Wan 3.0
Fooocus의 WAN 3.0 AI 비디오 생성기는 텍스트 프롬프트, 이미지 및 시각적 레퍼런스에서 비디오를 생성하고 정교화하기 위한 AI 비디오 생성 도구입니다. 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 레퍼런스 기반 비디오 생성, 자연어 편집, 카메라 움직임 제어 및 장면 일관성을 지원합니다.
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제품 정보
업데이트됨:Aug 13, 2026
Wan 3.0 월간 트래픽 동향
Wan 3.0은(는) 지난달 203.0k회 방문을 기록했으며, 이는 16.8%의 약간의 성장을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.
과거 트래픽 보기Wan 3.0이란?
Wan 3.0은 모델 식별자 wan3.0-video로 클라우드 플랫폼을 통해 사용할 수 있는 차세대 AI 비디오 생성 모델입니다. 짧고 무음인 클립을 넘어, 한 번의 연속적인 생성 실행으로 더 길고 일관성 있는 비디오(최대 30초)를 제작하며, 텍스트 프롬프트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 다중 모드 입력을 지원하도록 설계되었습니다. 뛰어난 추가 기능은 문서(예: PPT/XLS/PDF/Markdown) 및 웹페이지를 소스 자료로 수집할 수 있는 옴니-레퍼런스 기능으로, 모든 것을 수동으로 프롬프트에 다시 작성할 필요 없이 보고서-비디오, 제품 시트-광고 및 웹페이지-프로모션과 같은 워크플로우를 가능하게 합니다.
Wan 3.0의 주요 기능
Wan 3.0은 이전 Wan 릴리스보다 더 길고 일관성 있는 클립과 더 제어 가능한 출력을 생성하는 것을 목표로 하는 멀티모달 AI 비디오 모델입니다. 주요 기능은 프롬프트에 클립 길이를 일치시키는 스마트 지속 시간으로 단일 실행으로 최대 30초의 비디오를 생성하여 연속적인 카메라 움직임과 스티칭 아티팩트 감소를 가능하게 합니다. 또한 텍스트/이미지 외에 오디오/비디오 참조를 포함하고—독특하게—문서 및 웹페이지(옴니 참조 / 문서-비디오)를 입력으로 확장하며, 그림과 동일한 패스에서 오디오를 생성하여 더 완전하고 프로덕션 스타일의 결과물을 지원합니다.
30초 단일 실행 생성 (스마트 지속 시간): 단일 실행으로 최대 30초를 생성하며, 짧은 프롬프트에 불필요한 길이를 추가하는 것을 피하는 지능적인 지속 시간 제어를 통해 연속 촬영 및 다중 클립 스티칭 감소에 유용합니다.
비디오와 함께하는 네이티브 오디오: 동일한 생성 패스에서 시각 자료와 함께 오디오를 생성하여, 결과물이 무음 영상이 아닌 스코어링/음성 클립으로 반환될 수 있도록 합니다.
옴니 참조 / 문서-비디오 입력: 문서 및 구조화된 파일(예: doc/xls/ppt/pdf/md)과 URL을 통한 웹페이지까지 허용하며, 콘텐츠를 읽고 비디오 시퀀스로 변환합니다—업계 최초의 입력 표면으로 자리매김합니다.
멀티모달 참조 제어: 혼합 참조(텍스트와 이미지/비디오/오디오 및 문서)를 사용하여 주제, 스타일, 움직임 또는 콘텐츠를 고정하여 특정 창의적 요구 사항에 대한 제어 가능성을 향상시킵니다.
향상된 주제/장면 일관성: 더 긴 클립에서 캐릭터/소품/장면의 안정적인 연속성을 강조하여, 초기 단편 비디오 생성의 일반적인 드리프트 문제를 해결합니다.
통합된 생성 + 지침 기반 편집 워크플로우: 텍스트-비디오, 이미지-비디오, 참조 기반 생성 및 자연어 편집/정제를 단일 워크플로우로 결합하여 반복적인 프로덕션을 가능하게 합니다.
Wan 3.0의 사용 사례
30초 브랜드 스팟 및 제품 광고: 하나의 생성 과정에서 완전한 방송 스타일 또는 소셜 광고 단위(오프닝, 제품 순간, 클로징 프레임)를 만들어 연속성 문제와 후반 스티칭을 줄입니다.
비즈니스 보고를 위한 문서-비디오 설명: 덱, PDF, 스프레드시트를 내부 업데이트, 투자자 커뮤니케이션 또는 영업 활성화를 위한 짧은 내레이션/일러스트레이션 비디오 요약으로 전환합니다.
소셜 콘텐츠 및 크리에이터 스토리텔링: 일관된 액션과 카메라 움직임으로 완전한 짧은 장면(릴/쇼츠/틱톡 길이)을 생성하고, 참조를 활용하여 일관된 모습을 유지합니다.
콘셉트 사전 시각화 및 스토리보드: 지정된 카메라 움직임, 조명 및 페이싱으로 영화적 콘셉트를 신속하게 프로토타이핑한 다음, 지침 기반 편집 및 참조를 통해 반복합니다.
