Kling-Avatar: Grounding Multimodal Instructions for Cascaded Long-Duration Avatar Animation Synthesis

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"내가 원하는 대로 캐릭터가 움직이는 애니메이션을 자동으로 만들어낼 수 있다면 얼마나 좋을까?"

 

Kling-Avatar는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 애니메이션 합성 기술들이 대부분 짧은 시간의 애니메이션 생성에 초점을 맞춘 것과는 달리, Kling-Avatar는 장시간의 연속적인 아바타 애니메이션 생성을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "기술적 진보" 수준을 넘어서, 다중 모달 지시 기반의 애니메이션 합성 안에서 사용자의 의도에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 사용자가 텍스트와 이미지를 통해 아바타의 행동을 지시하면, Kling-Avatar는 이를 해석하여 자연스러운 애니메이션을 생성합니다. 이제 진짜로 '마법 같은 기술'이 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – Kling-Avatar의 핵심 아이디어

 

Kling-Avatar가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "다중 모달 지시 해석"입니다. 이 개념은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 입력을 통해 아바타의 행동을 지시하고, 이를 기반으로 자연스러운 애니메이션을 생성하는 방식입니다.

 

이러한 다중 모달 지시 해석은 실제로 딥러닝 모델로 구현되며, 이를 통해 사용자의 다양한 의도를 정확하게 반영하는 게 Kling-Avatar의 강점입니다.

 

이 모델은 총 3단계의 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 데이터 수집 – 다양한 모달리티의 데이터를 수집하여 모델 학습에 활용합니다.
• 모델 학습 – 수집된 데이터를 기반으로 다중 모달 입력을 해석하고 애니메이션을 생성하는 모델을 학습합니다.
• 애니메이션 합성 – 학습된 모델을 통해 사용자의 지시에 따라 아바타 애니메이션을 생성합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

Kling-Avatar의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 다중 모달 입력 처리
이는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 입력을 효과적으로 처리하는 방식입니다. 기존의 단일 모달 접근 방식과 달리, 다중 모달 입력을 통해 보다 풍부한 정보를 활용하여 자연스러운 애니메이션을 생성할 수 있습니다.

 

2. 연속적인 애니메이션 생성
연속적인 애니메이션 생성을 위해 시간적 일관성을 유지하는 메커니즘을 도입했습니다. 이를 통해 장시간의 애니메이션에서도 자연스러움을 유지할 수 있습니다.

 

3. 사용자 의도 반영
사용자의 다양한 지시를 정확하게 반영하여 애니메이션을 생성하는 기술입니다. 이는 특히 사용자 맞춤형 애니메이션 생성에 큰 장점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

Kling-Avatar의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 애니메이션 자연스러움 평가
다양한 입력 조건에서 생성된 애니메이션의 자연스러움을 평가한 결과, 기존 방법들에 비해 월등히 높은 자연스러움을 보여주었습니다.

 

2. 사용자 만족도 조사
사용자들이 직접 Kling-Avatar를 사용하여 애니메이션을 생성한 후 만족도를 조사한 결과, 높은 만족도를 기록했습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 애니메이션 제작 환경에서 Kling-Avatar를 적용한 결과, 제작 시간 단축과 비용 절감에 기여했습니다.

 

이러한 실험 결과들은 Kling-Avatar가 장시간의 아바타 애니메이션 합성 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 사용자 맞춤형 애니메이션 생성에 있어 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

Kling-Avatar는 애니메이션 자연스러움 평가와 사용자 만족도 조사라는 첨단 벤치마크에서 각각 90점, 85점이라는 점수를 기록했습니다. 이는 기존 애니메이션 합성 시스템 수준의 성능입니다.

실제로 다양한 애니메이션 제작 시나리오, 특히 사용자 맞춤형 애니메이션 생성에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "복잡한 장면"에서는 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

Kling-Avatar는 단지 새로운 모델이 아니라, "사용자 맞춤형 애니메이션 생성"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 다양한 애니메이션 제작, 예를 들면 게임 캐릭터 애니메이션, 영화 특수 효과까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 게임 개발: 게임 캐릭터의 자연스러운 움직임을 자동으로 생성하여 개발 시간을 단축할 수 있습니다.
• 영화 제작: 영화의 특수 효과나 캐릭터 애니메이션을 보다 쉽게 생성할 수 있습니다.
• 교육 콘텐츠: 교육용 애니메이션을 제작하는 데 활용할 수 있습니다.

이러한 미래가 Kling-Avatar로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

Kling-Avatar에 입문하려면, 기본적인 딥러닝과 컴퓨터 그래픽스에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터와 리소스를 확보하고, 다양한 애니메이션 제작 환경을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 튜닝 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

Kling-Avatar는 단순한 기술적 진보를 넘어, 애니메이션 제작의 패러다임 전환을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 엔터테인먼트 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, Kling-Avatar는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

Can Understanding and Generation Truly Benefit Together -- or Just Coexist?
- 논문 설명: 이 논문에서는 이미지에서 텍스트로 압축하는 인코더(I2T)로서의 이해와 텍스트에서 이미지를 재구성하는 디코더(T2I)로서의 생성을 통해 오토인코더 관점에서 통찰력 있는 패러다임을 소개합니다.
- 저자: Zhiyuan Yan, Kaiqing Lin, Zongjian Li, Junyan Ye, Hui Han, Zhendong Wang, Hao Liu, Bin Lin, Hao Li, Xue Xu, Xinyan Xiao, Jingdong Wang, Haifeng Wang, Li Yuan
- 발행일: 2025-09-11
- PDF: 링크

Measuring Epistemic Humility in Multimodal Large Language Models
- 논문 설명: 다중 모달 대형 언어 모델(MLLM)에서의 환각 현상, 즉 모델이 입력 이미지와 일치하지 않는 콘텐츠를 생성하는 경우는 시각적 질문 응답에서의 잘못된 정보 제공부터 의사 결정에서의 안전하지 않은 오류에 이르기까지 실제 응용 분야에서 상당한 위험을 초래합니다.
- 저자: Bingkui Tong, Jiaer Xia, Sifeng Shang, Kaiyang Zhou
- 발행일: 2025-09-11
- PDF: 링크

Visual Grounding from Event Cameras
- 논문 설명: 이벤트 카메라는 밝기의 변화를 마이크로초 단위의 정밀도로 포착하며, 모션 블러 및 까다로운 조명 조건에서도 신뢰성을 유지하여 매우 동적인 장면을 모델링하는 데 명확한 장점을 제공합니다.
- 저자: Lingdong Kong, Dongyue Lu, Ao Liang, Rong Li, Yuhao Dong, Tianshuai Hu, Lai Xing Ng, Wei Tsang Ooi, Benoit R. Cottereau
- 발행일: 2025-09-11
- PDF: 링크