생성형 AI의
애니메이션 산업 적용 동향 및 이슈

1. 들어가며

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 몇 해 전부터 영상을 제작하는 생성형 AI 서비스도 출시되어 이용되고 있다. 생성형 AI는 LLM(Large Language Model)을 활용한 텍스트 생성형 AI(GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA 등), 이미지 생성형 AI(DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion 등), 음성‧음악‧음향 생성형 AI(VALL-E, ElevenLabs, Suno A 등), 동영상 생성형 AI(Sora, Veo 3, Gen-3, Movie Gen 등) 등으로 분류할 수 있다.

아직 기술적으로 완벽하지 못한 이들 서비스는 영상 제작과 관련하여 크게 두 가지 분야에서 활발히 시도되고 있는데, 하나는 모바일(온라인) 영상 제작 분야이고 다른 하나는 애니메이션 제작 분야이다. 이 분야는 실사 영화 또는 드라마와 같이 높은 영상 품질을 요구하지 않기 때문에 기술적으로 한계가 있는 생성형 AI 서비스가 비교적 잘 적용될 수 있는 분야이다. 특히 최근 생성형 AI 기술은 애니메이션 산업에서 주목받고 있다.

전통적인 애니메이션 제작은 스토리보드 작성부터 최종 편집까지 많은 인력과 시간이 투입되는 복잡한 과정으로, 높은 비용과 긴 제작 기간으로 인해 소규모 제작사나 개인 창작자들은 진입하기 어려웠다. 그러나 생성형 AI 기술은 간단한 텍스트 프롬프트 또는 조작만으로 영상과 음성, 음향을 신속하게 생성함으로써 제작 시간과 비용을 크게 절감할 수 있으며 이러한 한계들을 극복할 새로운 가능성을 제시했다.

또한 생성형 AI 기술을 활용해 기존 실사 영화를 애니메이션 형태로 재구성하거나 다양한 영상 포맷으로 변환하는 시도가 이루어지고 있다. 특히 할리우드 주요 스튜디오들이 기존 콘텐츠를 애니메이션 형태로 변환하는 사례가 늘고 있다. 그러나 다른 생성형 AI에서와 마찬가지로 애니메이션 산업에서 생성형 AI 서비스의 적용은 저작권과 관련한 이슈를 야기하고 있다.

본 보고서에서는 생성형 AI 서비스를 활용해 애니메이션을 제작한 다양한 사례들을 살펴보고자 한다. 특히 생성형 AI 서비스를 활용한 애니메이션 제작 사례, 실사 영화의 애니메이션 전환 사례를 살펴보고 이와 관련되어 최근에 발생한 디즈니–미드저니 간 저작권 분쟁에 대해서 알아본다.

2. 아이디어, 현실이 되다: 애니메이션 제작에서 생성형 AI의 활용

텍스트를 입력하면 인공지능이 장면, 동작, 배경 등을 자동 생성해 영상으로 출력해 주는 동영상 생성형 AI 기술¹⁾은 최근 애니메이션 제작 방식에 시도되고 있다. 이 기술은 이미지 생성 AI에 비해 기술적 난이도가 매우 높지만, 최근 1~2년 사이 비약적인 발전이 이뤄지고 있다. 대표적으로 2024년에는 오픈AI의 소라(Sora), 구글의 비오 2(Veo 2)와 비오 3(Veo 3), 런웨이의 젠-3 알파(Gen-3 Alpha), 피카랩스의 피카1.0(Pika 1.0), 메타의 무비 젠(Movie Gen)등 고성능 서비스들이 공개되었고 2025년에도 빅테크 기업 뿐만 아니라 스타트업에서도 다양한 서비스들을 고도화해서 시장에 내놓고 있다. 이러한 기술 발전으로 애니메이션 산업에서도 실험적인 도입이 시작되고 있으며, 몇몇 사례는 기술적, 산업적 측면에서 중요한 함의를 제공하고 있다.

개인 창작자의 애니메이션 제작 사례로는 프랑스 비주얼 아티스트 헨리 도브레즈(Henry Daubrez)가 구글의 비오 2를 활용해 제작한 《KITSUNE》가 있다.²⁾ 이 작품은 외로움이라는 감정을 주제로 한 감성 서사 기반 애니메이션이며, 제작자는 수차례 텍스트 프롬프트 작성을 반복하며 작품의 완성도를 높였다고 밝혔다.

