지난 AWS re:Invent 2024에서 AWS는 차세대 파운데이션 모델(FM)인 Amazon Nova 모델 [https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-amazon-nova-frontier-intelligence-and-industry-leading-price-performance/]을 발표했습니다. 여기에는 텍스트 설명과 선택적 참조 이미지(통칭하여 ‘프롬프트’)로 짧은 동영상을 생성하는 동영상 생성 모델인 Amazon Nova Reel [https://docs.aws.amazon.com/ai/responsible-ai/nova-reel/overview.html]이 포함됩니다.
오늘은 Amazon Nova Reel 1.0과 비교하여 6초 싱글샷 동영상 생성 시 품질 및 지연 시간이 개선된 Amazon Nova Reel 1.1 [https://docs.aws.amazon.com/ai/responsible-ai/nova-reel/overview.html]을 출시합니다. 이번 업데이트를 통해 샷 전체에서 일관된 스타일로 최대 2분 길이의 멀티샷 동영상을 생성할 수 있습니다. 6초짜리 샷으로 구성된 최대 2분 길이의 동영상에 대해 단일 프롬프트를 제공하거나 사용자 지정 프롬프트를 사용하여 각 샷을 개별적으로 디자인할 수 있습니다. 이는 Amazon Bedrock [https://aws.amazon.com/es/bedrock/?trk=fccf147c-636d-45bf-bf0a-7ab087d5691a&sc_channel=el]을 통해 동영상 콘텐츠를 생성할 수 있는 새로운 방법을 제공합니다.
Amazon Nova Reel은 창작 생산성을 높이는 동시에 생성형 AI [https://aws.amazon.com/ai/generative-ai/?trk=fccf147c-636d-45bf-bf0a-7ab087d5691a&sc_channel=el]를 사용하여 동영상 제작에 드는 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. Amazon Nova Reel을 사용하면 향상된 효율성과 창작 재량으로 마케팅 캠페인, 제품 디자인, 소셜 미디어 콘텐츠를 위한 매력적인 동영상을 제작할 수 있습니다. 예를 들어 광고 캠페인에서 자연어를 사용하여 일관된 비주얼과 타이밍으로 고품질 동영상 광고를 제작 가능합니다.
Amazon Nova Reel 1.1 시작하기
Amazon Nova Reel 모델 [https://aws.amazon.com/ai/generative-ai/nova/creative/]을 처음 사용하는 경우 Amazon Bedrock 콘솔로 [https://console.aws.amazon.com/bedrock] 이동하여 탐색 패널에서 Model access를 선택하고 Amazon Nova Reel 모델에 대한 액세스 권한을 요청하세요. Amazon Nova Reel에 대한 액세스 권한은 1.0 및 1.1에 모두 적용됩니다.
[https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/da4b9237bacccdf19c0760cab7aec4a8359010b0/2025/04/07/2025-nova-reel-1.1-access-1024x645.png]
액세스 권한을 획득한 후에는 Amazon Bedrock 콘솔 [https://console.aws.amazon.com/bedrock], AWS SDK 또는 AWS Command Line Interface(AWS CLI) [https://aws.amazon.com/cli/?trk=fccf147c-636d-45bf-bf0a-7ab087d5691a&sc_channel=el]에서 Amazon Nova Reel 1.1을 사용해 볼 수 있습니다.
콘솔에서 Amazon Nova Reel 1.1 모델을 테스트하려면 왼쪽 메뉴 창의 Playgrounds에서 Image/Video를 선택합니다. 그런 다음 Nova Reel 1.1을 모델로 선택하고 프롬프트를 입력하여 동영상을 생성합니다.
[https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/da4b9237bacccdf19c0760cab7aec4a8359010b0/2025/04/07/2025-nova-reel-1.1-playground-1024x553.png]
Amazon Nova Reel 1.1은 두 가지 모드를 제공합니다.
* 멀티샷 자동 – 이 모드에서 Amazon Nova Reel 1.1은 최대 4,000자의 단일 프롬프트를 허용하고 해당 프롬프트를 반영하는 멀티샷 동영상을 생성합니다. 이 모드에서는 입력 이미지를 허용하지 않습니다.
* 멀티샷 수동 – 동영상의 샷 구성을 보다 직접적으로 제어하려는 사용자는 수동 모드(스토리보드 모드라고도 함)를 사용하여 각 샷에 고유한 프롬프트를 지정할 수 있습니다. 이 모드에서는 각 샷의 시작 이미지(선택 사항)를 허용합니다. 이미지의 해상도는 1280×720이어야 합니다. base64 형식으로 또는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) [https://aws.amazon.com/s3/] 위치에서 이미지를 제공할 수 있습니다.
