딥페이크 기술에서 가장 풀리지 않는 문제
10개 이상의 페이스 스왑 툴을 테스트하고 25편 이상의 연구 논문을 검토해 정면에서는 완벽해 보이는 페이스 스왑이 고개를 돌리는 순간 왜 무너지는지 알아냈습니다. 우리가 발견한 것과 해결 방법을 알려드립니다.
25편 이상 논문 검토
10개 이상 툴 테스트
측면 프로필에서 80% 실패
이유 1: AI는 정면 사진만으로 훈련됐습니다. 모든 주요 페이스 스왑 툴을 구동하는 얼굴 인식 모델(ArcFace 및 InsightFace라고 불림)은 95% 이상의 이미지가 카메라를 정면으로 바라보는 사람들인 데이터셋으로 훈련됐습니다. 얼굴이 옆으로 돌아가면 AI는 말 그대로 무엇을 보고 있는지 모릅니다.
이유 2: 출력 해상도가 너무 낮습니다. 가장 널리 사용되는 페이스 스왑 엔진(inswapper_128)은 얼굴을 겨우 128×128 픽셀로 출력합니다 — 총 16,384픽셀에 불과합니다. 참고로, 휴대폰의 이모지 하나가 더 많은 디테일을 담고 있습니다. 이 작은 얼굴을 고해상도 영상에 맞게 늘리면 모든 것이 흐릿하고 가짜처럼 보입니다.
이유 3: 3D 얼굴 모델이 무너집니다. 페이스 스왑 툴은 한 얼굴을 다른 얼굴에 매핑하기 위해 단순화된 3D 얼굴 모델을 사용합니다. 이 모델은 얼굴의 특정 지점(눈 꼬리나 턱선 끝 등)을 봐야 합니다. 약 60°를 넘어가면 이 지점들이 너무 많이 사라져 전체 과정이 무너집니다.
얼굴이 중앙에서 멀어질수록 결과가 나빠집니다. 각 각도에서 정확히 무슨 일이 일어나는지 알아보세요.
100% quality
완벽한 조건. 양쪽 눈이 보이고, 완전한 대칭, 모든 얼굴 특징이 명확합니다. 페이스 스왑이 최상으로 작동합니다. 정확도: ~89.7%.
88% quality
문제의 첫 징후가 나타납니다. 측정 가능한 성능 저하가 시작됩니다. 대부분의 사용자는 아직 문제를 인식하지 못하지만 AI의 신뢰도는 이미 떨어지고 있습니다.
72% quality
이제 보이기 시작합니다. 정확도가 10~15 퍼센트 포인트 떨어집니다. 먼 쪽 눈이 디테일을 잃기 시작하고, 턱선 비대칭이 나타나며, 미묘한 '불쾌한 계곡' 효과가 스며듭니다. 이것이 대부분의 일반 페이스 스왑이 이상해 보이기 시작하는 지점입니다.
55% quality
상당한 품질 저하. AI가 정체성 유지에 어려움을 겪습니다. 교체된 얼굴이 미묘하게 다른 사람처럼 보일 수 있습니다. 먼 쪽 눈이 변형되어 보이고, 턱선이 정확히 맞지 않습니다.
35% quality
심각한 실패 구간. 핵심 얼굴 랜드마크(눈 꼬리, 턱선 대칭점)가 완전히 사라지기 시작합니다. 3D 얼굴 모델이 더 이상 기하학적 구조를 안정적으로 매핑할 수 없습니다. 결과가 명백히 가짜처럼 보이거나 완전히 다른 사람처럼 보입니다.
10% quality
완전한 붕괴. 눈 하나만 보이거나(또는 전혀 보이지 않음), 얼굴의 절반이 숨겨집니다. AI가 작업할 정보가 거의 없습니다. 페이스 스왑이 완전히 실패하거나, 끔찍한 아티팩트를 생성하거나, 원본 얼굴과 전혀 닮지 않은 얼굴을 출력합니다.
구체적 수치로: ArcFace 인식 정확도는 89.7%(정면)에서 약 80.4%(중간 측면 각도)로 떨어집니다 — 거의 10%의 하락. 통제되지 않은 환경(나쁜 조명, 모션 블러)에서는 30 퍼센트 포인트 이상 급락할 수 있습니다.
