Luma AI의 Dream Machine은 현재 사용 가능한 AI 비디오 클립 중 가장 영화 같은 느낌의 결과물을 만들어냅니다. 움직임은 부드럽고, 조명은 자연스러우며, 짧은 분위기 위주의 시퀀스에서는 정말 감탄이 나옵니다. 하지만 뮤지션, 크리에이터, 비디오 디렉터가 이를 이용해 전체 뮤직비디오를 제작하려고 하면 금세 한계에 부딪힙니다. Dream Machine은 자체 오디오 지원, 비트 동기화, 곡 구조에 대한 이해 없이 비디오 클립만 생성합니다. 확장 체인을 연결하기 전에는 모든 클립이 약 10초에서 끝나며, 새로 생성할 때마다 캐릭터의 일관성을 잃어버립니다. 캐주얼한 영상 제작에서는 사소한 불편함이겠지만, 모든 컷이 비트에 딱 맞아떨어져야 하고 절(verse)과 후렴(chorus)에서 아티스트가 동일한 인물로 보여야 하는 뮤직비디오 제작에서는 치명적인 결함입니다.

Luma AI의 문제점

핵심 문제는 Dream Machine이 음악 전용 도구가 아니라 범용적인 영화 스타일의 비디오 생성기로 설계되었다는 점입니다. 노래를 입력하고 그 노래를 이해하길 바라도, 이해하지 못합니다. 오디오 입력 기능도, BPM 감지 기능도 없으며, 시각적 에너지와 음악적 에너지를 맞추는 메커니즘도 없습니다. 결과적으로 시각화하려는 음악 트랙과 아무런 연관성이 없는 아름다운 비디오만 얻게 됩니다.

캐릭터 일관성은 두 번째로 큰 한계입니다. Dream Machine이 생성하는 각 클립은 독립적인 생성물입니다. 오프닝 샷에 등장한 아티스트가 브릿지 부분에서는 완전히 다른 사람처럼 보일 수 있습니다. 서드파티 우회 방법을 쓰지 않고서는 여러 생성 단계를 거치며 얼굴, 의상, 캐릭터 정체성을 고정할 방법이 없습니다.

생성 작업 흐름 자체도 번거로움을 더합니다. 단 2분짜리 뮤직비디오를 만들더라도 5~10초 길이의 클립 수십 개를 연결해야 하며, 각 클립마다 별도의 프롬프트와 재생성 과정이 필요합니다. 영상을 연장할수록 품질이 떨어지기 때문에 20초 시점에서는 훌륭해 보였던 비디오가 60초 시점에서는 일관성이 떨어져 보일 수 있습니다.

라이선스 문제 또한 복잡함을 더합니다. 상업적으로 사용하려면 월 29.99달러부터 시작하는 유료 요금제가 필요하며, 크레딧 시스템이 불투명하여 크리에이터들이 쓸 만한 클립을 얻기도 전에 테스트 생성으로 크레딧을 모두 소진하는 경우가 허다합니다. 뮤직비디오를 배포하거나 수익화할 목적으로 제작하는 크리에이터에게 이러한 제약은 빠르게 누적됩니다.

요약: 뮤직비디오 제작을 위한 Luma AI 대안

1. Atlabs AI — 완전한 뮤직비디오 워크플로우

Atlabs는 구체적인 전제를 바탕으로 구축되었습니다. 바로 크리에이터가 타임라인 편집기를 거치지 않고도 원본 오디오 파일에서 완성되고 스타일화된 뮤직비디오를 만들 수 있어야 한다는 것입니다. 뮤직비디오 워크플로우는 구조화된 4단계로 실행되며, 모든 단계는 도구가 사용자의 트랙에 대해 실제로 파악한 정보를 기반으로 진행됩니다.

