입장

모든 관객에게, 같은 연기를

FAMILIAR 연구수정일 전체 글

초록

'생성형 AI'가 아닙니다. 창작자를 돕는 번역입니다. 전 세계 누구나 같은 품질을 누려야 합니다: 창작자와 배우가 어떤 언어로든 매끄럽게 전해져 새로운 관객을 만나는 것. 서울, 상파울루, 바르샤바의 시청자도 원래 관객이 받은 것을 받아야 합니다: 같은 배우, 같은 연기, 같은 타이밍, 온전한 장면의 소리를 자기 언어로.

원래 관객이 받은 것

목소리
첫 관객은 배우 본인의 목소리를 듣습니다.
입 모양
대사와 맞는 입 모양을 봅니다.
타이밍
감독이 고른 타이밍을 느낍니다: 펀치라인 직전의 멈춤, 대사를 끊고 터지는 웃음, 장면 아래 깔린 음악.

다른 관객들은 대개 그보다 덜 받았습니다: 화면 위로 읽어야 하는 자막, 아니면 입 모양과 어긋난 낯선 사람의 목소리. 작품은 같았지만, 경험은 같지 않았습니다.

같다는 것의 의미

Familiar 더빙에서는

목소리
그대로인 것클립 자체에서 가져온 배우 본인의 목소리
바뀌는 것
입 모양
그대로인 것
바뀌는 것새 언어에 맞춰, 눈과 귀가 같은 것을 받아들이도록
전달
그대로인 것원본과 같은 타이밍, 감정, 강조
바뀌는 것
장면의 소리
그대로인 것웃음소리, 음악과 베이스, 효과음, 현장음
바뀌는 것
대사
그대로인 것번역 제외 목록으로 지키는 이름과 유행어
바뀌는 것통하도록 다시 쓴 농담

농담이나 뼈 있는 말처럼 여러 방식으로 읽힐 수 있는 대사는 의도와 감정이 다른 세 가지 번역안으로 돌아옵니다. 크리에이티브 디렉터가 하나를 고르고, 속어를 말한 그대로 두거나 더 어린 시청자용 버전에서 욕설 수위를 낮추고, 더빙이 렌더링되기 전에 원본과 대조해 어느 줄이든 고칩니다. 모든 선택은 더빙 작업과 함께 기록되어 다음 화에도 그대로 이어집니다.

언어마다 최대 4K의 완성 영상과, 24비트 PCM WAV로 된 리얼 5.1채널 서라운드 또는 스테레오 전체 믹스가 도착합니다. 자막은 검토를 마친 대본으로 만든 .srt와 .vtt이며 Netflix의 Timed Text Style Guide 규칙에 맞춰 자르고, 번역된 제목과 설명, 자체 믹싱용 대사만 담긴 트랙도 함께 옵니다(자주 묻는 질문).

30개 언어로 나가고, 99개 언어로 들어옵니다

원본 영상은 99개 언어 중 어떤 언어로든 들어올 수 있습니다. 더빙은 30개 언어로 나오며 모든 언어 간 상호 번역이 가능하고, 품질이 높은 순으로 세 티어로 나뉘며 티어 안에서는 가나다순입니다.

티어언어
1티어광둥어, 독일어, 러시아어, 베트남어, 스페인어(라틴 아메리카), 영어, 이탈리아어, 인도네시아어, 일본어, 중국어, 태국어, 포르투갈어(브라질), 프랑스어(프랑스), 한국어
2티어그리스어, 네덜란드어, 노르웨이어, 리투아니아어, 불가리아어, 스웨덴어, 슬로바키아어, 카탈루냐어, 크로아티아어
3티어덴마크어, 라트비아어, 벨라루스어, 세르비아어, 아랍어, 우크라이나어, 카자흐어

언어 코드가 포함된 전체 표는 언어 문서에 있습니다.

세상 대부분이 더빙을 받지 못한 이유

한 언어로 남긴 훌륭한 연기는, 그 언어 안에만 머물렀습니다.

인간 더빙은 숙련된 일입니다: 언어마다 번역가, 성우, 연출가, 믹서가 필요합니다. 좋은 더빙이 제대로 들리는 이유가 그 기술이고, 동시에 인간 더빙이 세상 대부분에게 쓸 수 없는 선택지였던 이유이기도 합니다. 최상위 작품조차 몇 개 언어로만 더빙합니다. 비용, 사람, 시간 때문입니다. 규모가 작은 작품, 쇼, 숏드라마는 아예 더빙하지 않습니다.

지루한 반복 작업은 MLDM에게.

더빙의 지루한 반복 작업은 모든 언어의 모든 대사마다 어떤 목소리로 할지, 입 모양을 어떻게 맞출지 정하는 일입니다. 이 결정은 새로운 패러다임을 연 최초의 모델이 내립니다: 최초의 멀티모달 번역 파운데이션 모델인 멀티모달 현지화 의사결정 모델(MLDM)입니다. 지금은 번역 선택지가 팀에게 열려 있고, 원어 그대로 남길 소리, 말하고 있는 얼굴, 번역할 화면 속 글자를 고르는 기능은 준비 중입니다. 어떤 농담이 살아나는지, 어떤 톤이 맞는지, 어떤 이름을 그대로 둘지처럼 더빙을 좋게 만드는 선택은 작품을 만든 사람들에게 남습니다.

최초의 멀티모달 번역 파운데이션 모델
++
프롬프트로 만드는 것도, 새로 지어내는 것도 없습니다. 모든 프레임과 모든 소리는 이미 연기된 대사에 근거합니다.

학습에 쓴 데이터는 전부 Familiar 팀이 직접 만들었습니다.

모든 관객

같은 연기가 모든 관객에게 닿을 수 있다면, 질문은 어떤 언어까지 감당할 수 있느냐에서 어떤 관객을 만나고 싶으냐로 바뀝니다.

숏드라마도, 강의도, 장편 영화도 배우는 배우 그대로인 채 30개 언어로 공개될 수 있습니다.

저희는 창작 과정을 돕는 또 하나의 도구입니다.

질문

모든 언어가 같은 품질인가요?

30개 출력 언어 모두 목소리, 립싱크, 장면의 소리를 담습니다. 품질이 높은 순으로 세 티어로 나뉩니다.

모든 언어에서 여전히 배우 본인의 목소리인가요?

네. 언어마다 클립 자체에서 가져온 배우 본인의 목소리이고, 타이밍과 말투도 같습니다.

대사를 어떻게 번역할지는 누가 정하나요?

여러분의 팀입니다. 여러 방식으로 읽힐 수 있는 대사는 세 가지 번역안으로 돌아오고, 크리에이티브 디렉터가 하나를 고르며 더빙이 렌더링되기 전에 어느 줄이든 수정할 수 있습니다.

참고 자료

  1. [1]Netflix, Timed Text Style Guide: Subtitle Templates, 2026년 10월 30일 확인
  2. [2]Familiar 자주 묻는 질문: 지원 언어, 더빙이 지키는 것, 돌아오는 파일
  3. [3]Familiar 문서: 지원 언어와 품질 티어
  4. [4]Familiar가 전통적인 의미의 생성형 AI가 아닌 이유
  5. [5]번역은 생성이 아닙니다
  6. [6]창작 과정을 돕는 또 하나의 도구

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