첫 프레임-마지막 프레임 AI 비디오: Wan 2.7 vs Sora 2

주요 내용

• Wan 2.7은 Alibaba Cloud의 API 문서에 따르면, 첫 프레임-마지막 프레임을 명시적인 첫 프레임 및 마지막 프레임 입력을 사용하는 명명된 I2V 하위 모드로 제공합니다.
• Sora 2는 이미지 및 비디오 리믹스, 블렌드, 루프를 지원하지만, 2026년 7월 현재 OpenAI API 문서에 전용 "첫 프레임-마지막 프레임" 매개변수를 공개하지 않고 있습니다.
• 두 모델 모두 출력을 1080P로 제한합니다. Wan 2.7은 렌더링당 15초에 도달하며, Sora 2는 Sora 제품 페이지에서 20초의 상한선을 공개합니다.
• 이 게시물의 모든 결론은 공급업체가 공개한 사양과 커뮤니티 관찰을 기반으로 한 정성적인 것이며, 직접적인 벤치마크 테스트는 아닙니다.
• 실용적인 첫 프레임-마지막 프레임 프롬프트 템플릿은 PixMind 첫 프레임-마지막 프레임 프롬프트 클러스터를 참조하십시오.

첫 프레임-마지막 프레임은 모델에 시작 키프레임 하나와 끝 키프레임 하나를 제공하고, 모델이 그 사이의 움직임을 보간하는 모드입니다. 이는 착지 프레임을 보장하는 가장 깔끔한 방법이며, 크리에이터들이 Wan 2.7과 Sora 2를 비교할 때 가장 많이 문의하는 기능 중 하나입니다. 이 글은 각 모델이 해당 모드에 대해 무엇을 공개하고, 코드에서 무엇을 노출하며, 장단점이 어디에 있는지 비교합니다. 우리는 모든 주장을 공급업체 문서에 기반하며, 나란히 렌더링된 결과에 기반하지 않습니다.

AI 비디오에서 첫 프레임-마지막 프레임이란 무엇인가요?

첫 프레임-마지막 프레임 비디오 생성은 크리에이터가 두 개의 이미지를 제공하는 이미지-투-비디오의 하위 모드입니다. 하나는 시작 프레임을 정의하고 다른 하나는 종료 프레임을 정의합니다. 모델은 그 사이의 프레임을 생성합니다. Wan 2.7 이미지-투-비디오 가이드는 I2V API 아래에 이를 두 입력 호출로 직접 문서화합니다. Sora 2는 2026년 7월 현재 OpenAI Sora 문서에 동등한 명명된 매개변수를 공개하지 않고 있습니다.

이 모드가 중요한 이유는 최종 상태 제어 때문입니다. 단일 이미지 I2V는 최종 프레임을 모델의 이전 상태에 맡기는데, 이는 제품이 완전히 회전하거나 선물 상자가 완전히 열리는 것과 같이 특정 착지가 필요한 장면에서 드리프트를 발생시킵니다. 첫 프레임-마지막 프레임은 모델에 장면이 정확히 어디에서 끝나야 하는지 알려줌으로써 이러한 드리프트를 줄입니다.

이러한 제어의 대가는 더 어려운 프롬프트 디자인입니다. 두 키프레임은 시각적으로 충분히 일관성이 있어야 그 사이의 보간이 그럴듯하게 됩니다. 시작 프레임이 낮은 각도에서 닫힌 상자를 보여주고 끝 프레임이 위에서 열린 상자를 보여준다면, 모델은 카메라 움직임을 만들어내야 하며, 이 움직임에서 일반적으로 왜곡이 나타납니다.

PixMind Wan 2.7 제품 표면에 대한 내부 프롬프트 테스트에서, 우리는 가장 신뢰할 수 있는 첫 프레임-마지막 프레임 프롬프트가 세 가지 특징을 공유한다는 것을 발견했습니다: 키프레임 간 일치하는 카메라 각도, 일치하는 조명, 그리고 선택된 지속 시간 내에 맞는 움직임 아크입니다.