이렇게 생각해보세요: 측면 프로필을 페이스 스왑하려는 것은 얼굴의 절반이 잘린 사진으로 친구를 알아보려는 것과 같습니다. 누구인지 짐작할 수 있지만 확신할 수 없습니다 — 그것이 바로 AI가 느끼는 감각입니다.
페이스 스왑이 실패하는 이유를 이해하는 것이 수정의 첫 걸음입니다. 모든 사람을 위해 세 가지 근본적인 문제를 분석했습니다.
모든 페이스 스왑 툴은 ArcFace(InsightFace라는 계열의 일부)라는 얼굴 인식 AI에 의존합니다. 이 AI의 역할은 얼굴을 보고 그것의 수학적 '지문'을 만드는 것 — 당신의 얼굴을 고유하게 만드는 것을 담은 숫자 목록입니다.
문제는? ArcFace는 수백만 장의 얼굴 사진으로 훈련됐지만 그 사진의 95% 이상이 정면 샷입니다. 개를 인식하도록 가르치지만 골든 리트리버 사진만 보여주는 것과 같습니다. 푸들을 보면 혼란스러워집니다.
카메라를 정면으로 바라볼 때, AI는 대칭에 의존할 수 있습니다: 균일하게 간격이 있는 두 눈, 중앙에 있는 코, 양쪽이 균형 잡힌 턱선. 이것들은 식별을 위한 강력한 특징입니다. 하지만 고개를 돌리면 이 모든 것이 사라집니다:
당신이 의존하는 대칭적인 눈? 이제 하나가 숨겨지거나 왜곡됩니다.
정면에서 본 코 브릿지? 이제 측면 실루엣 — 완전히 다른 모양.
턱선? U자형에서 L자형으로 바뀝니다.
한편, 측면 프로필 식별에 실제로 유용한 특징들 — 코 돌출 각도, 광대뼈 깊이, 귀 위치 — 은 훈련 데이터의 5% 미만에 나타났기 때문에 AI가 거의 학습하지 못했습니다.
결과: 누군가가 고개를 돌리는 영상에서 페이스 스왑을 시도하면, AI의 정체성 '지문'이 신뢰할 수 없게 됩니다. 교체된 얼굴이 표류하기 시작합니다 — 프레임 사이에서 깜빡이거나, 점차 원본 얼굴과 전혀 닮지 않은 사람으로 변형될 수 있습니다.
가장 인기 있는 페이스 스왑 툴을 특히 머리 회전 처리 능력에서 비교했습니다. 결과는 암울했습니다: 10개 중 8개 툴이 얼굴이 60°를 넘으면 완전히 실패했습니다.
| 툴 | 최대 각도 | 핵심 강점 | 핵심 약점 | 적합한 용도 |
|---|---|---|---|---|
| Deepfacelab | ~70° | 다중 이미지 훈련, 충분한 데이터로 최고 품질 가능 | 수백 장의 훈련 이미지 + 수 시간의 GPU 훈련 시간 필요 | 전문적인 프로젝트 |
| Visomaster | ~45–50° | 원클릭 설치, TensorRT 가속, 실시간 미리보기 | 내부 inswapper 엔진에 의해 여전히 제한됨 | 콘텐츠 크리에이터 |
| Facefusion | ~45° | 깔끔한 인터페이스, 오픈 소스, 간단명료 | 복잡한 설정, GPU VRAM 소비 큼 | 개발자 및 기술 사용자 |
| Ropenext | ~45° | 강력한 마스킹 기능, 헤드 편집 모드 | 드래그 앤 드롭 없음, 초보자에게 어려운 UI | 고급 사용자 |
| Reactor | ~35–40° | ComfyUI 파이프라인에 통합, 다른 노드와 결합 가능 | '붙여넣은' 느낌, 가려짐 처리 부실 | ComfyUI 워크플로우 사용자 |
| Liveportrait | 모든 각도 | 정체성 누출 없음, 모든 각도에서 안정적 | 페이스 스왑이 아님 — 얼굴 재연출 (표정 구동, 정체성 변경 아님) | 익명화 및 애니메이션 |
Deepfacelab
~70°핵심 강점
다중 이미지 훈련, 충분한 데이터로 최고 품질 가능
핵심 약점
수백 장의 훈련 이미지 + 수 시간의 GPU 훈련 시간 필요
적합한 용도: 전문적인 프로젝트
