01
연출이 먼저
AI는 실행 속도를 높이지만, 창작의 결정은 내리지 않습니다. 모든 프레임에는 그 결과에 책임지는 창작자가 있습니다. 모델은 선택지를 제시하고, 감독은 고르고 편집하고 버립니다. 어떤 장면이 왜 영화에 들어갔는지 누구도 설명할 수 없다면, 그 장면은 영화에 남지 않습니다.
철학
판을 흔들되, 무너뜨리지는 않는다
사람이 연출하는 영화. 핵심은 연출입니다. 이야기와 리듬, 분위기, 그리고 프레임이 주는 긴장감입니다.
수년 동안 좋은 아이디어가 예산 회의와 서류 작업에 가로막혀 사라졌습니다. 이제는 다릅니다. 예전에는 비용 때문에 만들 수 없었던 영화, 게임, 소프트웨어, 음악을 이제 만들 수 있습니다. 에이전트 기반 워크플로와 제가 직접 만든 에이전트, 그리고 마침내 제 손으로 만든 하네스를 활용해 일하는 방식을 계속 개선하며 가능한 한 많은 것을 창작합니다. 놀면서 만들고, 만들면서 놉니다. 제가 만든 아이디어를 사업으로도 발전시킵니다.
새로운 도구는 기존 제작 일정을 뒤엎을 수 있습니다. 하지만 작품을 만드는 사람들까지 무너뜨려서는 안 됩니다. 이번 달의 모델이 무엇이라 불리든, 제가 지키는 원칙은 다음과 같습니다.
02
자체 에이전트와 자체 하네스
기성품으로 해결하는 일은 없습니다. 매달 바뀌는 생태계에 맞춰 제작마다 고유한 워크플로를 만들고, 제가 직접 만든 에이전트와 하네스로 운영합니다. 모델을 새로운 부서 책임자처럼 대하며 명확한 지침과 예산을 주고, 틀릴 수도 있는 권한도 부여합니다.
03
실제 작업으로 완성
모든 도구와 테스트, 시제품은 시연을 위한 것이 아니라 영화, 게임, 제품의 발전을 위해 존재합니다. 놀이는 아이디어가 시작되는 방식이고, 실제로 내놓아야 비로소 의미가 생깁니다. 세상에 내놓지 못하고, 끝내 비용을 감당하지 못한다면 의미가 없습니다.
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프레임을 지키다
속도만큼이나 일관성, 창작자의 주관, 시각적 원칙이 중요합니다. 기계는 촬영감독, 편집자, 작곡가를 대신하는 것이 아니라 그들 곁에서 함께 작업합니다. 좋은 테이크와 우연히 잘 나온 테이크를 구분하는 것은 이들의 전문성입니다.
05
좋은 입력이 좋은 결과를 만듭니다
이것이 제가 학생들에게 가장 먼저 가르치는 것입니다. 모델은 여러분이 가져온 것을 증폭할 뿐입니다. 전문가의 손에 들어간 AI에는 한계가 없지만, AI로 무언가를 만들려는 사람은 먼저 이야기, 빛, 편집, 사운드 같은 기본기를 익혀야 합니다.
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기계 학습, 인간의 배움
모델은 끊임없이 학습하기 때문에 더 나아집니다. 사람도 마찬가지입니다. 도구는 몇 달마다 바뀌므로, 배움은 커리어를 시작하기 전의 한 단계가 아니라 커리어 그 자체입니다. 저는 매일 배웁니다. 제가 가르치는 사람들에게도 그렇게 하길 바랍니다.
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더 빨라졌다고 사람을 더 싸게 쓸 수는 없습니다
AI가 절약해 주는 시간은 작업에 다시 투자합니다. 더 많은 테이크, 더 정교한 편집, 더 나은 믹스를 위해서입니다. 제작진의 보수를 낮추거나 크레딧에서 이름을 빼도 된다는 뜻이 아닙니다. 짧아진 일정은 작품을 더 풍성하게 만들어야지, 팀을 더 가난하게 만들어서는 안 됩니다.
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초상권 동의가 먼저입니다
얼굴, 목소리, 작품은 소유자의 허락을 받고 본인이 읽어 볼 수 있는 조건에 동의한 경우에만 제작 과정에 사용합니다. 저는 제 자료와 사용 권한이 있는 데이터로 학습합니다. 배우는 자신의 초상권을 지키고, 예술가는 자신의 이름을 지킵니다.
Mike “OverJK” Owerczuk
iPro.One 및 CIN Labs 창립자Warsaw Glitch 아트 디렉터Glitch Group LLC CEO
창립자
저는 영화감독 Mike "OverJK" Owerczuk입니다. 스튜디오와 영화제, 연구소, 국가대표팀은 모두 이 정체성에서 비롯되었습니다. 영화학교에서 수학하고 Marcel Łoziński와 Jacek Petrycki의 다큐멘터리 전통을 익혔으며, 도구가 바뀌어도 한 가지 원칙을 지켜 왔습니다. 이야기가 먼저이고, 그다음은 리듬과 분위기, 프레임이 주는 긴장감입니다.
미국학과 인지과학, 머신러닝을 공부했고, 기자와 종군기자로 일했으며, Riot Games의 League of Legends: More than a Game을 비롯해 게임 시네마틱과 다큐멘터리, TV 프로그램을 연출했습니다. 7년 넘게 영화 제작을 가르쳤고, 저서 3권을 썼습니다.
실제 배우를 촬영하고 제가 직접 구축한 파이프라인과 맞춤형 학습 모델로 제작한 Spec Ops: Heavy Water는 유럽 최초의 작품으로, 칸에서 특별 상영되었습니다. 이 작품과 함께 아카이브 영상을 복원하는 워크플로도 고안했습니다. Broken Arrow는 여러 영화제에서 수상하고 후보에 올랐습니다. Team Eagles의 주장으로 폴란드를 이끌어 초대 AI World Championship에서 금메달을 땄고, URSULA로는 혼자 제작해 최우수 작품상을 수상했습니다.
iPro.One과 Warsaw Glitch 영화제, CIN Labs를 설립했고, Glitch Group LLC의 CEO로 회사를 이끌고 있습니다. AI 컴퓨팅, 이미지 향상, 생성형 비디오 기업들과 협업하며 Popcorn.co 이사회에도 자문하고 있습니다. 촬영 현장 밖에서는 캄보디아에 학교를 세웠고, UN Peacekeeper Veterans Association의 명예 회원입니다.
교육
- 영화학교, Marcel Łoziński와 Jacek Petrycki의 다큐멘터리 전통
- 미국학, 인지과학, 머신러닝
강의 및 강연
- 영화 제작 교육 경력 7년 이상
- 강사, Akademia Fotografii
- 저서 3권
- 발표자, WarsawJS #143
수상 및 영예
- UN Peacekeeper Veterans Association 명예 회원
- 초대 AI World Championship 금메달, Team Eagles 주장으로 참가
- 혼자 제작한 URSULA로 최우수 작품상 수상
- Spec Ops: Heavy Water, 칸 특별 상영
