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Kling AI를 활용하여 Start 이미지와 End 이미지를 기반으로 다양한 트랜지션 기법을 실험하고 분석하였다. 본 실험의 목표는 이미지 간 연결성과 자연스러운 흐름을 고려하여 최적의 트랜지션을 구현하는 것이었다.
Start 이미지와 End 이미지를 신중히 선정하였으며, 각 이미지가 서로 다른 분위기와 요소를 가지도록 설정하였다. 이를 통해 변형 가능성과 트랜지션 효과의 극대화를 고려하였다.
다양한 트랜지션 기법을 적용하는 과정에서 디졸브(Dissolve), 와이프(Wipe), 모핑(Morphing), 디스토션(Distortion) 등의 효과를 실험하였다. 디졸브 기법은 부드러운 페이드 효과를 제공하며, 와이프 기법은 특정 방향성을 가진 장면 전환을 가능하게 하였다. 모핑 기법을 활용하여 이미지 요소 간의 자연스러운 변형을 시도하였으며, 디스토션 기법을 통해 왜곡을 활용한 창의적인 전환을 구현하였다. 또한 Kling AI의 자동 트랜지션 기능을 활용하여 AI가 추천하는 최적의 트랜지션을 분석하였다.
각 트랜지션 기법별로 자연스러움과 효과적인 연결성을 평가하였다. 실험을 통해 이미지 간의 정서적, 시각적 연계성이 중요한 요소임을 확인하였다. 또한, 특정 트랜지션이 효과적인 사례와 개선점을 도출하여 트랜지션 선택이 영상 연출에 미치는 영향을 분석하였다.
이번 실험을 통해 트랜지션 기법의 선택이 영상 연출에서 중요한 요소임을 다시 한번 확인하였다. 특히 Kling AI의 자동 트랜지션 기능이 창의적인 가능성을 확장시키는 데 기여할 수 있음을 발견하였다. 또한, 특정 이미지 조합에 따라 최적의 트랜지션 기법이 다름을 확인하며, 다양한 이미지 실험이 필요함을 인식하였다.
본 실험 결과를 바탕으로 프로젝트 영상 제작에 적절한 트랜지션 기법을 선택하고자 한다. 또한, AI 기반 트랜지션을 활용한 새로운 시각적 표현 방식을 탐색하며, 다양한 이미지 조합을 실험하여 트랜지션 연구를 지속할 계획이다.