공영방송에서도 실험이 진행되었다. 2024년 중국 CCTV는 《Poems of Timeless Acclaim》이라는 애니메이션 시리즈를 제작했는데, 이는 중국이 자체적으로 개발한 동영상 생성형 AI 기술로 제작된 첫 애니메이션 시리즈였다. 이 작품은 중국 내에서 방송된 후 영어 자막 버전이 CGTN³⁾에 정식 편성되기도 하였다.⁴⁾

일본에서는 다양한 생성형 AI 기술로 애니매이션을 제작한 사례가 있었다. 이들은 애니메이션 제작에 효율성을 높인 것으로 평가받았지만 한편으로 창작자의 일자리 문제, 작품 품질에 대한 우려 같은 이슈가 제기되기도 했다. 넷플릭스 재팬은 단편 애니메이션 《Dog and Boy》의 배경 이미지 제작에 생성형 AI를 활용했다.⁵⁾ 약 3분 30초 분량의 이 작품은 수작업 레이아웃, AI 생성, 최종 수작업 수정의 과정을 거쳤다. 배경 이미지 생성에는 넷플릭스 오리지널 콘텐츠의 배경 미술 5,000~6,000점을 학습한 달리(DALL-E) 기반의 자체 AI 프로그램이 사용되었다. 넷플릭스 재팬은 인력 부족 문제를 돕기 위한 ‘실험적 노력’이었다고 밝혔지만, 작품 공개 당시 예술가와 평론가들 사이에서는 AI 사용이 인간 예술가의 가치를 떨어뜨리고 저작권 침해 및 광범위한 일자리 손실을 초래할 수 있다는 비판이 제기되기도 했다.

2025년 일본 TV에 방영 예정인 단편 애니메이션 《트윈스 히나히마》에는 제작의 더 많은 과정에 AI가 활용되었다.⁶⁾ 이 작품은 제작 과정의 약 95%를 AI가 담당했으며, AI가 선화, 채색, 기본 움직임을 자동 구현했고, 사람의 역할은 간단한 콘티 작업에 그쳤다. 이이즈카 나오미치 감독은 AI가 반복적인 작업을 자동화하여 애니메이터에게 창의적인 작업에 집중할 시간을 줄 것이라고 말했다.

이 두 사례는 AI 도입으로 기존 애니메이션의 품질을 낮추지 않으면서도 제작의 효율성을 높이기 위한 시도로 볼 수 있다. 《Dog and Boy》가 생성형 AI를 배경 제작에 한정적으로 활용했다면, 《트윈스 히나히마》는 제작 과정의 95%까지 AI 활용을 확대하여 제작 과정의 상당 부분을 AI로 대체할 수 있다는 것을 보여주었다. 이 사례들은 AI가 애니메이션 산업에서 제작 기간과 비용을 최적화하기 위한 전략적 기술이 될 수 있지만 동시에 AI로 생성된 콘텐츠의 품질과 독창성에 대한 회의론, 그리고 일자리 감소 우려와 같이 다양한 논쟁을 불러일으킬 수 있다는 것을 다시 한번 알려주었다.

3. AI가 빚어낸 새로운 숨결: 실사 영화의 애니메이션 변환

동영상 생성형 AI 기술의 발전은 콘텐츠 창작에 그치지 않고, 기존 실사 영화 콘텐츠를 재가공하는 데에도 활용되고 있다. 대표적인 사례는 할리우드 메이저 스튜디오인 라이언스게이트(Lionsgate)의 시도이다. 라이언스게이트는 2024년 런웨이(Runway)와 협력해 자사의 영화 및 TV 콘텐츠를 애니메이션, 스토리보드, 게임 스타일 영상 등 다양한 형식으로 변환하는 프로젝트를 진행 중이다.⁷⁾ 실제로 라이언스게이트 측은 《헝거 게임》, 《존 윅》과 같은 대표 실사 영화들을 애니메이션 콘텐츠로 재가공하는 작업을 추진하였으며, PG-13 등급의 실사 영화를 단 3시간 만에 애니메이션 콘텐츠로 전환할 수 있다고 밝힌 바 있다.

