해설

AI 영상 더빙 완전 정리 (2026)

FAMILIAR 연구수정일 전체 글

초록

AI 영상 더빙은 영상 속 말을 번역하고 나머지는 그대로 둡니다: 화면, 편집, 타이밍, 음악, 그리고 제대로 한다면 화자까지. 목소리는 화자 본인의 것으로 남고, 얼굴은 새 대사에 맞춰 움직입니다: 립싱크, 그리고 입술 너머의 모든 것.

AI 영상 더빙이란 무엇인가?

AI 영상 더빙정의

더빙은 영상의 음성 트랙을 연기가 담긴 번역으로 바꾸는 일입니다. AI 영상 더빙은 언어마다 성우를 쓰는 대신 머신러닝으로 이 일을 합니다: 원래 화자 본인의 연기를 새 언어로 옮깁니다(Familiar가 전통적인 의미의 생성형 AI가 아닌 이유).
  • 자막은 관객에게 읽기를 요구합니다.
  • 보이스오버는 화자의 전달을 내레이터에게 넘깁니다(둘의 비교는 영상 번역 완전 가이드).
  • AI 더빙은 정체성을 지킵니다: 화자를 아는 사람이 들으면 같은 사람으로 알아봐야 합니다.
목소리 쪽 · 검색어는 "음성 복제"얼굴 쪽 · 검색어는 "AI 립싱크"

쓰이는 곳: 광고와 기업 영상, 영화와 TV, 숏드라마, 크리에이터 네트워크(MCN)와 현지화 운영사가 운영하는 크리에이터 채널, 플랫폼과 배급사의 카탈로그, 방송, 교육.

무엇을 보내고, 무엇을 받나

  1. 01

    영상을 보냅니다.

  2. 02

    Familiar는 영상마다 검토 화면에서 잠시 멈춥니다.

    농담이나 뼈 있는 말은 여러 번역안으로 돌아와 크리에이티브 디렉터가 고르고, 렌더링 전에 어느 줄이든 수정할 수 있습니다.
  3. 03

    완성된 더빙에는 여섯 가지가 담겨 돌아옵니다.

대본
내용원본 음성을 글로 옮긴 것.
번역
내용관용구와 농담은 타겟 언어에서 통하도록 다시 씁니다. 번역 제외 목록에 넣은 이름과 유행어는 말한 그대로 남습니다.
목소리
내용번역된 대사를 화자 본인의 목소리와 말투로 말합니다.
립싱크
내용입, 턱, 표정이 새 언어에 맞춰 움직입니다: 립싱크와 그 주변 전부.
장면 오디오
내용새 대사 아래에 배경 소음층이 그대로 남습니다: 음악, 효과음, 현장음.
납품
내용최대 4K 화질과 리얼 5.1채널 서라운드 또는 스테레오 믹스, 24비트 PCM으로 납품.

구호나 고함을 원어 그대로 남기기, 다른 얼굴 고르기, 화면 속 어떤 글자를 번역할지 고르기는 준비 중입니다. 모든 결정은 더빙 작업과 함께 기록되고, 직접 바꿀 수 있습니다.

낯선 목소리 문제

대부분의 더빙은 정체성 테스트를 통과하지 못합니다.

목소리는 이 도구에서, 얼굴은 저 도구에서 오고, 둘을 그 사람에게 묶어 주는 것이 없습니다. 보조형 도구는 VFX 아티스트 팀과 프로젝트마다 몇 주를 들여 이 간극을 메우고, 지금의 한 번에 끝내는 도구는 간극을 그대로 둡니다. 그들의 립싱크는 얼굴을 가린 손, 마이크, 블러, 보케, 옆모습, 화면 속 여러 사람 앞에서 무너집니다. Familiar는 한 번에, 그리고 품질까지 갖춥니다: 최초의 멀티모달 번역 파운데이션 모델이자 새로운 패러다임을 연 최초의 모델인 멀티모달 현지화 의사결정 모델(MLDM)이 목소리와 얼굴, 그리고 화면에서 누가 그 대사를 말하는지를 함께 결정하므로 셋이 맞아떨어집니다.
최초의 멀티모달 번역 파운데이션 모델
  • 목소리가 개성 없는 목소리로 흘러갑니다.
  • 바뀌지 않은 얼굴이 새 오디오와 어긋납니다.
  • 장면의 소리가 사라집니다.
  • 겹쳐 말하는 화자들이 한 목소리로 뭉개집니다(고전적인 칵테일파티 문제).
  • YouTube 자동 더빙은 화자의 목소리를 기성 목소리, 곧 낯선 사람의 목소리로 바꿉니다.