Visomaster
~45–50°핵심 강점
원클릭 설치, TensorRT 가속, 실시간 미리보기
핵심 약점
내부 inswapper 엔진에 의해 여전히 제한됨
적합한 용도: 콘텐츠 크리에이터
Facefusion
~45°핵심 강점
깔끔한 인터페이스, 오픈 소스, 간단명료
핵심 약점
복잡한 설정, GPU VRAM 소비 큼
적합한 용도: 개발자 및 기술 사용자
Ropenext
~45°핵심 강점
강력한 마스킹 기능, 헤드 편집 모드
핵심 약점
드래그 앤 드롭 없음, 초보자에게 어려운 UI
적합한 용도: 고급 사용자
Reactor
~35–40°핵심 강점
ComfyUI 파이프라인에 통합, 다른 노드와 결합 가능
핵심 약점
'붙여넣은' 느낌, 가려짐 처리 부실
적합한 용도: ComfyUI 워크플로우 사용자
Liveportrait
모든 각도핵심 강점
정체성 누출 없음, 모든 각도에서 안정적
핵심 약점
페이스 스왑이 아님 — 얼굴 재연출 (표정 구동, 정체성 변경 아님)
적합한 용도: 익명화 및 애니메이션
핵심 발견: 모든 주류 2D 페이스 스왑 툴은 극단적인 포즈 변화에 관해 근본적인 수학적 한계에 도달했습니다. 3D 인식 방법의 차세대가 실제 해결책으로 가는 유일한 길입니다.
페이스 스왑 툴의 세계는 갑작스러운 금지, 플랫폼 이전, 빠른 포크를 포함한 놀랍도록 극적인 역사를 가지고 있습니다. 이것을 이해하면 오늘날 올바른 툴을 찾는 데 도움이 됩니다.
기원: Roop
모든 것은 기술을 모두에게 접근 가능하게 만든 오픈 소스 페이스 스왑 툴 Roop에서 시작됐습니다. Roop에서 생태계가 여러 방향으로 분기됐습니다.
Roop-Unleashed
BANNED개발자 CountFloyd_의 확장 버전으로 커뮤니티의 대표 페이스 스왑 앱이 됐습니다 — 2025년 초 GitHub가 경고 없이 금지하기 전까지.
Rope → Rope-Next → VisoMaster
hillobar가 Rope로 개조한 병렬 브랜치로, 이후 argenspin이 Rope-Next로 확장하고(헤드 편집 및 실시간 스왑 추가), 마지막으로 alucard와 argenspin이 VisoMaster로 리브랜딩했습니다.
Reactor (ComfyUI)
더 큰 AI 이미지 생성 파이프라인에 통합되는 페이스 스왑용 ComfyUI 노드. GitHub 단속 이후 Codeberg로 이전됐습니다.
GitHub 금지
2025년 초, GitHub(Microsoft 소유)는 사전 경고 없이 Roop-Unleashed와 Reactor를 삭제했습니다 — DMCA 통보도, 저작권 주장도, 설명도 없이. 개발자는 다음과 같이 밝혔습니다:
“내가 잘못한 것이 없다고 믿기 때문에, 정당한 이유 없이 내려진 프로젝트를 복구하기 위해 번거로운 과정을 거칠 필요가 없다고 생각합니다.”
— CountFloyd_
커뮤니티 분석은 Microsoft의 페이스 스왑 기술에 대한 극도의 위험 회피를 지적했습니다, 특히 여러 국가들이 비동의 딥페이크를 심각한 범죄로 분류하기 시작했을 때. 툴 자체는 불법이 아니었지만, GitHub는 그것들을 호스팅하는 것으로 보이고 싶지 않았습니다.
커뮤니티는 Codeberg(유럽 오픈 소스 플랫폼)로 이전하여 그곳에서 개발을 계속합니다. Codeberg에서 설치하는 것은 GitHub와 동일하게 작동합니다 — 단지 다른 git URL입니다.
아직 어떤 툴도 측면 프로필 문제를 완벽하게 해결할 수 없지만 — 이러한 검증된 워크플로우가 가장 가깝습니다. 각 접근 방식은 품질, 속도, 난이도에서 서로 다른 트레이드오프가 있습니다.