이러한 움직임은 미국 외 국가에서도 유사하게 관찰된다. 2025년 중국에서는 중국영화재단과 캔싱 미디어(Canxing Media) 등 미디어 기업들이 협력해 100편 이상의 고전 무협 실사 영화를 AI 기반으로 복원·재제작하는 프로젝트를 시작했다. 복원 대상에는 브루스 리(이소룡), 성룡, 이연걸 등 전설적인 무협 스타들의 대표작이 포함된다. 특히 중국영화재단이 공개한 《A Better Tomorrow: Cyber Border》라는 제목의 AI 제작 장편 애니메이션 영화는 각본, 모델링, 렌더링 등 전 제작 공정을 AI가 수행한 것으로 알려졌다.⁸⁾ 이는 세계 최초의 AI 기반 장편 애니메이션 영화라는 점에서 의의를 찾을 수 있으며, 향후 상업 애니메이션 영화 시장에서 AI 풀-파이프라인 제작 모델이 적용될 수도 있을 것이라는 가능성을 보여주었다.

AI 기술을 활용해 실사 영화를 애니메이션으로 변환하는 것은 IP 재활용(Repackaging)과 시청자층 확대, 멀티 플랫폼 유통 등 다양한 효과를 기대할 수 있다. 기존 실사 영화는 연령 등급이나 문화적 문턱 때문에 특정 시장 접근에 제약이 있었지만, 애니메이션화 과정을 통해 콘텐츠의 접근성과 유통 유연성이 크게 개선될 수 있기 때문이다.⁹⁾

4. 창작과 권리 사이, 불붙은 논쟁: 디즈니-미드저니 소송

인공지능(AI) 기술, 특히 동영상 생성형 AI와 같은 기술의 발전이 가속화되며, 콘텐츠 산업에 적용이 시작되고 있는 상황에서 AI 학습 데이터와 생성물의 저작권 침해 문제가 주요 쟁점으로 떠오르고 있다. 특히 애니메이션 산업의 경우, 캐릭터 및 스타일 모방 가능성이 높아 저작자들은 AI 기술의 저작권 침해에 더욱 예민할 수 있다.

2024년 6월에 AI 기업 루마 랩스(Luma Labs)는 텍스트 기반 동영상 생성형 AI 서비스인 드림머신(Dream Machine)을 출시하며 테스트 트레일러 《Monster Camp》를 공개했는데, 이 영상이 논란이 됐다. 이 트레일러에 등장한 캐릭터가 픽사(Pixar) 《몬스터 주식회사(Monsters, Inc.)》의 캐릭터 마이크 와조스키(Mike Wazowski)와 매우 유사하고 그 외 트레일러의 전체적인 디자인이 《몬스터 주식회사》와 유사하다는 지적이 제기되면서 AI 모델이 학습한 데이터의 출처와 생성물(동영상)의 저작권 문제가 다시금 부각되었다. 루마 랩스 측은 해당 캐릭터가 사용자 업로드 이미지를 통해 생성되었으며, 저작권 있는 콘텐츠의 업로드는 금지되어 있다고 해명했지만, 구체적인 내부 검열 시스템은 공개하지 않아 데이터 투명성 문제는 여전히 남아 있었다.¹⁰⁾

이 가운데 콘텐츠 산업의 대표 회사인 월트 디즈니 컴퍼니(The Walt Disney Company)와 NBC유니버설(NBCUniversal)이 AI 이미지 생성 서비스인 미드저니(Midjourney)를 상대로 저작권 침해 소송을 제기했다. 이 소송은 생성형 AI 시대의 AI 학습 데이터에 대한 법적, 윤리적 기준을 정립하는 데 중대한 영향을 미칠 것으로 주목받고 있다. 이것은 기존에 작가, 언론사 등과 LLM 서비스 기업 간의 저작권 침해 소송과 더불어, AI 기술의 발전과 기존 창작자들의 권리 보호 사이의 균형점을 찾는 중요한 사건이 될 것으로 예상된다.

