Seedance 2.0 영상 프롬프트를 설계하는 기준

텍스트만으로 영상을 뽑는 시대. 잘 쓰면 30분 안에 영상 한 편이 나오고, 못 쓰면 형용사만 잔뜩 쓴 흐릿한 결과만 나옵니다. 차이는 프롬프트입니다.

목차

PART I — 기본기

• 1장. Seedance 2.0 핵심 이해

• 2장. 4개 생성 모드 (T2V / I2V / R2V / V2V)

• 3장. 6단계 공식 프롬프트

• 4장. 짧고 정형화된 프롬프트

• 5장. 멀티샷 타임스탬프 기법

PART II — Omni 레퍼런스 & 일관성

• 6장. Omni 레퍼런스 @태그 시스템

• 7장. 캐릭터 일관성 4-레이어 시스템 (시리즈 제작)

• 8장. V2V 전용 프롬프팅

PART III — 촬영 언어

• 9장. 카메라 무빙 8가지 공식 유형

• 10장. 조명 & 스타일 키워드

• 11장. 렌즈 & 카메라 모델 지정

• 12장. 텍스트 렌더링 (자막·온스크린 텍스트)

• 13장. 다이얼로그 & 오디오 프롬프팅

PART IV — 커뮤니티 인기 포맷 & 바이럴 기법

• 14장. Higgsfield 5대 바이럴 포맷

• 15장. UGC 광고 프롬프트 전략

• 16장. 2초 훅(Hook) 프레임워크

• 17장. 바이럴 프롬프트 패턴

PART V — 최적화 & 실전

• 18장. 네거티브 프롬프트 체크리스트

• 19장. 흔한 실수와 함정 회피

• 20장. 반복 최적화 방법론

• 21장. 파라미터 제어 (Seed, Motion Strength 등)

• 22장. 트러블슈팅 결정 트리

PART VI — 템플릿 & 부록

• 23장. 즉시 사용 가능한 템플릿 모음

• 24장. 플랫폼 비교

• 25장. 부록 (체크리스트, 길이 가이드)

PART I — 기본기

1. Seedance 2.0 핵심 이해

1.1 모델 정체성

Seedance 2.0은 ByteDance가 2026년 2월에 출시한 차세대 멀티모달 비디오 생성 모델입니다. 텍스트뿐 아니라 이미지·비디오·오디오를 함께 다루도록 만들어졌습니다.

• 업계 최초 4-모달 입력: 텍스트 + 이미지(9개) + 비디오(3개) + 오디오(3개), 최대 12개 파일

• Dual-branch Diffusion Transformer — 영상과 오디오를 동시에 생성

• 네이티브 립싱크: 8개 이상 언어를 음소(phoneme) 단위로 동기화

• 해상도: 기본 720p, 최대 1080p (공식 페이지 기준 최대 2K)

• 길이: 4~15초 클립

• 멀티샷 네이티브: 단일 프롬프트로 편집 컷이 포함된 다중 샷 생성

• 듀얼 채널 스테레오 오디오: 다중 트랙 병렬 출력 (BGM + 효과음 + 보이스오버)

1.2 기본 철학 — “검색어가 아닌 연출 지시”

핵심 멘탈 모델: 감독이 촬영감독·편집자·배우에게 지시하듯 써라. 단, “클라이언트” 관점의 명료한 브리프여야지 “각본가”처럼 모든 샷을 미세조종해서는 안 된다.

Seedance 2.0에서 프롬프트는 검색어 목록보다 촬영·편집·연기를 맡은 사람에게 건네는 연출 지시에 가깝습니다. 모든 샷을 각본처럼 고정하기보다, 결과에 필요한 장면과 제약을 분명하게 적는 편이 낫습니다.

1.3 Seedance 1.0 vs 2.0 차이점

2. 4개 생성 모드 이해

Seedance 2.0 공식 문서가 나누는 생성 모드는 4가지입니다. 입력이 달라지면 프롬프트에서 먼저 설명할 대상도 달라지므로, 같은 문장을 모든 모드에 붙여 넣을 수는 없습니다.