Sora 2가 키프레임 제어에 대해 공개하는 내용

Sora 2는 2025년 말에 출시된 OpenAI의 2세대 텍스트-투-비디오 및 이미지-투-비디오 모델입니다. OpenAI Sora 제품 페이지와 Wikipedia의 Sora 문서에 문서화된 배경에 따르면, Sora 2는 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 비디오-투-비디오, 그리고 여러 리믹스 및 블렌드 기능을 지원합니다. 제품 페이지에는 1080P 출력과 최대 20초 길이의 클립이 명시되어 있습니다.

2026년 7월 현재 Sora 2가 공개하지 않는 것은 공개 API의 전용 "첫 프레임-마지막 프레임" 매개변수입니다. OpenAI가 문서화한 가장 가까운 유사점은 다음과 같습니다:

• 스토리보드 내 최종 프레임 지정: 크리에이터는 다중 샷 스토리보드 프롬프트 내에서 원하는 최종 상태를 지정할 수 있으며, 모델은 이를 따르려고 시도합니다.
• 리믹스: 기존 클립을 가져와 텍스트 지시로 수정할 수 있으며, 이는 최종 상태를 변경할 수 있지만 명시적인 최종 프레임 이미지를 허용하지 않습니다.
• 블렌드: 두 클립을 전환으로 결합하는 것으로, 개념적으로는 인접하지만 두 개의 스틸 이미지가 아닌 비디오 입력을 받습니다.

이는 품질 판단이 아닌 구조적 차이입니다. Sora 2의 공개된 워크플로우는 텍스트 지향적인 다중 샷 스토리보드를 중심으로 구축된 반면, Wan 2.7의 공개된 워크플로우는 타임라인의 알려진 위치에 명시적인 이미지 입력을 중심으로 구축됩니다. 이미 키프레임으로 생각하는 크리에이터에게는 Wan 2.7의 인터페이스가 그 정신 모델과 직접적으로 일치합니다. 내러티브 프롬프트로 생각하는 크리에이터에게는 Sora 2의 스토리보드 접근 방식이 더 자연스럽게 느껴질 수 있습니다.

[독점적인 통찰] 시장은 Wan 2.7, Kling, VEO와 같은 "이미지 입력 우선" 모델과 Sora 2와 같은 "텍스트 스토리보드 우선" 모델로 나뉘고 있습니다. 두 접근 방식은 서로 다른 크리에이터 워크플로우에 최적화되어 있으며, 첫 프레임-마지막 프레임 지원은 모델이 어떤 방식을 선택하는지와 밀접하게 관련되어 있습니다.

Wan 2.7이 첫 프레임-마지막 프레임에 대해 제공하는 내용

Wan 2.7은 첫 프레임-마지막 프레임을 I2V API의 문서화된 하위 모드로 제공합니다. Alibaba Cloud Model Studio I2V API 참조는 각 항목이 유형을 가지는 미디어 입력 배열을 허용합니다. 첫 프레임-마지막 프레임 비디오를 생성하려면 first_frame 및 last_frame 유형의 두 항목을 전달합니다. 모델은 첫 번째 이미지로 시작하여 두 번째 이미지로 끝나는 MP4 또는 MOV를 반환합니다.

Wan 2.7 I2V 사용자 가이드는 첫 프레임-마지막 프레임 출력에 영향을 미치는 실제 매개변수를 나열합니다:

• 해상도: 720P 또는 1080P.
• 지속 시간: 2초에서 15초.
• 종횡비: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4.
• 선택적 오디오: 모델이 모션 동기화할 수 있는 참조 트랙.
• 선택적 프롬프트: 보간을 편향시키는 자유 텍스트 모션 지침.

두 키프레임은 선택한 종횡비와 일치해야 합니다. 9:16 첫 프레임과 16:9 마지막 프레임을 제공하면 모델은 카메라 움직임과 자르기를 모두 만들어내야 하며, 이로 인해 왜곡 아티팩트가 집중됩니다. 가이드는 가장 깔끔한 결과를 위해 일치하는 종횡비, 일치하는 카메라 각도 및 일치하는 조명을 권장합니다.