단계 1 - 음악 추가 및 플랫폼 분석

트랙을 업로드하면 Atlabs가 즉시 분석을 시작합니다. 플랫폼은 BPM(Slow Tempo, Mid Tempo, Fast Tempo, Very Fast Tempo), 분위기(Reflective Calm, Party Energy, Melancholic, Uplifting, Dark, Dreamy, Nostalgic 등 13가지 옵션), 장르(Ambient, Hip Hop, R&B, Electronic, Afrobeats, K-Pop, Latin 등 16가지 옵션)의 세 가지 핵심 속성을 감지하고 사용자가 이를 확인하거나 조정할 수 있도록 합니다. 이는 사용자가 수동으로 할당하는 레이블이 아닙니다. 장면의 시각적 에너지부터 전환(transition)의 템포에 이르기까지 이후의 모든 과정에 반영됩니다. 또한 이 플랫폼은 영어, 힌디어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 포르투갈어를 포함한 20개 언어를 지원하므로 글로벌 아티스트도 소외되지 않습니다.

단계 2 - 시각적 스타일 설정

트랙 분석이 끝나면 비디오의 시각적 정체성을 정의합니다. Atlabs는 9:16(TikTok/Instagram), 16:9(YouTube), 1:1(LinkedIn 및 소셜 스퀘어) 화면비를 지원하므로 결과물이 배포에 맞게 이미 포맷되어 나옵니다. 시각적 스타일 라이브러리는 3D 만화, 플랫 2D 모던, 리얼리스틱, 애니메이션, 신화, 아메리칸 코믹스, 클레이, 사이버펑크 애니메이션, 시네마틱 등 27가지의 다양한 미학을 제공합니다. 이는 일반 영상 위에 필터를 씌우는 것이 아닙니다. 각 스타일은 모델 수준에서 장면이 생성되는 방식을 결정하므로, 시네마틱 출력과 수채화 먹물 출력은 오버레이만 다른 동일한 클립이 아니라 완전히 다른 시각적 언어를 만들어냅니다.

단계 3 - 크리에이티브 디렉션

이 단계가 바로 Atlabs가 단순히 프롬프트 창만 띄우고 기다리는 다른 도구들과 차별화되는 지점입니다. 트랙을 처리한 후, 플랫폼은 감지된 템포, 분위기, 장르에서 파생된 6가지의 고유한 씬 콘셉트를 자동으로 생성합니다. 각 콘셉트에는 제목, 씬 설명, 분위기 태그(예: "조용한 겨울 창가 — 고요함, 부드러움, 애수")가 포함됩니다. 사용자는 이를 검토하고 트랙에 맞는 방향을 선택할 수 있습니다. 마음에 드는 것이 없다면 제목, 씬 설명, 분위기 태그를 직접 정의하고, '향상(Enhance)' 토글을 사용하여 AI가 생성을 시작하기 전에 콘셉트를 확장하도록 하는 완전히 사용자 정의된 콘셉트를 작성할 수 있습니다. 이 단계 덕분에 Atlabs는 단순한 비디오 생성기가 아니라 사용자의 음악을 실제로 귀담아듣는 크리에이티브 디렉터처럼 작동합니다.

단계 4 - 캐스트 최종 확정

비디오에 등장할 캐릭터의 이름을 지정하고 정의합니다. 여러 캐릭터를 지원하며 각각 개별적으로 편집할 수 있어, 대부분의 뮤직비디오 도구가 생략하는 서사적 제어 단계를 제공합니다.

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언제 Atlabs를 선택해야 할까요?

기본 결과물이 뮤직비디오이고, 도구가 창의적인 결정을 내리기 전에 트랙에서 일어나는 일을 이해하기를 바란다면 Atlabs를 선택하세요. 이 워크플로우는 비주얼을 출시하려는 뮤지션, 여러 포맷으로 브랜드 음악 콘텐츠가 필요한 마케터, 대량의 콘텐츠를 제작하는 에이전시를 위해 설계되었습니다. 영화 같은 클립을 생성하고 타임라인 편집기에서 수동으로 조립하고 싶다면 범용 도구가 더 적합할 수 있습니다. 오디오 분석, 크리에이티브 디렉션, 시각적 스타일링, 캐릭터 캐스팅을 포함한 전체 파이프라인을 한곳에서 처리하려면 Atlabs가 이 목록에서 가장 완벽한 옵션입니다.