현재 다양한 각도에서 얼굴 일관성을 유지하는 가장 신뢰할 수 있는 방법입니다. 후처리 페이스 스왑 대신, 이 접근 방식은 AI 이미지 생성 자체에 영향을 미쳐 얼굴이 처음부터 이미지에 내포됩니다.
세 개의 레이어로 작동하며, 각각 다른 역할을 합니다:
레이어 1: IP-Adapter FaceID
얼굴의 특징을 이미지 생성 모델에 직접 공급합니다. 가중치를 0.7–0.85로 설정하세요 (너무 높으면 이미지가 딱딱해지고; 너무 낮으면 유사성을 잃음). 시작/끝 범위: 0.0–0.1에서 0.8–0.9. 최상의 결과를 위해 FaceID Plus V2 프리셋을 사용하세요.
레이어 2: 캐릭터 LoRA
사람의 전반적인 외모 — 체형, 의상 스타일, 헤어 — 를 포착하는 소형 미세 조정 모델. 강도를 약 0.6으로 설정하세요. 장기 캐릭터의 경우 (월 500+ 이미지), 전용 LoRA를 훈련할 가치가 있습니다.
레이어 3: ControlNet 포즈
생성된 이미지의 신체 포즈와 머리 각도를 제어하여 출력이 원하는 구도와 일치하도록 합니다.
중요 팁
참고 이미지는 여러 각도 — 정면, 측면, 3/4 뷰를 포함해야 합니다. 정면 사진만 공급하면 기본 페이스 스왑 툴처럼 모델도 측면 각도에서 어려움을 겪습니다.
연구자들이 측면 프로필 문제를 활발히 해결하고 있습니다. 이 네 가지 접근 방식은 최첨단을 나타냅니다 — 일부는 1년 내에 실용적인 툴로 이용 가능해질 수 있습니다.
AlphaFace는 더 나은 3D 얼굴 모델을 구축하려는 구식 접근 방식을 버립니다. 대신, 비전-언어 모델(VLM)과 CLIP을 사용합니다 — AI 이미지 생성 뒤에 있는 동일한 기술 — 기하학적 수준이 아닌 개념적 수준에서 얼굴을 이해하기 위해.
이것이 평범한 언어로 의미하는 것: 3D 공간에서 코의 정확한 위치를 측정하려는 대신, AlphaFace는 '이것은 높은 광대뼈, 좁은 코, 아치형 눈썹을 가진 여성이다'를 이해합니다 — 그 설명은 카메라를 바라보든 옆으로 돌아서든 동일하게 유지됩니다.
영리한 트릭: CLIP은 훈련 중에만 사용됩니다. 런타임에서는 모델이 그것 없이 실행되어 추론을 실시간 비디오에 충분히 빠르게 유지합니다.
DiffSwap++는 3D 얼굴 정보를 확산 모델에 통합합니다 (Stable Diffusion과 DALL-E를 구동하는 것과 동일한 유형의 AI). 훈련 중에 3D 얼굴 구조를 사용하여 이미지 생성 과정을 안내하는 것을 학습합니다.
결과: FFHQ 데이터셋에서 95.1% 정체성 검색 정확도 — 얼굴을 스왑하고 결과에 얼굴 인식을 실행하면 소스 사람을 95%의 시간에 올바르게 식별합니다. 이것은 SimSwap (77.8%) 같은 구식 방법보다 극적으로 더 나은 것입니다.
트레이드오프: 확산 모델은 느립니다. 각 프레임은 밀리초가 아닌 초가 걸립니다. 이로 인해 DiffSwap++는 실시간 비디오에 비실용적이지만 고품질 단일 이미지나 오프라인 비디오 처리에 이상적입니다.
DynamicFace는 특히 비디오 일관성 문제를 대상으로 합니다 — 페이스 스왑이 각 프레임을 독립적으로 처리할 때 발생하는 깜빡임과 정체성 표류. 얼굴 정보를 네 개의 레이어로 분리합니다: 배경, 표면 법선(3D 형상), 얼굴 랜드마크, UV 텍스처.