2.1 T2V (Text-to-Video) — 텍스트만으로 생성

T2V에서는 6단계 공식을 그대로 적용합니다. 이미지나 영상이 대신 알려 주는 정보가 없으므로, 피사체 외형부터 제약까지 프롬프트 안에 적습니다.

2.2 I2V (Image-to-Video) — 이미지에서 비디오 생성

I2V에는 두 가지 하위 모드가 있습니다.

• First/Last Frame Mode (Pro 2.0): 시작 이미지 + (선택) 종료 이미지 → 중간 모션 생성

• Image Reference Mode: 이미지 1장을 시작 프레임 혹은 스타일 앵커로 사용

이미지를 다시 설명하지 말고 모션·카메라·감정 진행을 지시하는 것이 핵심입니다.

필수 문구: preserve composition and colors, maintain facial identity throughout

2.3 R2V (Reference-to-Video) = Omni Reference Mode

최대 12개 파일을 @Image1, @Video1, @Audio1 태그로 묶어 참조합니다. 이미지·영상·오디오를 한 요청에 넣고, 각 태그가 맡는 역할을 지정하는 방식입니다. 자세한 내용은 6장에서 다룹니다.

2.4 V2V (Video-to-Video) — 비디오 리스타일링·확장·편집

V2V는 Seedance 2.0의 고급 편집 기능입니다. 기존 영상을 레퍼런스로 삼아 스타일을 바꾸거나 장면을 잇고 특정 요소를 편집할 수 있습니다. 자세한 내용은 8장에서 다룹니다.

2.5 모드별 프롬프트 구조 비교

3. 6단계 공식 프롬프트

ByteDance가 권장하는 프롬프트의 기본 구조입니다. 60~100 단어가 이상적입니다. 이 길이 안에서 피사체와 동작, 카메라, 스타일, 제약을 순서대로 정리합니다.

3.1 공식 구조

[Subject(피사체)], [Action(동작)], in [Environment(환경)],
camera [Camera Movement(카메라 무빙)], style [Style(스타일)],
avoid [Constraints(제약)]

3.2 6단계 세부 지침

3.3 공식 비교 예시

좋은 프롬프트 (72 단어)

A skateboarder lands a clean trick in an empty dawn parking lot,
camera low tracking shot then subtle rise, modern cinematic contrast,
6 seconds, 16:9, avoid jitter and bent limbs.

나쁜 프롬프트 (형용사 나열)

cool skateboard video, cinematic, fast, amazing tricks,
lots of movement, epic style

3.4 핵심 원칙

1. 길이는 60~100 단어 (복잡한 멀티샷은 더 길어도 좋음)

2. 피사체 움직임과 카메라 움직임을 분리해 서술

3. 한 번에 한 변수만 변경하며 반복

4. 조명 한 줄이 형용사 10개보다 효과적

4. 짧고 정형화된 프롬프트

4.1 4-파트 미니 공식

[Subject + 외형]. [Action — 단일 동작].
[Camera — 샷 크기 + 무빙]. [Style — 톤 + 조명].

예시:

A woman in a red trench coat stands in a neon-lit rainy alley.
She slowly looks up; droplets catch the glow on her face.
Medium shot, slow dolly in.
Cinematic, teal-amber grade, shallow DOF.

4.2 WaveSpeedAI “Fill-in Card” 구조 (드리프트 방지)

긴 문장을 한 번에 쓰면 뒤쪽 지시가 흔들릴 수 있습니다. 항목별 기입 카드로 나누면 무엇을 고정하고 무엇을 바꿀지 한눈에 보입니다.

Subject: a singular subject, clearly defined
Action: one plain-language action verb
Camera: shot size + movement + (optional lens cue)
Style: one anchor reference, not a vibe checklist
Constraints: what to keep fixed, what to exclude, duration

4.3 Higgsfield의 “초단문” 실험

Higgsfield가 공개한 아주 짧은 프롬프트 실험입니다. 길이보다 장르의 문법이 결과를 좌우하는 경우를 보여 줍니다.