이 데모에서는 AWS SDK for Python(Boto3) [https://aws.amazon.com/sdk-for-python/]에서 Amazon Bedrock API [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-runtime_example_bedrock-runtime_Scenario_AmazonNova_TextToVideo_section.html]를 사용하여 모델을 간접적으로 호출하고 StartAsyncInvoke 작업 [https://docs.aws.amazon.com/nova/latest/userguide/video-gen-access.html#video-gen-start-a-job]을 사용하여 비동기식 간접 호출을 시작하고 동영상을 생성합니다. 그리고 GetAsyncInvoke [https://docs.aws.amazon.com/nova/latest/userguide/video-gen-access.html#video-gen-check-progress]를 사용하여 동영상 생성 작업의 진행 상황을 확인했습니다.
이 Python 스크립트는 MULTI_SHOT_AUTOMATED모드를 TaskType 파라미터 [https://docs.aws.amazon.com/nova/latest/userguide/video-gen-access.html#video-gen-input-params]로 사용하여 Nitin Eusebius [https://www.linkedin.com/in/nitinbeusebius/]가 작성한 이 텍스트 프롬프트에서 120초짜리 동영상을 생성합니다.
import random
import time
import boto3
AWS_REGION = "us-east-1"
MODEL_ID = "amazon.nova-reel-v1:1"
SLEEP_SECONDS = 15 # Interval at which to check video gen progress
S3_DESTINATION_BUCKET = "s3://"
video_prompt_automated = "Norwegian fjord with still water reflecting mountains in perfect symmetry. Uninhabited wilderness of Giant sequoia forest with sunlight filtering between massive trunks. Sahara desert sand dunes with perfect ripple patterns. Alpine lake with crystal clear water and mountain reflection. Ancient redwood tree with detailed bark texture. Arctic ice cave with blue ice walls and ceiling. Bioluminescent plankton on beach shore at night. Bolivian salt flats with perfect sky reflection. Bamboo forest with tall stalks in filtered light. Cherry blossom grove against blue sky. Lavender field with purple rows to horizon. Autumn forest with red and gold leaves. Tropical coral reef with fish and colorful coral. Antelope Canyon with light beams through narrow passages. Banff lake with turquoise water and mountain backdrop. Joshua Tree desert at sunset with silhouetted trees. Iceland moss- covered lava field. Amazon lily pads with perfect symmetry. Hawaiian volcanic landscape with lava rock. New Zealand glowworm cave with blue ceiling lights. 8K nature photography, professional landscape lighting, no movement transitions, perfect exposure for each environment, natural color grading"
bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=AWS_REGION)
model_input = {
"taskType": "MULTI_SHOT_AUTOMATED",
"multiShotAutomatedParams": {"text": video_prompt_automated},
"videoGenerationConfig": {
"durationSeconds": 120, # Must be a multiple of 6 in range [12, 120]
"fps": 24,
"dimension": "1280x720",
"seed": random.randint(0, 2147483648),
},
}
invocation = bedrock_runtime.start_async_invoke(
modelId=MODEL_ID,
modelInput=model_input,
outputDataConfig={"s3OutputDataConfig": {"s3Uri": S3_DESTINATION_BUCKET}},
)
invocation_arn = invocation["invocationArn"]
job_id = invocation_arn.split("/")[-1]
s3_location = f"{S3_DESTINATION_BUCKET}/{job_id}"
print(f"\nMonitoring job folder: {s3_location}")
while True:
response = bedrock_runtime.get_async_invoke(invocationArn=invocation_arn)
status = response["status"]
print(f"Status: {status}")
if status != "InProgress":
break
time.sleep(SLEEP_SECONDS)
if status == "Completed":
print(f"\nVideo is ready at {s3_location}/output.mp4")
else:
print(f"\nVideo generation status: {status}")
첫 번째 간접 호출 후 스크립트는 동영상 생성이 완료될 때까지 주기적으로 상태를 확인합니다. 코드가 실행될 때마다 다른 결과를 얻기 위해 임의의 시드를 전달합니다.
다음 스크립트를 실행합니다.
Status: InProgress
. . .
Status: Completed
Video is ready at s3:////output.mp4
몇 분 후 스크립트가 완료되고 출력이 Amazon S3 위치에 기록됩니다. AWS CLI를 사용하여 출력 동영상을 다운로드합니다.
aws s3 cp s3:////output.mp4 output_automated.mp4
다음은 이 프롬프트가 생성한 동영상입니다.
MULTI_SHOT_MANUAL 모드를 TaskType 파라미터로 사용하고 멀티샷 프롬프트와 각 샷에 대한 설명을 입력하는 경우 durationSeconds 변수를 추가할 필요가 없습니다.
Sanju Sunny가 작성한 멀티샷 프롬프트를 사용합니다.
