/v1"
    )

    # 3. Sora 2 API 호출
    response = client.videos.create(
        model="sora-2",
        prompt=prompt,
        size=resolution,
        input_reference=image_bytes,
        duration=5  # 비디오 길이 (초)
    )

    return response


# 전체 호출 예시
if __name__ == "__main__":
    result = generate_video_with_image(
        image_path="landscape_photo.jpg",
        prompt="The scene comes alive with gentle wind moving through the trees",
        resolution="1280x720"
    )
    print(f"비디오 생성 작업이 제출되었습니다: {result}")

Sora 2 API 이미지 전처리 모드 비교

적절한 전처리 모드를 선택하는 것은 최종 비디오 결과물의 퀄리티에 매우 중요합니다.

💡 선택 팁: 어떤 모드를 사용할지는 이미지의 내용과 원하는 영상 효과에 따라 달라집니다. APIYI(apiyi.com) 플랫폼에서 실제 테스트를 진행해 보며 각 모드별 결과물의 차이를 직접 확인해 보는 것을 추천해요.

상황별 추천 모드

Sora 2 API 이미지 레퍼런스(垫图) 관련 자주 묻는 질문(FAQ)

# 고화질 처리 설정
img = img.resize(target_size, Image.LANCZOS)  # Lanczos 알고리즘 사용
img.save(output_path, "JPEG", quality=95)     # 고화질로 저장

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import os

def batch_process(image_dir, output_dir, resolution="1280x720"):
    preprocessor = SoraImagePreprocessor(resolution)

    def process_single(filename):
        input_path = os.path.join(image_dir, filename)
        output_path = os.path.join(output_dir, f"sora_{filename}")
        return preprocessor.process_and_save(input_path, "cover", output_path)

    image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith(('.jpg', '.png'))]

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        results = list(executor.map(process_single, image_files))

    return results

Sora 2 API 이미지 사이즈 속성 일람표

빠른 확인을 위해 정리한 전체 사이즈 매칭 표입니다.

📌 팁: 활용 가능한 플랫폼으로는 APIYI(apiyi.com), OpenAI 공식 API 등이 있어요. 개발 및 테스트를 위해서는 응답 속도가 빠르고 가격 혜택이 좋은 플랫폼을 선택하는 것이 좋습니다.

요약

Sora 2 API 이미지 참조(Image-to-Video) 시 발생하는 크기 오류는 개발자들이 가장 자주 겪는 문제 중 하나입니다. 핵심 해결 방법은 다음과 같습니다:

1. 규칙 이해: 참조 이미지는 대상 비디오와 픽셀 단위까지 크기가 일치해야 합니다.
2. 모드 선택: 이미지 내용에 따라 Pad 또는 Cover 모드를 선택하세요.
3. 전처리: Python Pillow나 FFmpeg을 사용하여 이미지를 미리 처리합니다.
4. 크기 확인: 처리 후 이미지 크기가 일치하는지 확인합니다.

APIYI(apiyi.com)를 통해 이미지 전처리 효과와 비디오 생성 품질을 빠르게 검증해 보시는 것을 추천합니다.

작성자: APIYI Team | 더 많은 AI 개발 팁은 apiyi.com에서 확인하세요.

참고 자료:

1. OpenAI Sora API 문서: 이미지 투 비디오(Image-to-Video) 인터페이스 설명
   • 링크: platform.openai.com/docs/guides/video-generation
2. Pillow 공식 문서: ImageOps 이미지 처리 모듈
   • 링크: pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/ImageOps.html
3. FFmpeg 공식 문서: 비디오 및 이미지 처리 필터
   • 링크: ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html