• "Fight of a 3D person with 2D" → 놀랍게도 잘 작동

• "A single-frame POV video of a medieval knight riding a horse with a sledgehammer..."

포맷이 뚜렷한 장르(POV, fight, transformation)는 짧은 컨셉 문장만으로도 작동할 때가 있습니다. 장르의 약속이 이미 장면과 움직임을 함께 설명하기 때문입니다.

4.4 짧은 프롬프트 (50단어 이하)가 유용한 상황

• 단일 제품 샷 (사과 회전, 운동화 클로즈업)

• 한 컷 UGC 리뷰

• 자연 풍경 드론 샷

• 단순 반응 샷

• 장르가 명확한 실험 (POV, fight, meme)

4.5 CopyRocket “Viral Template” 공식

실제 커뮤니티에서 반복해 쓰이는 바이럴 템플릿입니다. 피사체와 카메라, 조명, 스타일, 제약을 한 번에 채우도록 만든 카드에 가깝습니다.

"A [subject] in [scene], [action].
 Camera: [lens], [shot size], [move], [speed], [focus], single continuous shot.
 Lighting: [key], [fill], [practical].
 Style: [genre], [color grade].
 Constraints: no text, no watermark."

여기서 빠뜨리면 안 되는 것은 단일 카메라 무빙, 단일 조명 훅, “single continuous shot” 제약입니다. 장면의 중심을 하나로 묶어야 나머지 지시가 서로 부딪히지 않습니다.

5. 멀티샷 타임스탬프 기법

5.1 실전에서 자주 쓰는 기법 — 타임스탬프 라벨

Atlabs AI가 190+ 상위 커뮤니티 영상을 분석한 결과, 타임스탬프 헤더는 단순한 라벨보다 편집 컷 명령에 가깝게 읽힙니다. 샷이 바뀌는 지점을 시간으로 고정하는 셈입니다.

[00:00-00:05] Shot 1: ...
[00:05-00:10] Shot 2: ...
[00:10-00:15] Shot 3: ...

5.2 표준 멀티샷 공식

[Style / Era]
[Duration / Scene / Characters]

[00:00-00:05] Shot 1: [비주얼 + 액션 + 디테일]
[00:05-00:10] Shot 2: [비주얼 + 액션 + 디테일]
[00:10-00:15] Shot 3: [비주얼 + 액션 + 디테일]

+ [다이얼로그]
+ [사운드 이펙트]
+ [기술 사양]

5.3 Higgsfield 에스컬레이션 아크 원칙

액션·판타지 장면은 샷마다 사건의 강도가 올라가야 합니다. 평온한 시작 뒤에 위협을 보여 주고, 변신이나 폭발을 정점에 둔 다음 여파로 돌아오는 식입니다.

Shot 1: 평온 / 위협 감지
Shot 2: 위협 고조 / 변신
Shot 3: 폭발 / 클라이맥스
Shot 4+: 여파 / 복귀

5.4 비트-싱크 숏 공식 (뮤비·광고)

FORMAT: 15 seconds / 145 BPM / 15 beat-synced shots
SUBJECT: @image1
[각 샷을 한 줄씩 BPM에 맞춰 나열]

5.5 샷 카운트와 구조를 상단에 선언

Higgsfield가 여러 포맷에서 강조하는 원칙은 샷 구조를 프롬프트 맨 앞에 두는 것입니다. 먼저 전체 길이와 샷 수를 고정해 두면 뒤의 장면 지시가 그 틀을 벗어나지 않습니다.

Total: 15s / 6 shots / 16:9
FORMAT: 15 seconds / MULTI-CUT / 6 BEATS / HIGH-VIRAL COMEDIC PAYOFF

PART II — Omni 레퍼런스 & 일관성

6. Omni 레퍼런스 @태그 시스템 가이드

Omni 레퍼런스는 Seedance 2.0을 다른 모델과 구분해 주는 기능입니다. 여러 입력 파일에 역할을 부여해 정체성·스타일·모션을 나눠 맡길 수 있습니다.