이것이 Wan 2.7이 첫 프레임-마지막 프레임 작업에 대해 명확하게 공개된 인터페이스를 제공하는 이유입니다. 별도의 API를 배울 필요도, 스토리보드 구문을 외울 필요도 없습니다. 두 이미지를 업로드하고, 지속 시간을 설정하고, 렌더링하면 됩니다. 전체 모드별 적용 범위는 Wan 2.7 비디오 생성기 완전 가이드를 참조하십시오.

사양 비교

아래 표는 각 모델이 첫 프레임-마지막 프레임 및 인접 키프레임 제어 기능에 대해 공개하는 내용을 비교합니다. VEO 3와 Kling은 참조 지점으로 포함되었습니다. 모든 값은 2026년 7월 현재 공급업체가 공개한 문서에서 가져온 것입니다.

기능	Wan 2.7	Sora 2	VEO 3	Kling 2.0
명명된 첫 프레임-마지막 프레임 매개변수	예	아니요	제한적	제한적
첫 프레임 이미지 입력	예	예	예	예
마지막 프레임 이미지 입력	예	아니요	제한적	제한적
프롬프트를 통한 스토리보드 스타일 최종 프레임	아니요	예	아니요	아니요
최대 지속 시간 (I2V)	15초	20초	8초	10초
최대 해상도	1080P	1080P	1080P	1080P
참조 비디오 모드	예 (R2V)	아니요	아니요	제한적
오디오 기반 I2V	예	예	예	제한적
공개 API 접근	예	제한적	예	예

표를 읽는 데 대한 몇 가지 참고 사항입니다. "제한적"은 모델이 전용 매개변수가 아닌 스토리보드 텍스트 프롬프트 또는 최종 프레임 힌트와 같은 다른 인터페이스를 통해 기능을 노출한다는 의미입니다. "아니요"는 2026년 7월 현재 공급업체의 공개 문서에 해당 기능이 없음을 의미하며, 비공개 베타 버전에는 존재할 수 있습니다.

Sora 2의 20초 상한선은 표에서 가장 높습니다. 이는 연결된 시퀀스보다는 하나의 연속적인 샷을 원하는 내러티브 작업에 중요합니다. Wan 2.7의 15초 상한선은 진정한 첫 프레임-마지막 프레임 매개변수를 노출하는 모델 중 여전히 가장 깁니다. VEO 3와 Kling 2.0은 8초와 10초로 제한되어 더 긴 내러티브를 위해 다중 샷 워크플로우를 강제합니다.

두 모델은 실패 모드를 어떻게 처리하나요?

첫 프레임-마지막 프레임은 모델이 두 개의 고정된 시각적 상태를 조정해야 하므로 단일 이미지 I2V보다 어렵습니다. 실패 모드는 커뮤니티에서 잘 알려져 있으며 공급업체 포럼, Reddit 스레드 및 Discord 채널에서 확인할 수 있습니다.

반사 표면의 왜곡은 두 모델 모두에 영향을 미칩니다. 유리, 광택 금속 및 물은 모델이 프레임 전체에서 반사 하이라이트를 깨끗하게 추적할 수 없기 때문에 보간 중에 번지는 경향이 있습니다. Wan 2.7의 사용자 가이드는 이를 인정하고 모션 진폭을 줄일 것을 권장합니다. Sora 2의 문서는 이를 특별히 언급하지 않지만, OpenAI 개발자 포럼의 커뮤니티 보고서에서는 반사 제품 사진에서 유사한 아티팩트를 설명합니다.

정체성 드리프트는 두 번째 공유 실패 모드입니다. 얼굴, 브랜드 로고 및 캐릭터 특징은 첫 프레임과 마지막 프레임 사이에서 바뀔 수 있습니다. 두 모델 모두 완화 방법은 동일합니다: 키프레임 사이에 일관된 피사체를 사용하고 카메라 움직임을 단순하게 유지합니다.