스튜디오의 관점에서는: 해외에서 더빙이 어색한 이유, 스튜디오는 어떻게 고치나.

FIG. 01 · 유형별 ELEVENLABS 더빙 결함 · 같은 클립 감사 · 2026년 8월 5일
빠진 단어45
깨진 이벤트8
잘못된 목소리6
화자 충돌6
밋밋한 전달4
사라진 장면음4

같은 클립으로 한 쌍 비교 연구도 같은 결론입니다:

FIG. 02 · 화자 유사도, 더빙 vs 실제 화자 · DUBBING V1 (안정 버전) · 비교 쌍 418개 · 11개 언어
Familiar0.4605
ElevenLabs0.3604
  • Familiar는 실제 화자와 27.8% 더 닮게 들렸고, 11개 언어 전부에서 Familiar가 앞섰습니다.
  • 같은 연구에서 Familiar는 검토에서 지적된 음성 출력 오류가 48.8% 더 적었습니다(132건 vs 258건).

별도 연구인 Dubbing v2 (Alpha)(비교 쌍 111개, 중국어, 스페인어, 일본어):

270%

ElevenLabs는 웃음, 음악, 현장음 같은 배경음 오류가 270% 더 많았습니다.

11.92 VS 3.22 DB · DUBBING V2 (ALPHA)
54.7%

Familiar는 음성 출력의 중요한 번역 오류를 54.7% 더 적게 냈습니다.

29 VS 64 · DUBBING V2 (ALPHA)
+28.2%

웃음과 리액션 형태 상관계수에서 Familiar가 더 높았습니다.

0.960 VS 0.749 · DUBBING V2 (ALPHA)

일대일 비교 전체는 Familiar vs ElevenLabs 더빙: 두 건의 쌍 비교 연구에 있습니다.

ElevenLabsElevenLabsElevenLabsTHEIR DOCS, READ OCTOBER 30, 2026

Editing the translation means their old model.

On ElevenLabs' current Dubbing v2, in alpha, editing the translation and regenerating the audio through the API is for their Enterprise plans only. Their full editor, Dubbing Studio, is "only available via the v1 model" and "in maintenance mode", in their words. Dubbing v1 is the model our 418-pair study measured, and its output is mono.

+27.8%

FAMILIAR CLOSER TO THE REAL SPEAKER · ALL 11 LANGUAGES

261%

ELEVENLABS MORE BACKGROUND ERROR · THE MUSIC, THE AMBIENCE

+243.7%

FAMILIAR ON LAUGHTER AND REACTION SHAPE

ELEVENLABS DUBBING V1 · 418 PAIRED OUTPUTS · 11 LANGUAGES · AUGUST 5, 2026Read the study Their docs

카탈로그를 맡기기 전에 확인할 것

짧은 클립 하나를 어떤 도구에든 넣어 보고, 여섯 가지를 확인하세요(시즌이나 카탈로그 단위 파일럿이라면 AI 더빙 파일럿 진행 가이드 (2026)):

  • 눈 감고 듣기 테스트. 화면 없이 더빙만 틀어 보세요. 화자를 아는 사람이 여전히 그 사람이라고 말해야 합니다.
  • 얼굴. 립싱크는 입술 너머까지 가야 합니다: 입, 턱, 표정이 새 대사와 함께 움직여야 합니다.
  • 배경. 음악, 효과음, 현장음이 새 대사 아래에 살아 있어야 합니다.
  • 길이와 배치 제한. ElevenLabs는 11초 미만 클립을 모두 거부합니다(2026년 8월 5일 확인).
  • 납품 규격, 그다음 가격. 어떤 해상도로 돌아오는지, 믹스가 리얼 5.1채널인지 스테레오인지, 번역, 목소리, 립싱크, 장면 오디오를 포함해 완성본 1분에 무엇이 담기는지.
  • 공개 전 수정. 렌더링 전에 번역된 대사를 수정할 수 있나요?
HeyGenHeyGenElevenLabsElevenLabsHeyGen + ElevenLabsONE-SHOT TOOLS · NO CONTROL

One shot today means giving up the rest.