Python 스크립트를 실행합니다.
import random
import time
import boto3
def image_to_base64(image_path: str):
"""
Helper function which converts an image file to a base64 encoded string.
"""
import base64
with open(image_path, "rb") as image_file:
encoded_string = base64.b64encode(image_file.read())
return encoded_string.decode("utf-8")
AWS_REGION = "us-east-1"
MODEL_ID = "amazon.nova-reel-v1:1"
SLEEP_SECONDS = 15 # Interval at which to check video gen progress
S3_DESTINATION_BUCKET = "s3://"
video_shot_prompts = [
# Example of using an S3 image in a shot.
{
"text": "Epic aerial rise revealing the landscape, dramatic documentary style with dark atmospheric mood",
"image": {
"format": "png",
"source": {
"s3Location": {"uri": "s3:///images/arctic_1.png"}
},
},
},
# Example of using a locally saved image in a shot
{
"text": "Sweeping drone shot across surface, cracks forming in ice, morning sunlight casting long shadows, documentary style",
"image": {
"format": "png",
"source": {"bytes": image_to_base64("arctic_2.png")},
},
},
{
"text": "Epic aerial shot slowly soaring forward over the glacier's surface, revealing vast ice formations, cinematic drone perspective",
"image": {
"format": "png",
"source": {"bytes": image_to_base64("arctic_3.png")},
},
},
{
"text": "Aerial shot slowly descending from high above, revealing the lone penguin's journey through the stark ice landscape, artic smoke washes over the land, nature documentary styled",
"image": {
"format": "png",
"source": {"bytes": image_to_base64("arctic_4.png")},
},
},
{
"text": "Colossal wide shot of half the glacier face catastrophically collapsing, enormous wall of ice breaking away and crashing into the ocean. Slow motion, camera dramatically pulling back to reveal the massive scale. Monumental waves erupting from impact.",
"image": {
"format": "png",
"source": {"bytes": image_to_base64("arctic_5.png")},
},
},
{
"text": "Slow motion tracking shot moving parallel to the penguin, with snow and mist swirling dramatically in the foreground and background",
"image": {
"format": "png",
"source": {"bytes": image_to_base64("arctic_6.png")},
},
},
{
"text": "High-altitude drone descent over pristine glacier, capturing violent fracture chasing the camera, crystalline patterns shattering in slow motion across mirror-like ice, camera smoothly aligning with surface.",
"image": {
"format": "png",
"source": {"bytes": image_to_base64("arctic_7.png")},
},
},
{
"text": "Epic aerial drone shot slowly pulling back and rising higher, revealing the vast endless ocean surrounding the solitary penguin on the ice float, cinematic reveal",
"image": {
"format": "png",
"source": {"bytes": image_to_base64("arctic_8.png")},
},
},
]
bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=AWS_REGION)
model_input = {
"taskType": "MULTI_SHOT_MANUAL",
"multiShotManualParams": {"shots": video_shot_prompts},
"videoGenerationConfig": {
"fps": 24,
"dimension": "1280x720",
"seed": random.randint(0, 2147483648),
},
}
invocation = bedrock_runtime.start_async_invoke(
modelId=MODEL_ID,
modelInput=model_input,
outputDataConfig={"s3OutputDataConfig": {"s3Uri": S3_DESTINATION_BUCKET}},
)
invocation_arn = invocation["invocationArn"]
job_id = invocation_arn.split("/")[-1]
s3_location = f"{S3_DESTINATION_BUCKET}/{job_id}"
print(f"\nMonitoring job folder: {s3_location}")
while True:
response = bedrock_runtime.get_async_invoke(invocationArn=invocation_arn)
status = response["status"]
print(f"Status: {status}")
if status != "InProgress":
break
time.sleep(SLEEP_SECONDS)
if status == "Completed":
print(f"\nVideo is ready at {s3_location}/output.mp4")
else:
print(f"\nVideo generation status: {status}")
이전 데모에서처럼 몇 분 후에 AWS CLI를 사용하여 출력을 다운로드합니다.
aws s3 cp s3:////output.mp4 output_manual.mp4
다음은 이 프롬프트가 생성한 동영상입니다.
더 창의적인 예시
Amazon Nova Reel 1.1을 사용하면 창작 가능성의 세계를 발견하게 될 것입니다. 다음은 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 샘플 프롬프트입니다.
