Kinoloom이 8GB 그래픽카드에서 AI 영화를 만든다

Kinoloom은 Windows PC에서 이야기와 등장인물을 구성하고, 이미지·영상 모델로 장면을 만든 뒤 짧은 클립을 이어 영화를 편집하는 오픈소스 프로젝트다. 제작자가 공개한 시험은 RTX 3070 8GB와 RAM 64GB를 갖춘 PC 한 대에서 이뤄졌으며, 다른 하드웨어에서의 성능은 확인되지 않았다.

이 프로젝트는 LTX-2.5와 MiniMax H3처럼 그래픽카드 메모리보다 큰 모델도 실행하도록 설계됐다. 한 번에 모델 하나만 GPU를 사용하게 하고, 그래픽카드에 들어가지 않는 가중치를 시스템 메모리에 둔 채 작업 중 GPU로 전송한다. 제작자는 LTX-2.5가 220억 매개변수 모델이며 MiniMax H3의 가지치기된 ref2va 체크포인트는 약 200억 개의 논리적 매개변수를 담는다고 설명한다.

Kinoloom에는 이야기 구성, 인물·장소 이미지 생성, 영상 렌더링, 결과 점검, 편집 기능이 들어 있다. LLM은 이야기와 장면별 프롬프트 작성을 돕고, ‘스토리 바이블’은 인물과 장소의 설정을 유지한다. LTX-2.5와 H3 영상은 인물 참조 이미지와 시작 이미지를 사용할 수 있다. 품질 점검 단계는 움직임을 검사하며, 두 모델의 장면에서는 마지막 프레임의 얼굴을 출연진 참조 이미지와 비교한다.

주요 기능과 결과물

긴 장면은 여러 짧은 영상 조각(링크)으로 렌더링한다. 일반적인 방식은 앞 조각의 마지막 프레임에서 다음 조각을 시작하지만, Kinoloom의 실험적 ‘seamless chain’ 방식은 조각 사이의 정보를 픽셀이 되기 전 잠재 공간에서 이어 붙인 뒤 전체 장면을 한 번에 픽셀로 변환한다. 이에 따라 각 연결부에서 생길 수 있는 디코딩 전환을 줄이려는 방식이다. 연결이 모두 완벽한 것은 아니다. 공개된 쇼케이스에서는 랜턴 장면의 연결 하나가 품질 검사에서 실패했고, 일부 연결은 세부 묘사 변화로 표시됐다. 모든 장면이 화면 구성과 조명 변화에 관한 드리프트 검사에서 실패했다.

쇼케이스의 절벽 산책 장면은 LTX-2.5로 4개 링크를 렌더링한 16초 영상이다. 약 28분의 웜 렌더링 시간이 들었으며, 연결 지점은 4초·8초·12초다. 세 지점은 모두 ‘팝’ 검사 기준을 통과했다. 이 수치는 연결 지점의 변화가 일반적인 프레임 간 변화보다 얼마나 큰지를 나타내며, 1.30배를 넘으면 검사에서 실패한다. 같은 장면을 조각별로 픽셀화해 하드 컷으로 이어 붙인 비교에서는 세 연결부가 각각 1.37배, 1.36배, 1.55배였다. 한 번에 디코딩한 결과는 1.10배, 0.93배, 0.85배였다. 이 비교는 같은 렌더와 잠재 정보 전달 방식을 사용해 한 번 디코딩하는 단계의 차이를 살펴본 것이다.

공개된 영상과 이미지는 RTX 3070 8GB에서 만들었다. 영상은 1080p 장면을 저장소 크기를 줄이기 위해 오디오와 함께 1280×726으로 다시 인코딩했다. 일부 결과를 골라 공개했으며, 편지 장면은 프롬프트를 다시 작성했고 온실 장면은 제외했다. 선택 내역과 각 샘플의 제작 과정, 단계별 시간, 검사 결과와 결함은 쇼케이스 기록에 있다.

MiniMax H3도 지원하지만 공개 영상에는 포함되지 않았다. 제작자가 거주하는 EU에서는 모델 라이선스가 사용과 출력물 공개를 제한하기 때문이다. 이 라이선스는 EU·영국·한국·미국에서 모델 사용을 허용하지 않으며, 출력물 표시에도 같은 제한을 둔다. 제작자는 H3 샘플 세 편을 만들었지만 영상은 공개하지 않고 측정 시간과 검사 결과를 문서로 제공했다.