6.1 입력 한도 (공식)

중요 (2026.02.10): ByteDance는 실제 인물 얼굴 업로드를 차단했습니다. AI 생성 캐릭터(Nano Banana Pro, Seedream 5.0, Midjourney)를 @img 레퍼런스로 사용해야 합니다.

6.2 세 가지 레퍼런스 역할

① Identity (Hero) Reference — 정체성 앵커

• 한 장만 쓸 것. 여러 각도를 주면 “얼굴 평균화”가 발생합니다.

• 피사체 주변을 타이트하게 크롭하세요.

• Primary identity anchor: @Image1. Do not alter facial proportions, eye shape, or hairstyle.

② Style Reference — 스타일 참조

• 3~5개의 작은 스와치가 단일 히어로 이미지보다 효과적입니다.

• 모든 스와치의 조명 톤을 일관되게 맞추세요.

③ Motion Reference — 모션 참조

• 3~8초 클립을 사용합니다.

• 내용이 아닌 카메라 움직임·페이싱을 추출합니다.

• 액션 비트는 1~3단계로 단순화하세요.

6.3 5-파트 Omni 레퍼런스 템플릿

1. Subject identity: 캐릭터 특징 + @Image 앵커
2. Scene: 위치, 조명, 시간대, 날씨
3. Action beats: 1~3개 짧은 동작
4. Camera direction: 프레이밍 + 무빙 + @Video 앵커
5. Consistency constraints: 정체성·의상·색 유지 명시

예시:

Primary identity: the woman in @Image1 with dark curly hair and
red leather jacket. Scene: rainy city rooftop at dusk, neon signs
reflected in puddles. Action: she turns from the railing and walks
toward camera. Camera: medium shot, slow push-in following @Video1
pacing. Maintain facial proportions and wardrobe from @Image1
throughout. No face distortion. No color palette shift.

6.4 실전 역할 할당 문구집

6.5 적정 조합

12개를 모두 넣는 것보다, 실무에서는 이미지 35장과 비디오 12개, 오디오 1개 조합을 역할에 맞게 고르는 편이 다루기 쉽습니다.

6.6 공식 ByteDance R2V 스토리보드 기법

ByteDance 공식 블로그에서 소개한 방식입니다. 텍스트 스토리보드가 들어간 이미지 레퍼런스를 장면 설명과 함께 읽습니다.

Refer to the shooting script in @Image1, and draw on the storyboard,
shot scale, camera movement, visuals and copy in @Image1.
The character is from @Image2, the scene is from @Image3,
and the props are from @Image4.
Create a 15-second healing short film.

Seedance 2.0은 이미지 안에 들어 있는 텍스트 기반 스토리보드도 읽어냅니다. 샷 크기와 카메라 무빙, 화면 문구를 이미지 한 장에 모아 전달할 수 있습니다.

6.7 씬 체이닝 (15초 한계 초과)

제한을 넘어 장면을 이어 붙일 때는 다음 순서로 진행합니다.

1. 고정된 정체성 레퍼런스로 첫 클립 생성

2. 출력 영상에서 가장 깨끗한 마지막 프레임 선택

3. 그 프레임을 다음 생성의 정체성 레퍼런스로 업로드

4. 새로운 모션·오디오 레퍼런스를 추가하며 반복

다만 4~5회 체이닝하면 드리프트가 누적됩니다. 중간 결과만 연달아 기준으로 삼지 말고, 주기적으로 원래 캐릭터 레퍼런스 시트로 돌아가야 합니다.