The one-shot tools today give up the rest: the translation cannot be edited, the music and the room drop out, the voice drifts, and the lips fail on a hand over the face, a microphone, blur, bokeh, a side view or several people in frame. No spatial reasoning, no understanding of the world, no control. ElevenLabs' current Dubbing v2 edits only through an Enterprise API, and its full editor is the older model, in maintenance mode; HeyGen stitches a lip-sync over a dub like that, and the lip-sync breaks on the ordinary shots of any episode. Familiar is one shot and the quality: translation first, reviewed; then the voice, the lips and the scene together, through the hard shots.

54.7%

FEWER TRANSLATION ERRORS · FAMILIAR VS ELEVENLABS DUBBING V2

270%

ELEVENLABS MORE BACKGROUND-SOUND ERROR · THE LAUGHTER, THE MUSIC, THE AMBIENCE

+27.8%

FAMILIAR CLOSER TO THE REAL SPEAKER

영상이 어디에서 처리되는지 물어보세요. Familiar에서는 자체 GPU 추론입니다: 캐나다 토론토에 있는, Familiar가 소유한 수천만 달러 규모의 NVIDIA B300 GPU 클러스터에서 처리되며, 퍼블릭 클라우드나 외부 추론 서비스 업체에서는 처리되지 않으므로 미디어가 유출되지 않습니다.
자체 GPU 추론 · 캐나다 토론토

비용

FIG. 03 · 타겟 언어별 완성본 1분당 가격 · ELEVENLABS = 결제 화면 견적 분당 $3 · 2026년 8월 5일 · 범위는 중간값 기준
ElevenLabs$3 오디오만
인간 음성$39–94
인간 더빙 전체$70–150
  • 번역과 목소리까지 사람이 하는 인간 더빙 전체는 완성본 1분에 $70에서 $150이 들어, 대작조차 몇 개 언어로만 더빙하고 규모가 작은 작품, 시리즈, 숏드라마는 아예 더빙하지 않습니다. 인간 음성 항목은 공개된 음성 및 스튜디오 패키지만의 가격입니다.
  • Familiar 렌더링 한 번은 올인원입니다: 번역, 화자 본인의 목소리, 장면 오디오, 립싱크까지, 최대 4K 화질과 리얼 5.1채널 또는 스테레오 믹스로 납품합니다. 위의 요율 중 립싱크를 포함하는 것은 없습니다.
  • 이용: Studio 계약으로, 카탈로그 규모에 맞춰 구성되며, 연간 계약 체결 시 30일 환불 보장이 적용됩니다(/pricing).

언어

30

모든 언어 간 상호 번역.

오디오 단독 더빙

언어별

팟캐스트와 음성 트랙용.

참고 자료

  1. [1]Familiar vs ElevenLabs 벤치마크: 전체 결과, 신뢰구간, 직접 들어볼 샘플
  2. [2]ElevenLabs Dubbing 문서 (원본 길이와 언어 수에 따른 가격)

멀티모달 번역

Familiar Labs는 멀티모달 현지화 의사결정 모델(MLDM)로 한 세대 앞선 더빙을 만듭니다. MLDM은 최초의 멀티모달 번역 파운데이션 모델로, 텍스트, 오디오, 영상을 아울러 무엇을 현지화할지 하나의 모델이 결정하고 그 선택지를 직접 보여 줍니다. 당신의 목소리와 입 모양 그대로, 새로운 언어로. 박사들이 모인 8명의 팀으로, Samsung, RedBird, Gold House가 투자했습니다. 미션 보기