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2. Freebeat — 퍼포먼스와 내러티브를 위한 세 가지 크리에이티브 모드

Freebeat는 단 하나의 프레임이 생성되기 전에 BPM, 비트, 곡 섹션을 분석하는 특화된 뮤직비디오 생성기입니다. 이 플랫폼은 2025년 말에 트랙의 필요에 따라 크리에이터에게 세 가지 고유한 모드를 제공하는 뮤직비디오 에이전트를 도입했습니다. 가창(Singing) 모드는 퍼포먼스 중심의 트랙을 위해 제작되었으며, 역동적인 장면에서 카메라 앞에서의 존재감과 프레임 단위로 정확한 립싱크를 우선시합니다. 스토리텔링(Storytelling) 모드는 곡의 구조를 따라 비주얼 서사를 구축하여 장면의 에너지를 절, 후렴, 연주 섹션과 일치시킵니다. 자동(Automatic) 모드는 AI가 트랙의 감정적 흐름을 분석하여 수동 입력 없이 퍼포먼스와 내러티브 비주얼 간의 균형을 동적으로 맞춥니다.

기술적인 면에서 Freebeat는 크리에이터가 Pika 2.2, Kling 2.0, Veo 2, Runway Gen 3를 포함한 AI 비디오 생성 모델 간을 전환할 수 있도록 하여, 초현실적인 모션부터 초현실적인 애니메이션에 이르기까지 다양한 미학적 결과물을 제공합니다. 오디오 입력도 유연합니다. 로컬 파일을 드롭하거나 Spotify, YouTube, SoundCloud 링크를 직접 붙여넣을 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 댄스 비디오 생성, 가사 자막 오버레이, 단일 트랙의 동적 자막 기능도 지원합니다.

Freebeat의 아쉬운 점은 세부적인 샷 구도입니다. 플랫폼이 자동으로 훌륭한 창의적 결정을 내리지만, 렌더링 전에 전체 스토리보드를 보여주는 VidMuse와 같은 도구에 비해 개별 샷 프레이밍 및 씬 수준 편집은 더 제한적입니다. AI의 음악적 감각을 신뢰하고 세련된 결과물을 빠르게 얻고자 하는 크리에이터에게 가장 적합합니다.

3. VidMuse — 렌더링 전 디렉터 수준의 제어

VidMuse는 생성 워크플로우에 대해 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 비디오가 제작되기 전에 플랫폼의 AI 디렉터가 트랙의 리듬, 가사, 감정적 톤을 분석한 다음 시각적 스토리보드가 포함된 완전한 디렉터 스크립트를 작성합니다. 렌더링이 시작되기 전에 전체 스토리보드를 검토하고 승인하며, 개별 장면 수준에서 카메라 움직임, 캐릭터 디자인, 샷 유형, 장면 타이밍을 미세 조정할 수 있습니다. 이는 현재 AI 뮤직비디오 도구 중에서 기존의 프리프로덕션(사전 제작) 워크플로우와 가장 유사합니다.

캐릭터 일관성은 참조 이미지를 통해 처리됩니다. 메인 아티스트 또는 캐릭터의 선명한 정면 사진 한 장을 업로드하면 VidMuse가 전체 비디오에 걸쳐 해당 참조를 적용하여 오프닝 샷부터 마지막 프레임까지 시각적 정체성을 유지합니다. 또한 이 플랫폼은 실시간 퍼포먼스 합성 기능을 지원하여 입 모양, 얼굴 표정, 머리의 움직임 타이밍을 프레임 단위로 매칭함으로써 캐릭터가 무표정한 얼굴에 오디오를 덧씌운 것이 아니라 실제로 노래를 부르는 것처럼 보이게 합니다.

VidMuse는 1080p로 내보내며 다양한 비디오 유형을 지원합니다. 서사 중심 비디오를 위한 Story MV, 분위기 중심의 시각적 표현을 위한 Abstract MV, 아티스트 중심 콘텐츠를 위한 Performance MV, 플랫폼에 최적화된 클립을 위한 Viral Short, 상업적 적용을 위한 TVC가 있습니다. 또한 이 플랫폼은 Suno, Udio, Spotify의 직접 오디오 가져오기를 지원합니다. 주요 트레이드오프는 워크플로우의 길이입니다. 스토리보드 검토 단계로 인해 시간이 추가되고 생성 속도가 단일 단계 도구보다 느립니다. 빠른 작업 처리를 원하는 크리에이터는 사전 제작 단계가 번거롭게 느껴질 수 있습니다. 일관성 없는 AI 비디오로 어려움을 겪었던 크리에이터에게는 이 단계가 안심이 될 것입니다.