7. 캐릭터 일관성 4-레이어 시스템

시리즈·에피소드 콘텐츠에서는 캐릭터를 한 번 잘 만드는 것보다, 매 장면에 같은 기준을 적용하는 일이 더 어렵습니다. 이 절은 Atlabs AI가 정리한 “프로덕션 성서(Production Bible)” 개념을 바탕으로 그 기준을 네 레이어로 나눕니다.

7.1 왜 AI 영상 시리즈에서 일관성이 깨지는가?

Reddit r/aivideos, r/KlingAI_Videos 커뮤니티가 “신경 드리프트(neural drift)”라고 부르는 현상입니다. 단일 영상에서는 티가 덜 나도 시리즈로 이어지면 얼굴과 스타일, 음성이 쉽게 벌어집니다. 실패 지점은 보통 3가지입니다.

1. 프롬프트 변형 드리프트: 미세한 단어 차이로 얼굴·의상이 변함

2. 스타일 불일치: Seedance 2.0과 다른 모델을 섞으면 미학적 단절 발생

3. 음성 불일치: 에피소드마다 다른 보이스 → 캐릭터 동일성 파괴

따라서 이 문제를 모델 하나의 결함으로만 보면 해결이 늦어집니다. 프롬프트를 매번 새로 쓰지 않고, 반복할 설명과 시험할 조건을 문서로 고정하는 쪽이 현실적입니다.

7.2 Layer 1 — Visual Identity Anchor (비주얼 정체성 앵커)

모든 에피소드의 모든 프롬프트에 그대로(verbatim) 복사해 넣을 고정 캐릭터 서술입니다. 얼굴과 의상처럼 바뀌면 안 되는 정보는 문장 자체를 고정합니다.

나쁜 예: "a young male teacher in casual clothes"

좋은 앵커 예시:

VISUAL IDENTITY ANCHOR: MALE EDUCATOR

Male educator, mid 30s, South Asian complexion, structured oval face
with sharp jawline, short textured dark brown hair with natural wave
at the crown, clean-shaven, dark brown eyes with defined brow, wearing
a fitted slate grey crew neck sweater over a crisp white Oxford collar
shirt, no logos, no patterns, minimalist silver watch on left wrist.

Rendered in Seedance 2.0 cinematic style, soft studio lighting from
camera left, shallow depth of field, neutral classroom background
slightly defocused, 35mm lens equivalent, medium close-up framing.

Constraints: no hairstyle variation, no outfit changes, no facial
stubble, no exaggerated expressions, maintain consistent skin tone
and jawline geometry across all scenes.

Constraints 블록은 선택 사항이 아닙니다. Seedance의 해석이 흔들릴 때 무엇을 유지해야 하는지 다시 짚어 주고, 장면 사이의 드리프트를 줄이는 역할을 합니다.

7.3 Layer 2 — Motion Signature (모션 시그니처)

캐릭터가 같아 보이는 것만으로는 부족합니다. 고개를 돌리는 속도나 손을 쓰는 범위처럼 움직임의 습관도 반복되어야 합니다.

교육 호스트 (차분한 권위):

• slow deliberate head turns

• minimal hand movement

• natural breathing motion only

• no sudden camera movement

엔터테인먼트 캐릭터 (고에너지):

• expressive eyebrow movement

• fluid hand gestures below chin level

• natural smile onset

• gentle torso sway

• dynamic zoom from wide to close

이 블록은 따로 저장해 매 프롬프트에 붙여 넣습니다. 시리즈마다 새로 요약하면 모션 시그니처도 흔들리기 쉽습니다.

7.4 Layer 3 — Voice Identity (음성 정체성)

캐릭터의 50%는 음성으로 전달됩니다. 다음 파라미터를 에피소드마다 고정해야 합니다.

• Voice model (예: 특정 ElevenLabs voice ID)

• Pitch

• Pace (WPM)

• Energy level

• Accent

에피소드마다 보이스를 바꾸는 것은 주연 배우 교체와 같습니다. 관객은 3초 안에도 다른 캐릭터라는 인상을 받을 수 있습니다.

7.5 Layer 4 — Scene Environment Anchor (환경 앵커)