이 레이어를 별도로 처리하고 시간적 어텐션을 추가함으로써(AI가 현재 프레임만이 아닌 인근 프레임을 봄), DynamicFace는 머리가 움직일 때 일관되게 유지되는 페이스 스왑을 생성합니다. 더 이상 프레임 간 정체성 깜빡임이 없습니다.
articles.why-face-swap-fails.academic_dynamicface_p3
이 접근 방식은 근본적으로 다른 경로를 취합니다: 2D 비디오 프레임을 처리하는 대신, 가우시안 스플래팅(NeRF의 더 빠른 대안)이라는 기법을 사용하여 완전한 3D 장면을 구축합니다. 얼굴 스왑은 완전한 3D 공간에서 일어나고, 그런 다음 원하는 각도에서 결과가 렌더링됩니다.
얼굴이 3D 객체로 존재하기 때문에 각도 문제를 완전히 우회합니다. 품질 손실 없이 어느 방향에서도 볼 수 있습니다. 또한 자연스럽게 깊이 기반 딥페이크 감지 방법에 저항합니다.
한계: 현재 다중 뷰 입력 데이터가 필요하여 일반 사용에 덜 실용적입니다. 하지만 단일 이미지에서 3D 재구성이 개선되면, 이 접근 방식이 결국 기본이 될 수 있습니다.
자신의 작업을 확인하든 딥페이크를 식별하는 법을 배우든, 페이스 스왑을 드러내는 구체적인 시각적 단서들이 있습니다 — 특히 측면 각도에서.
현재 자동 감지 시스템은 고품질 딥페이크에서 약 80~85%의 정확도에 도달합니다 — 인간(약 50%)보다 낫지만, 완벽과는 거리가 멉니다. 최고의 감지 방법은 이제 단일 이미지를 분석하는 것이 아닌 시간적 분석(프레임 시퀀스 보기)을 사용합니다.
Reddit, GitHub, 포럼의 페이스 스왑 사용자들의 실제 경험. 이것들은 이론적인 불만이 아닙니다 — 당신과 같은 벽에 부딪힌 사람들입니다.
“얼굴 방향과 임베딩에 같은 문제가 있어서, 사람들이 카메라를 정면으로 바라볼 때만 FaceID를 적용하기로 결정했습니다.”
얼굴 인식 시스템을 구축한 엔지니어링 팀으로, 측면 프로필이 너무 신뢰할 수 없어 완전히 필터링해야 했습니다 — 정면 프레임만 처리하도록.
“정확히 같은 문제에 직면했습니다, InsightFace의 ArcFace (buffalo_l)를 사용하는데, 해결책을 찾을 수 있었나요? 제 사용 사례는 5-7fps로 가져오는 CCTV 피드와 관련되어 측면 얼굴이 대부분 잘못된 임베딩과 일치합니다.”
2026년 5월에 게시됨 — 이 문제가 상업적 애플리케이션에서도 여전히 해결되지 않음을 보여줍니다. 낮은 프레임 레이트와 측면 각도의 조합으로 인식이 거의 불가능합니다.
“딥페이크가 특정 포즈에서 원본 배우를 닮기 시작하는 경우가 있습니다. 얼굴 추적이 실패하는 경우에도 발생할 수 있습니다.”
머리 회전 중에 원본 사람의 얼굴이 스왑을 통해 나타나기 시작하는 '정체성 누출' 문제를 설명합니다.
“128x128보다 높은 faceswap을 사용하거나 라이선스를 받을 수 있을까요? 이미 1년 동안 InsightFace AI에 연락하려 했지만 그들은 절대 응답하지 않습니다.”
512px 모델이 존재하지만 InsightFace가 라이선스 요청에 응답을 거부한다고 공개적으로 불만을 표명한 유명 인디 개발자 — 전체 1년 시도 후에도.
“아무도 눈치채지 못하게 하려는 것은 (눈치챌 것입니다) 실행 가능한 전략이 아닙니다. 얼굴을 보여주고 싶지 않다면 V-tuber가 되거나 3D 모델 교체 사용을 고려하세요.”
YouTube 익명성을 위해 페이스 스왑을 사용하고 싶은 사용자에 대한 솔직한 현실 확인. 커뮤니티 합의: 현재 기술은 단순히 탐지 불가능한 실시간 비디오 페이스 스왑을 생성할 수 없습니다.
“Reactor는 꽤 문자적이며 충분히 블렌딩되지 않고 기본 스타일에 붙여넣은 것처럼 보일 수 있습니다.”
솔루션 섹션에서 설명된 하이브리드 워크플로우(Reactor와 IP-Adapter 결합)로 이어진 Reactor에 대한 일반적인 불만.