4. OpenArt — 창의적인 제작자를 위한 멀티모달 비디오 생성

OpenArt는 뮤직비디오 전용 플랫폼은 아니지만, 최근 기능들을 보면 뮤직비디오를 구조화된 제작 파이프라인이 아닌 시각 예술 프로젝트로 접근하는 크리에이터들에게 진지한 옵션이 될 수 있습니다. ByteDance가 개발한 이 플랫폼의 Seedance 2.0 모델은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 입력을 동시에 수용하며, 단일 생성에서 최대 12개의 참조 에셋을 지원합니다. 하나의 프롬프트에서 여러 개의 일관된 캐릭터를 생성할 수 있으며, 이 모델은 기본적으로 정확한 입 모양 매칭과 함께 오디오 동기화를 지원합니다.

OpenArt의 가창 비디오(Singing Video) 기능은 뮤직비디오 제작을 위한 가이드 경로를 제공합니다. 노래를 업로드하고, 캐릭터를 선택하고, 이미지 모델과 립싱크 모델을 선택하고, 스토리보드를 미리 본 다음, 문제가 있는 프레임이나 프롬프트를 수정하고 렌더링 및 내보내기를 진행합니다. 립싱크 엔진은 오디오에 맞춰 입 모양을 처리하며, 원클릭 스토리(One-Click Story) 기능은 비트나 분위기 설명을 모션과 음악이 결합된 구조화된 1분짜리 비디오로 바꿀 수 있습니다.

한계는 플랫폼의 의도에 있습니다. OpenArt는 여러 사용 사례에 걸쳐 이미지, 비디오, 오디오 생성을 아우르는 광범위한 AI 크리에이티브 스튜디오입니다. 뮤직비디오 도구의 기능은 뛰어나지만, Atlabs나 Freebeat와 같이 목적에 맞게 구축된 도구들이 구조화된 워크플로우를 통해 도달하는 것과 동일한 출력 품질을 얻으려면 더 많은 수동 조립과 프롬프트 엔지니어링이 필요합니다. 어차피 다른 콘텐츠 제작을 위해 OpenArt를 주로 사용하는 크리에이터에게는 강력한 옵션입니다. 유일한 사용 사례가 뮤직비디오 제작인 사용자의 경우, 추가적인 도구 사용의 오버헤드가 누적될 수 있습니다.

내 뮤직비디오에 적합한 도구를 선택하는 방법

먼저 트랙이 전달해야 하는 내용부터 시작하세요. 노래가 퍼포먼스 중심이고 정확한 립싱크와 함께 아티스트의 얼굴이 전면 중앙에 배치되기를 원한다면 Freebeat의 가창(Singing) 모드나 VidMuse의 Performance MV 템플릿이 가장 직접적인 경로입니다. 트랙이 절과 후렴구 전반에 걸쳐 강력한 내러티브 흐름을 가지고 있고 비디오가 그 흐름을 따르는 이야기를 담기를 원한다면, VidMuse의 스토리보드 워크플로우가 렌더링 전에 가장 많은 제어 권한을 제공합니다. Atlabs는 크리에이티브 디렉션 단계를 통해 두 상황을 모두 만족시킵니다. 이 단계에서는 시각적 언어를 결정하기 전에 트랙의 감지된 분위기와 장르로부터 여섯 가지 고유한 씬 콘셉트를 생성합니다.

장면 수준에서 얼마나 많은 제어를 원하는지 고려해 보세요. VidMuse는 생성 전에 샷 수준의 승인을 제공합니다. Atlabs는 콘셉트 수준의 방향성과 맞춤형 프롬프트 옵션을 제공합니다. Freebeat는 선택한 모드를 기반으로 창의적인 결정을 자동으로 내립니다. OpenArt는 가장 큰 유연성을 제공하지만 가장 많은 수동 작업이 필요합니다. 대량 제작을 하는 경우 Atlabs와 Freebeat가 더 빠릅니다. 단 하나의 중요한 릴리스를 제작하는 경우 VidMuse의 프리프로덕션 단계가 추가 시간을 투자할 가치가 있습니다. 더 넓은 이미지 및 비디오 콘텐츠 라이브러리의 일부이기도 한 뮤직비디오가 필요한 경우, OpenArt의 멀티모달 생성을 통해 모든 것을 한 플랫폼에서 효율적으로 유지할 수 있습니다.