2025년 6월 11일, 월트 디즈니 컴퍼니와 NBC유니버설은 미국 캘리포니아 연방 법원에 AI 이미지 생성 플랫폼 미드저니를 상대로 저작권 침해 소송을 제기했다. 디즈니와 유니버설은 미드저니가 자사의 방대한 저작권 보호 콘텐츠 라이브러리를 무단으로 학습 데이터로 사용하고, 이를 통해 자사 캐릭터의 무단 복제본을 끊임없이 생성 및 배포하여 저작권을 침해했다고 주장했다.¹¹⁾ 이들은 미드저니의 AI 모델이 다스 베이더《스타워즈》, 엘사《겨울왕국》, 바트 심슨《심슨 가족》, 슈렉《슈렉 시리즈》, 미니언즈《미니언즈 시리즈》 등 디즈니와 유니버설이 소유한 상징적인 캐릭터의 이미지를 포함한 수백만 개의 저작물을 허락 없이 스크래핑하여 AI 모델 훈련에 사용했다고 주장했다.

소송 자료에는 디즈니와 유니버설의 원본 캐릭터 이미지와 미드저니가 생성한 유사 이미지들을 나란히 비교한 자료가 포함되어 있었다. 원고 측은 미드저니가 생성하는 이미지가 자사의 캐릭터를 "노골적으로 포함하고 복사"하며, 이는 명백한 저작권 침해에 해당하는 파생 저작물의 생성이라고 주장했다. 또한, 미드저니가 이러한 침해 이미지를 자사 서비스 마케팅 및 홍보에도 활용하고 있다고 지적했다. 디즈니는 미드저니가 폭력적이거나 선정적인 이미지의 생성을 막는 기술적 조치를 이미 시행하고 있음을 언급하며, 자사의 저작권 보호 콘텐츠 복제를 막는 유사한 조치를 할 수 있었음에도 이를 의도적으로 회피했다고 주장했다.

관련해서 미드저니는 아직 소송에 대한 공식적인 입장을 구체적으로 발표하지 않았으나, 해당 소송의 함의와 애니메이션 산업에 미칠 영향은 적지 않을 것으로 예상된다. 만약 법원이 저작권 침해를 인정한다면, 영상 분야에 AI 모델 학습을 위한 데이터 수집 방식에 근본적인 변화가 불가피해질 수 있다. 이는 데이터 라이선싱 시장의 형성, 학습 데이터의 투명성 요구 증가, 그리고 잠재적으로 AI 개발 비용의 상승으로 이어질 수 있다. 반대로, 공정 이용 원칙¹²⁾이 폭넓게 인정된다면, AI 기업들은 학습 데이터에 대한 저작권의 제약 없이 이를 활용할 수 있게 된다.¹³⁾

5. 마치며

2024년 『애니메이션산업백서』¹⁴⁾에 따르면, 동영상 생성형 AI 기술은 분명히 주목받고 있지만, 상업적인 콘텐츠의 제작에 본격적으로 활용된 사례는 거의 없으며, 대부분 숏폼 콘텐츠나 실험적 테스트 형태에 머물고 있다. 또한 이 기술은 현재까지도 일관된 캐릭터 표현이나 장면 연결의 자연스러움을 구현하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이는 장편 애니메이션 제작에 적용하기에는 여전히 한계가 있고 후반작업을 비롯한 추가적인 작업의 보완이 필요함을 의미한다.

또한 중국과 같이 국가 주도의 정책적 지원과 상대적으로 완화된 데이터 보호 정책에 기반하여 방대한 데이터 활용하기 용이한 국가에서는 생성형 AI에 대한 다양한 시도가 이루어지는 반면¹⁵⁾, 미국과 유럽 등 국가에서는 기술의 개발과 함께 노동권 보호, 창작자 저작권 보호와 관련한 규제 논의가 진행되고 있다. ¹⁶⁾

생성형 AI 기술은 아직 영상 산업에서 전면적으로 도입되는 단계에는 이르지 않았지만, 창작 방식의 확장, 개인 및 소규모 제작자의 진입 장벽 완화, 기존 IP의 애니메이션 재가공 등에서 다양한 가능성을 주목받고 있다. 향후에는 영상 생성뿐 아니라, 사운드, 내레이션, 편집까지 포함하는 멀티모달 기반 AI 기술이 고도화될 수 있으며, 이를 통해 애니메이션 제작 분야는 고비용의 기존 창작 환경에서 보다 효율을 높이는 방향으로 발전할 수 있다.

그러나 이를 위해서는 반드시 법적 기준에 대한 정립이 선행되어야 하며, 특히 AI 학습 데이터의 투명성, 저작권 보호와 관련한 규제 논의는 향후 산업의 발전 가능성을 좌우할 중요한 이슈가 될 것으로 판단된다.