커뮤니티 합의
Reddit (r/StableDiffusion, r/computervision, r/MediaSynthesis) 전반에 걸친 만장일치 견해: 측면 프로필 페이스 스왑은 #1 미해결 문제입니다. 현재 어떤 툴도 잘 처리하지 못합니다. 커뮤니티 품질 순위는: DeepFaceLab > LoRA/Dreambooth > Roop/Reactor/FaceFusion.
최선의 접근 방식은 귀하의 특정 요구에 따라 다릅니다. 이 빠른 안내로 경로를 찾으세요.
| 귀하의 시나리오 | 권장 솔루션 | 예상 품질 |
|---|---|---|
| 빠른 페이스 스왑, 30° 미만 각도 | FaceFusion 또는 VisoMaster | 좋음 |
| 측면 프로필 필요, 훈련 시간 투자 의향 있음 | DeepFaceLab (다중 각도 훈련 데이터) | 매우 좋음 |
| 많은 각도에 걸쳐 캐릭터 일관성 | IP-Adapter FaceID + LoRA (ComfyUI) | 좋음에서 매우 좋음 |
| 익명화 (정체성 변경 불필요) | LivePortrait | 우수 |
| 최대 품질, 속도 상관없음 | DiffSwap++ 또는 DynamicFace (학술 툴) | 최고 가용 |
| 실시간 + 큰 각도 (미래) | AlphaFace (오픈 소스 출시 대기) | 최고 (출시 예정) |
빠른 페이스 스왑, 30° 미만 각도
FaceFusion 또는 VisoMaster
좋음측면 프로필 필요, 훈련 시간 투자 의향 있음
DeepFaceLab (다중 각도 훈련 데이터)
매우 좋음많은 각도에 걸쳐 캐릭터 일관성
IP-Adapter FaceID + LoRA (ComfyUI)
좋음에서 매우 좋음익명화 (정체성 변경 불필요)
LivePortrait
우수최대 품질, 속도 상관없음
DiffSwap++ 또는 DynamicFace (학술 툴)
최고 가용실시간 + 큰 각도 (미래)
AlphaFace (오픈 소스 출시 대기)
최고 (출시 예정)측면 프로필 문제는 영원히 해결되지 않을 것입니다. 앞으로 몇 년 동안 페이스 스왑 기술을 재형성할 다섯 가지 트렌드가 있습니다.
시맨틱 이해가 기하학을 대체
극단적인 각도에서 실패하는 3D 공간에서 얼굴을 측정하려는 대신, 차세대 모델은 언어와 개념을 통해 얼굴을 이해할 것입니다. AlphaFace의 VLM+CLIP 접근 방식이 선구자입니다 — 코가 '어디에' 있는지보다 '누구인지'를 설명합니다. 이것은 정체성을 어느 각도에서도 견고하게 만듭니다.
3D 가우시안 스플래팅이 NeRF를 대체
가우시안 스플래팅은 NeRF(신경 복사 필드)보다 3D 장면을 극적으로 더 빠르게 렌더링합니다. 이것은 얼굴이 어느 각도에서도 볼 수 있는 3D 객체인 완전한 3D 페이스 스왑이 실시간 사용에 실용적이 될 것을 의미합니다.
확산 모델이 3D 인식으로
Stable Diffusion과 DALL-E 뒤에 있는 동일한 AI 아키텍처가 기본적으로 3D 구조를 이해하도록 확장될 것입니다. DiffSwap++가 초기 예입니다. 미래 모델은 후처리 수정이 아닌 구성적으로 기하학적으로 올바른 페이스 스왑을 생성할 것입니다.
온디바이스 실시간 처리
InsightFace의 512-live 모델이 이미 iPhone에서 30+ FPS로 실행됩니다. 모바일 칩이 더 강력해지고 모델이 더 효율적이 됨에 따라, 고품질 페이스 스왑이 클라우드 GPU 없이 휴대폰에서 로컬로 실행될 것입니다.
시간적 일관성이 표준이 됨
프레임별 깜빡임 문제는 시간적 어텐션 모듈로 해결될 것입니다 — 개별 이미지 대신 프레임 시퀀스를 보는 AI 구성요소. DynamicFace의 AnimateDiff 통합이 방향을 보여줍니다. 1~2년 내에 학술 논문에서 일상 툴로 이동할 것으로 예상됩니다.