Atlabs에서 시도해 볼 만한 맞춤형 크리에이티브 디렉션

아래의 각 프롬프트는 Atlabs 뮤직비디오 워크플로우를 위해 작성되었으며, 첫 번째 생성에서 강력한 결과를 얻을 수 있을 만큼 구체적입니다. 프롬프트를 직접 사용하거나 트랙에 맞게 시각적 스타일 및 분위기 태그를 조정하여 사용해 보세요.

자정에 텅 빈 클럽에서 홀로 재즈 피아노를 연주하는 피아니스트, 건반 위로 쏟아지는 호박색 조명, 공중에 떠도는 담배 연기, 손을 향해 천천히 들어가는 돌리 샷, 뒤쪽 창문 너머로 보이는 비, 누아르(Noir) 시각적 스타일, 우울한(Melancholic) 분위기, 느린 템포.

Atlabs에서 이 프롬프트 사용해 보기 뮤직비디오

골든 아워에 루프탑에서 공연하는 아프로비트 아티스트, 그 뒤로 보이는 아크라의 스카이라인, 도시를 보여주기 위해 뒤로 빠지는 와이드 샷, 그리고 악기 연주 브레이크 동안 발동작을 타이트하게 잡는 클로즈업 샷으로 전환, 따뜻하고 채도가 높은 색조, 고양되는(Uplifting) 분위기, 빠른 템포, 시네마틱(Cinematic) 시각적 스타일.

Atlabs에서 이 프롬프트 사용해 보기 뮤직비디오

초현실적인 사막 풍경 속 교차로에 서 있는 캐릭터, 빛으로 만들어진 두 갈래 길로 나뉘는 도로, 비트에 맞춰 움직이는 구름, 카메라의 느린 궤도 회전, 꿈결 같은 피사체 심도, 몽환적인(Dreamy) 분위기, 중간 템포, 수채화 먹물(Watercolor Ink) 시각적 스타일.

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LED 패널이 있는 기하학적 무대 위에서 칼군무 시퀀스를 선보이는 K-Pop 그룹, 후렴구에서는 센터 퍼포머를 타이트하게 잡고, 비트가 떨어지는 지점(drop)에서는 전체 대형이 보이도록 뒤로 빠지는 와이드 샷, 희열에 찬(Euphoric) 분위기, 매우 빠른 템포, 3D 만화(3D Cartoon) 시각적 스타일.

Atlabs에서 이 프롬프트 사용해 보기 뮤직비디오

아티스트 이미지를 업로드하고 트랙 보컬에 입 모양 움직임을 동기화합니다. 미니멀한 화이트 스튜디오 안의 캐릭터, 카메라와의 직접적인 시선 맞춤, 자연스러운 머리 움직임과 표정, 전체적으로 클로즈업 구도 적용.

Atlabs에서 이 프롬프트 사용해 보기 립싱크

참조 클립의 현대 무용 퍼포먼스를 생성된 캐릭터에 이식합니다. 어두운 도시 골목길의 캐릭터, 젖은 노면에 반사되는 네온사인 불빛, 참조 비디오에 충실한 모션, 프롬프트에 의해 구동되는 장면 디테일.

Atlabs에서 이 프롬프트 사용해 보기 모션 컨트롤

자주 묻는 질문 (FAQ)

Luma AI로 실제로 뮤직비디오를 만들 수 있나요?

Dream Machine은 비디오 클립을 생성하지만 자체 오디오 입력, 비트 동기화, 곡 구조에 대한 이해가 없습니다. 사후 편집기에서 클립과 오디오를 쌍으로 맞출 수는 있지만 도구 자체는 트랙을 인식하지 못합니다. 창작 과정의 시작 단계부터 비주얼과 음악이 서로 교감하기를 원하는 크리에이터에게 Luma AI는 적절하지 않은 출발점입니다.

아티스트가 전체 비디오에 걸쳐 일관되게 등장해야 하는 경우 어떤 도구가 가장 좋나요?