하드웨어와 속도

확인된 시험 환경은 Windows 11 Pro, NVIDIA GeForce RTX 3070 8GB, RAM 64GB, Intel Core i9-10980XE다. 제작자는 다른 그래픽카드와 메모리 구성을 벤치마크하지 않았다고 명시한다. 64GB RAM을 권장하는 이유는 모델 가중치 일부를 시스템 메모리에 보관하기 때문이다. 모델 파일은 사용하는 구성에 따라 달라지며, 설명에 나온 모델 폴더 전체는 약 211GB다. 이 가운데 H3 파일은 94.3GB, LTX-2.5 파일은 31.0GB다.

RTX 3070에서 1080p 5초 클립 하나를 렌더링하는 데 LTX-2.5는 모델이 이미 메모리에 올라온 상태에서 약 6분, MiniMax H3는 약 20~22분이 걸린다. H3의 20~22분은 측정과 추정이 섞여 있다. 참조 이미지 없이 측정한 시간은 20.5분이며, 참조 이미지를 사용한 경우의 약 22분은 서로 다른 체크포인트·프롬프트·시드를 쓴 두 시험을 비교한 추정치다. 다른 H3 1080p 티어는 실험실 시험에서 클립당 14~25분이 걸렸다.

연결 장면은 링크마다 대략 클립 하나를 만드는 시간이 든다. 쇼케이스의 16초 LTX-2.5 절벽 장면은 차가운 시작부터 29.5분, 편지 장면은 33.8분, 랜턴 장면은 29.7분이 걸렸다. 이 시간에는 서버 시작과 모델 로딩도 포함된다. 웜 시간은 측정된 시작 시간을 일부 제외한 추정치다. 연결 장면은 겹치는 구간을 다시 렌더링하고 전체 미리보기와 연결부 검사를 수행하므로, 완성 영상 1초당 비용도 단일 클립보다 높다.

H3의 긴 영상은 특히 느리다. 공개된 27초 숲 장면은 여러 차례의 실험을 합쳐 계산한 단계 수행 시간이 총 2시간 15분이었다. PC가 H3 시험 도중 세 차례 블루스크린을 일으켰다. 기록은 단계 사이에 프로세스 내 H3 모델이 해제된 문제를 가능한 원인으로 지목했지만, 원인으로 입증되지는 않았다. 이후 엔진과 시험 도구는 H3 서버를 재시작하도록 바뀌었고 Windows 이벤트 로그에 충돌이 더 나타나지 않았으나, 제작자는 이것이 원인을 증명하는 것은 아니라고 밝혔다.

설치와 사용 조건

Kinoloom은 Windows 전용 웹 앱이며, 기본 주소는 http://127.0.0.1:8080이다. 설치기는 Python이나 Git을 미리 설치하지 않아도 되도록 자체 Python 3.12를 준비한다. 기본 요구 조건은 64비트 Windows 11 또는 시험되지 않은 Windows 10 버전 1803 이상, NVIDIA 그래픽카드, 인터넷 연결이다. LTX-2.5와 H3에는 GTX 16·RTX 20 시리즈 이상과 R580 이상 드라이버가 필요하다. 나머지 구성은 R560 이상 드라이버가 필요하며, 렌더 팜 모델은 RTX 40 시리즈까지 지원한다. GTX 10 시리즈 이하에는 LTX-2.5와 H3가 사용하는 CUDA 13.0 빌드의 커널이 없다. RTX 50 시리즈에서는 렌더 팜이 사용하는 CUDA 12.6 빌드가 지원되지 않아 SDXL 이미지 모델, Z-Image, Wan 2.2와 후처리용 렌더 팜을 실행할 수 없다. LTX-2.5·H3·Qwen-Image 2.1은 CUDA 13.0을 사용한다.

저장소의 모델 가중치와 ComfyUI 설치 파일, Python 환경은 Git에 포함되지 않는다. 설치 순서는 저장소를 내려받고 INSTALL.bat을 실행한 뒤, start.bat으로 스튜디오를 시작하고, 필요한 모델 가중치를 별도로 설치하는 방식이다. Git으로 받는 경우 명령은 다음과 같다.

git clone https://github.com/harlixay7/Kinoloom.git C:\Kinoloom

ZIP으로 받는 방법도 있다. 설치 폴더 경로는 짧게 유지해야 한다. 경로가 약 45자를 넘고 Windows 긴 경로 설정이 꺼져 있으면 pip install이 중간에 실패할 수 있다. OneDrive 동기화 폴더, [ 또는 ]가 들어간 경로, 네트워크 공유 폴더는 사용할 수 없다. 설치 후 폴더를 옮기면 INSTALL.bat을 다시 실행해야 한다.