카메라 불일치는 첫 프레임-마지막 프레임에 가장 특정한 실패 모드입니다. 두 키프레임이 다른 카메라 각도를 암시하는 경우, 모델은 전환을 만들어내야 하며, 이 전환에서 왜곡이 집중됩니다. PixMind 첫 프레임-마지막 프레임 제어 심층 분석은 Wan 2.7에서 이러한 위험을 줄이는 일치하는 각도 프롬프트 패턴을 설명합니다. Sora 2의 스토리보드 접근 방식은 모델이 카메라 움직임을 선택하도록 하여 제어를 부드러움과 교환함으로써 이를 회피합니다.

[원본 데이터] 2026년 PixMind Wan 2.7 표면에서 기록한 약 60개의 내부 테스트 렌더링에서, 깔끔한 첫 프레임-마지막 프레임 출력의 가장 강력한 단일 예측 변수는 두 키프레임 간의 일치하는 카메라 각도였습니다. 일치하는 조명이 두 번째로 강력했습니다. 지속 시간은 우리의 초기 가정과는 달리 세 가지 중 가장 약했습니다.

Wan 2.7과 Sora 2 중 언제 선택해야 할까요?

결정은 어떤 워크플로우를 사용하는지에 달려 있습니다.

두 개의 키프레임을 이미 가지고 있다면 첫 프레임-마지막 프레임에 Wan 2.7을 선택하세요. 이는 닫힌 상자 스틸 이미지와 열린 상자 스틸 이미지를 가지고 있고 모델이 전환을 애니메이션화해야 하는 제품 비디오의 주요 경우입니다. Wan 2.7의 명명된 매개변수, 명시적 입력 및 15초 상한선은 이 사용 사례와 직접적으로 일치합니다. PixMind Wan 2.7 제품 페이지는 이 모드를 단일 업로드 및 렌더링 인터페이스로 제공합니다.

내러티브 프롬프트로 생각한다면 첫 프레임-마지막 프레임 인접 작업에 Sora 2를 선택하세요. Sora 2의 스토리보드 및 블렌드 기능은 텍스트 프롬프트 내에서 최종 상태를 지정할 수 있게 하며, 모델은 이를 따르려고 시도합니다. 단점은 종료 프레임에 대한 픽셀 수준의 제어를 얻을 수 없다는 것입니다. 정확한 프레이밍보다 분위기가 더 중요한 스토리 중심의 광고에서는 이것이 종종 올바른 선택입니다.

짧고 고품질의 루프에는 VEO 3 또는 Kling 2.0을 선택하세요. VEO 3의 8초 상한선은 제약이지만, 공개된 모션 일관성 수치는 반사 표면에서 강력합니다. Kling 2.0은 지속 시간 면에서 중간에 위치하며 부분적인 첫 프레임-마지막 프레임 인터페이스를 제공합니다.

샷 간 정체성 보존이 우선이라면 Wan 2.7의 R2V를 선택하세요. R2V는 한 번의 호출로 최대 5개의 참조 이미지, 5개의 참조 클립 및 참조 오디오 트랙을 허용합니다. Sora 2는 동등한 참조 스택 모드를 공개하지 않습니다. 다중 샷 캐릭터 작업의 경우 이것이 결정적인 요소입니다.

두 가지 실용적인 발견적 방법. 첫째, 샷이 특정 프레임에 착지해야 한다면 명시적인 마지막 프레임 입력이 필요하며, 이는 Wan 2.7을 가리킵니다. 둘째, 샷이 특정 내러티브 아크를 전달해야 하고 모델이 착지를 선택하도록 신뢰한다면, Sora 2의 스토리보드 인터페이스는 프롬프트 엔지니어링을 덜 사용하여 더 부드러운 결과를 생성할 수 있습니다.

방법론 공개

이 글의 모든 주장은 2026년 7월 현재 공급업체가 공개한 문서와 커뮤니티 관찰을 기반으로 합니다. 우리는 이 글을 위해 Wan 2.7과 Sora 2의 통제된 직접 벤치마크 렌더링을 실행하지 않았습니다. 우리가 인용한 내부 렌더링 데이터는 PixMind 자체의 Wan 2.7 제품 표면 테스트에서 나온 것이며, Sora 2와의 통제된 비교에서 나온 것이 아닙니다.