VidMuse가 캐릭터 일관성을 가장 명확하게 처리합니다. 참조 사진 한 장을 업로드하면 렌더링 전에 플랫폼이 이를 모든 장면에 적용합니다. Atlabs는 각 캐릭터의 이름을 지정하고 정의하는 캐스트 단계를 통해 이를 처리합니다. Freebeat의 Precision 모드는 극도로 사실적인 립싱크 일관성을 갖춘 실제 인물 영상용으로 특별히 설계되었습니다. OpenArt의 Seedance 2.0은 단일 프롬프트에서 여러 개의 일관된 캐릭터를 지원하지만 세심한 참조 에셋 관리가 필요합니다.

Atlabs는 영어가 아닌 언어로 노래하는 글로벌 아티스트에게도 작동하나요?

네, 그렇습니다. Atlabs는 뮤직비디오 워크플로우에서 힌디어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 포르투갈어, 벵골어, 펀잡어, 타밀어, 칸나다어 등을 포함한 20개 언어를 지원합니다. 언어 설정은 1단계 단계에서 적용되며 전체 워크플로우에서 플랫폼의 콘텐츠 생성에 반영됩니다.

이 도구들은 다양한 플랫폼을 위해 어떤 화면비를 지원하나요?

Atlabs는 TikTok 및 Instagram 스토리를 위한 9:16, YouTube를 위한 16:9, LinkedIn, Facebook, Pinterest를 위한 1:1을 지원하며, 모두 뮤직비디오 워크플로우 내에서 선택할 수 있습니다. Freebeat는 세로 및 가로 출력을 모두 지원합니다. VidMuse는 표준 화면비에 걸쳐 1080p 출력을 지원합니다. OpenArt의 Seedance 2.0 생성은 구성 가능합니다. Luma AI의 화면비 옵션은 선택한 요금제와 모델에 따라 달라지며, 상업적으로 사용하려면 유료 구독이 필요합니다.

이 도구들 중에 무료 옵션이 있나요?

VidMuse는 크레딧이 포함된 무료 플랜을 제공합니다. OpenArt에는 무료 티어가 있습니다. Freebeat는 제한된 무료 생성을 허용합니다. Atlabs는 요금제에 가입하기 전에 뮤직비디오 워크플로우를 사용해 볼 수 있는 무료 시작 옵션을 제공합니다. Luma AI의 무료 및 라이트(Lite) 플랜은 상업적 사용을 제한하고 출력물에 워터마크를 적용합니다.

최종 판결

Luma AI는 정말 인상적인 비디오 생성 모델입니다. 무드 보드, 콘셉트 릴, 분위기 있는 클립의 경우 훌륭한 결과물을 보여줍니다. 하지만 뮤직비디오 제작에는 음악을 이해하는 도구가 필요하며, Dream Machine은 그렇지 못합니다. 오디오 입력도 없고, 비트 동기화도 없으며, 클립 간 캐릭터 연속성도 없고, 트랙에서 전체 시각적 서사를 구축하기 위한 구조화된 워크플로우도 없습니다.

이 목록의 네 가지 대안 중에서 Atlabs는 오디오 분석, 27가지 시각적 스타일, 트랙의 감지된 분위기 및 장르에서 생성된 AI 기반 크리에이티브 디렉션, 캐스트 정의, 출력을 확장하기 위한 통합 립싱크 및 모션 제어 등 가장 완전한 뮤직비디오 제작 파이프라인을 제공합니다. Freebeat는 립싱크와 아티스트의 존재감이 우선인 퍼포먼스 중심 트랙에 가장 강력한 선택입니다. VidMuse는 단 하나의 프레임이 렌더링되기 전에 디렉터 수준의 스토리보드 제어를 제공합니다. OpenArt는 단일 크리에이티브 워크플로우에서 이미지, 비디오, 오디오를 모두 아우르는 제작을 원할 때 적절한 선택입니다.

뮤직비디오 제작의 경우 특히 Atlabs AI로 시작해 보세요. 트랙을 업로드하고 플랫폼이 이를 분석하게 한 다음, 프롬프트를 작성하기도 전에 제안하는 6가지의 다양한 크리에이티브 디렉션을 확인해 보세요.

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