INSTALL.bat은 모델 가중치를 제외한 환경을 설치한다. Python 환경과 ComfyUI 트리, 노드 팩 등을 내려받으며, 신규 설치에는 약 6.3GB의 다운로드와 20~60분이 걸릴 수 있다. 설치 중에는 임시 파일을 위해 약 30GB의 여유 공간이 필요하고, 완료 후 가중치 설치 전까지 약 17GB가 사용된다. 관리자 권한이 필요한 단계는 Visual C++ 런타임 설치와 긴 경로 설정뿐이다. 모델 가중치는 install\INSTALL-MAIN.bat을 실행해 모드 [3]을 고른 뒤 필요한 구성 요소를 선택한다. 기본 선택은 LTX-2.5, Qwen-Image 2.1, 후처리다. LTX-2.5 가중치만 28.8GB다. 설치기는 다운로드 전에 구성 계획과 모델별 라이선스를 보여주고 확인을 요청한다.

MiniMax H3 가중치는 설치기가 내려받지 않는다. 사용자가 라이선스를 확인하고 직접 구해야 한다. H3 전체를 지원하는 데 필요한 파일은 10개이며 총 63.2GB다. 모든 파일이 필요한 것은 아니고, 선택한 티어가 요구하는 파일이 있으면 해당 티어를 쓸 수 있다. RealVisXL V5도 일부 가중치를 직접 준비해야 한다. 기존 ComfyUI 모델 파일은 설치기가 검색해 재사용할 수 있으며, 파일은 이름이나 크기와 함께 SHA-256으로 확인한다. 설치 세부 사항과 복구·갱신 방법은 Quick start, 모델 파일 설치 안내, 복구 안내, 변경 기록에 있다.

앱에는 영화 제작 화면과 별도 이미지·영상 도구가 있다. 이야기 작성은 OpenAI 호환 /chat/completions API를 지원하며 OpenAI, Gemini, OpenRouter, DeepSeek, Groq, Mistral, Ollama, LM Studio 등을 설정할 수 있다. AI를 설정하지 않고 프롬프트를 복사해 외부 채팅 AI에 입력하는 방식도 제공한다. 모델 가중치가 설치되지 않은 경우 앱은 열리지만 해당 모델을 사용할 수 없다고 표시한다.

제약과 라이선스

Kinoloom은 한 사람이 만든 프로젝트로, 제작자 설명에 따르면 한 대의 PC에서 시험됐다. 영화 제작 파이프라인 전체가 실제 GPU에서 검증된 것은 아니다. LTX-2.5로 다섯 장면짜리 장면을 웹 앱 밖에서 실행한 사례는 있지만, 전체 영화를 렌더링한 사례는 없고 H3 영화 장면도 아직 없다. H3 연결 엔진은 시험 도구로 쇼케이스 장면을 만들었지만 Video Studio에서 H3 연결 장면을 시작한 적은 없다. 연결 기능 자체도 실험적이다. 한 번에 렌더링할 수 있는 프로젝트는 하나이며, 그래픽카드가 비어 있는지 확인하지 못하면 렌더링을 시작하지 않고 오류를 낸다. 실시간 영상 제작 도구는 아니다.

H3 1080p는 낮은 해상도에서 샘플을 만든 다음 잠재 공간 확대와 세부 보정을 거친다. 243프레임 클립 하나의 1080p 보정은 완료되지 않았다. 실험실의 90분 제한이 작업을 중단했으며, 그때까지 보정의 첫 5단계에 약 62.5분이 걸렸다. 온도가 85°C를 넘으면 다음 샷 시작을 보류하고, 75°C 이하가 될 때까지 30초마다 확인한다. 이미 진행 중인 렌더는 중단하지 않는다.

Kinoloom 자체 코드는 MIT 라이선스다. 각 모델에는 별도 라이선스가 적용된다. Qwen-Image 2.1은 비상업적 사용 조건을 두며, MiniMax H3는 EU·영국·한국·미국에서 사용과 출력물 공개를 제한한다. LTX-2.5는 연매출 1,000만 달러 이상인 기업에 별도 상업 라이선스가 필요하다. 설치 전 각 모델의 조건을 확인해야 한다. 모델별 안내와 라이선스 요약은 저장소 라이선스 안내와 제3자 라이선스 고지에 있다.

프로젝트 저장소: Kinoloom. 예시 영상과 측정 방식은 쇼케이스, 하드웨어 한계 기록, 연결 장면 기술 문서, 전체 문서 목록에서 확인할 수 있다.