Nitin Eusebius [https://www.linkedin.com/in/nitinbeusebius/]가 작성한 Color Burst
prompt = "Explosion of colored powder against black background. Start with slow-motion closeup of single purple powder burst. Dolly out revealing multiple powder clouds in vibrant hues colliding mid-air. Track across spectrum of colors mixing: magenta, yellow, cyan, orange. Zoom in on particles illuminated by sunbeams. Arc shot capturing complete color field. 4K, festival celebration, high-contrast lighting"
Sanju Sunny [https://www.linkedin.com/in/sanju-sunny/]가 작성한 Shape Shifting
prompt = "A simple red triangle transforms through geometric shapes in a journey of self-discovery. Clean vector graphics against white background. The triangle slides across negative space, morphing smoothly into a circle. Pan left as it encounters a blue square, they perform a geometric dance of shapes. Tracking shot as shapes combine and separate in mathematical precision. Zoom out to reveal a pattern formed by their movements. Limited color palette of primary colors. Precise, mechanical movements with perfect geometric alignments. Transitions use simple wipes and geometric shape reveals. Flat design aesthetic with sharp edges and solid colors. Final scene shows all shapes combining into a complex mandala pattern."
모든 예제 동영상은 업로드하기 전에 AWS Video 팀에서 수동으로 음악을 추가했습니다.
알아야 할 사항
창작 재량 - 광고, 마케팅, 미디어 및 엔터테인먼트 프로젝트의 라이프스타일 및 주변 배경 동영상에 이 향상된 제어 기능을 사용할 수 있습니다. 카메라 모션 및 샷 콘텐츠와 같은 특정 요소를 사용자 지정하거나 기존 이미지에 애니메이션을 적용할 수 있습니다.
모드 고려 사항 - 자동 모드에서는 최대 4,000자까지 프롬프트를 작성할 수 있습니다. 수동 모드의 경우 각 샷에 최대 512자의 프롬프트가 허용되며 단일 동영상에 최대 20개의 샷을 포함할 수 있습니다. 일반 스토리보드를 생성하는 것과 마찬가지로 샷을 미리 계획하는 것이 좋습니다. 입력 이미지는 1280x720 해상도 요구 사항과 일치해야 합니다. 이 서비스는 완성된 동영상을 지정된 S3 버킷으로 자동 전송합니다.
요금 및 가용성 - Amazon Nova Reel 1.1은 미국 동부(버지니아 북부) AWS 리전 [https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/regions_az/]의 Amazon Bedrock에서 사용할 수 있습니다. Amazon Bedrock 콘솔, AWS SDK 또는 AWS CLI를 통해 모델에 액세스할 수 있습니다. 모든 Amazon Bedrock 서비스와 마찬가지로 요금은 사용한 만큼 비용을 지불하는 종량제 모델을 따릅니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock 요금 [https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/]을 참조하세요.
Amazon Nova Reel로 제작을 시작할 준비가 되셨나요? Amazon Nova Reel AWS AI Service Card [https://docs.aws.amazon.com/ai/responsible-ai/nova-reel/overview.html]를 방문하여 자세한 내용을 알아보고 Amazon Nova를 사용한 동영상 생성 [https://docs.aws.amazon.com/nova/latest/userguide/video-generation.html]에 대해 자세히 살펴보세요. Amazon Nova 모델 쿡북 리포지토리 [https://github.com/aws-samples/amazon-nova-samples]에서 Python 코드 예제를 살펴보고, Amazon Nova Reel 프롬프팅 모범 사례 [https://docs.aws.amazon.com/nova/latest/userguide/prompting-video-generation.html]를 사용하여 결과를 향상하고, Amazon Nova Reel 갤러리 [https://www.amazon.science/blog/amazon-nova-reel-examples]에서 동영상 예제를 찾아보세요. 사용된 프롬프트 및 관련 참조 이미지가 모두 포함되어 있습니다.
가능성은 무궁무진합니다. 여러분이 무엇을 제작할지 기대하겠습니다! AWS의 성장하는 빌더 커뮤니티(community.aws [https://community.aws/]에서)에 참여하세요. 여기에서 BuilderID [https://community.aws/builderid?trk=fccf147c-636d-45bf-bf0a-7ab087d5691a&sc_channel=el]를 생성하고, 동영상 생성 프로젝트를 공유하고, 동료 혁신가들과 교류할 수 있습니다.
- Eli [https://www.linkedin.com/in/lizfue/]
뉴스 블로그를 어떻게 생각하시나요? 이 1분짜리 설문조사 [https://amazonmr.au1.qualtrics.com/jfe/form/SV_eyD5tC5xNGCdCmi]에 참여해 주세요!
(이 설문조사 [https://amazonmr.au1.qualtrics.com/jfe/form/SV_eyD5tC5xNGCdCmi]는 외부 기업에서 호스트합니다. AWS는 AWS 개인정보 처리방침 [https://aws.amazon.com/privacy/?trk=4b29643c-e00f-4ab6-ab9c-b1fb47aa1708&sc_channel=blog]에 설명한 대로 사용자 정보를 처리합니다. AWS는 이 설문 조사를 통해 수집된 데이터를 소유하며 수집된 정보를 설문 응답자와 공유하지 않습니다)