사양표는 다음에서 가져왔습니다:

• Alibaba Cloud Model Studio I2V API 참조
• Wan 2.7 I2V 사용자 가이드
• OpenAI Sora 제품 페이지
• Wikipedia의 Sora 배경 기사

공급업체 문서에 기능에 대한 언급이 없는 경우, 우리는 동작을 추론하기보다는 "제한적" 또는 "아니요"로 표시합니다. OpenAI 개발자 포럼 또는 Reddit r/aivideo의 커뮤니티 보고서가 정성적인 주장을 뒷받침하는 경우, 우리는 출처를 명시합니다.

두 모델의 통제된 프롬프트 수준 직접 테스트는 Wan 2.7 vs Sora 2 프롬프트 테스트에 대한 동반 기사를 참조하십시오. 해당 기사는 테스트 프롬프트, 시드 및 프롬프트별 결과를 공개합니다.

첫 프레임-마지막 프레임 AI 비디오 FAQ

Sora 2는 첫 프레임-마지막 프레임 비디오 생성을 지원하나요?

명명된 매개변수로는 지원하지 않습니다. 2026년 7월 현재 OpenAI Sora 문서는 전용 첫 프레임-마지막 프레임 입력을 공개하지 않습니다. Sora 2는 일부 첫 프레임-마지막 프레임 워크플로우를 근사화하는 스토리보드 스타일의 최종 프레임 힌트, 리믹스 및 블렌드 기능을 지원하지만, 두 개의 스틸 이미지를 명시적인 시작 및 종료 키프레임으로 받아들이지는 않습니다.

Wan 2.7은 첫 프레임-마지막 프레임 비디오 생성을 지원하나요?

예. Wan 2.7 I2V API는 first_frame 및 last_frame 유형의 두 이미지 입력을 허용합니다. 모델은 첫 번째 이미지로 시작하여 두 번째 이미지로 끝나는 비디오를 반환하며, 그 사이에 보간된 움직임이 있습니다.

Wan 2.7과 Sora 2 중 어떤 모델이 더 깔끔한 보간을 생성하나요?

우리는 첫 프레임-마지막 프레임에 대해 특별히 이 질문에 답할 통제된 벤치마크 데이터를 가지고 있지 않습니다. Wan 2.7은 명명된 첫 프레임-마지막 프레임 인터페이스를 가지고 있어 더 직접적인 제어를 제공합니다. Sora 2의 스토리보드 접근 방식은 내러티브 프롬프트에서 더 부드러운 전환을 생성할 수 있지만, 픽셀 수준의 제어는 적습니다. 올바른 답은 사용 사례에 따라 다릅니다.

Wan 2.7에서 첫 프레임-마지막 프레임의 최대 지속 시간은 얼마인가요?

15초이며, Wan 2.7 I2V 사용자 가이드에 문서화된 I2V 상한선과 일치합니다. Sora 2는 제품 페이지에서 20초의 상한선을 공개하지만, 이 상한선은 첫 프레임-마지막 프레임에만 국한되지 않고 전체 기능 세트에 적용됩니다.

첫 프레임-마지막 프레임 비디오 생성을 어디에서 시도할 수 있나요?

PixMind Wan 2.7 비디오 생성기는 첫 프레임-마지막 프레임을 명시적인 첫 프레임 및 마지막 프레임 업로드 슬롯을 가진 명명된 모드로 제공합니다. 이 모드에 맞춰 조정된 프롬프트 템플릿은 첫 프레임-마지막 프레임 프롬프트 클러스터에서 제품 공개, 전환 및 스토리텔링 패턴을 다룹니다.

작동 방식 보기

Oh my... Alibaba just dropped Wan 2.7-Video.

Significant improvements across image quality, audio, motion dynamics, stylization, and consistency.

Character customization with up to 5 references, simple text-based video editing, and the ability to extend clips with new scenes… https://t.co/6XepD1RhZY pic.twitter.com/44MczX8O2J

— Angry Tom (@AngryTomtweets) April 3, 2026