교육 및 훈련 마이크로 레슨: 텍스트 위주의 훈련 자료(핸드북, PDF, 슬라이드 덱)를 시각 자료와 오디오가 포함된 짧은 비디오 모듈로 변환하여 더 빠르게 소비할 수 있도록 합니다.
웹페이지-비디오 마케팅 재활용: URL을 통해 제품 페이지 또는 캠페인 랜딩 페이지를 수집하고, 페이지의 주요 콘텐츠 및 구조를 반영하는 짧은 홍보 클립을 생성합니다.
장점
더 긴 단일 실행 클립(최대 30초)은 스티칭을 줄이고 연속적인 카메라 언어를 가능하게 합니다.
옴니 참조/문서-비디오 및 웹페이지 입력은 제어를 확장하고 보고서/덱-비디오 워크플로우를 잠금 해제합니다.
시각 자료와 함께 생성된 오디오는 한 번의 패스로 더 완전한 결과물을 지원합니다.
단점
더 긴 지속 시간이 지나치게 복잡한 프롬프트에 대한 허가가 아닙니다. 여러 비트 장면은 혼란스러운 결과를 피하기 위해 여전히 신중한 연출과 명확성이 필요합니다.
가격/가용성 세부 정보는 플랫폼/제공업체에 따라 다를 수 있습니다. 검색 결과에서 널리 반복되는 일부 주장은 공식 사양과 일치하지 않을 수 있으므로 엔드포인트/약관별로 확인해야 합니다.
생성은 몇 분이 걸릴 수 있으며 클립 길이, 해상도 및 플랫폼 트래픽에 민감합니다.
Wan 3.0 사용 방법
1) 소스에 적합한 생성 모드를 선택하세요.: Wan 3.0을 어떻게 구동할지 결정하세요: 텍스트-투-비디오(순수 프롬프트), 이미지-투-비디오(정지 이미지 애니메이션), 첫 프레임 / 첫 프레임 및 마지막 프레임(시작/끝 제약), 또는 레퍼런스-투-비디오(여러 레퍼런스를 사용하여 모양/움직임 고정). 이미 가지고 있는 것(스크립트만 vs. 제품 사진 vs. 캐릭터 레퍼런스 vs. 기존 클립)과 일치하는 모드를 선택하세요.
2) 목표 지속 시간과 화면 비율을 미리 설정하세요.: 약 3초에서 30초 사이의 지속 시간을 선택하세요. Wan 3.0의 주요 기능은 단일 패스에서 최대 30초이므로, 해당 시간 예산 내에 들어갈 수 있는 하나의 연속적인 테이크(또는 짧은 시퀀스)로 장면을 계획하세요. 게시할 위치에 적합한 화면 비율(예: 16:9, 9:16)을 선택하세요.
3) 레퍼런스를 수집하세요 (선택 사항이지만 일관성을 위해 권장됩니다).: 레퍼런스는 캐릭터 정체성, 제품 외관, 위치, 움직임 또는 오디오와 같은 역할이 있을 때만 업로드하거나 첨부하세요. Wan 3.0은 혼합 레퍼런스(이미지, 비디오, 오디오)를 지원하며, 문서나 웹페이지를 소스 자료로 읽을 수도 있습니다(옴니-레퍼런스 / 문서-투-비디오). 레퍼런스 비디오는 짧게 유지하세요: 레퍼런스-투-비디오에서는 입력 + 출력이 30초 제한 내에 있어야 하므로 총 레퍼런스 비디오 지속 시간은 15초 이하여야 합니다.
4) 문서-투-비디오를 사용하는 경우, 문서 또는 URL을 제공하고 출력 의도를 정의하세요.: 하나의 문서(또는 인터페이스에 따라 웹페이지 URL)를 첨부하고 Wan 3.0에 무엇을 생성할지 알려주세요: 대상, 톤, 화면에 나타나야 할 것. 이것은 정적인 텍스트 위주의 자료(문서/시트/덱/PDF/웹페이지)를 수동으로 모든 것을 다시 작성할 필요 없이 짧은 비디오 시퀀스로 변환하도록 설계되었습니다.
5) 구조화된 프롬프트를 작성하세요 (샷 먼저, 그 다음 세부 사항).: 모델이 긴 테이크에서 무엇을 보호해야 하는지 알 수 있도록 명확한 계층 구조를 사용하세요: (a) 샷 + 피사체, (b) 카메라, (c) 설정 + 조명, (d) 액션, (e) 타이밍/비트 계획, (f) 오디오 레이어, (g) 고정되어야 할 것, (h) 제외 사항. 샷과 카메라로 시작하고, 그 다음 의상/소품, 그 다음 분위기/스타일. 모호한 형용사보다는 지시적인 조명 지침(예: 화면 왼쪽에서 로우 키)을 선호하세요.
6) 테이크당 하나의 주요 액션을 유지하세요 (30초를 과부하하지 마세요).: 30초를 시간 예산으로 취급하고, 거대한 프롬프트에 대한 허락으로 여기지 마세요. 하나의 핵심 액션을 선택하고 시간이 지남에 따라 발전시키세요. 여러 이벤트가 필요한 경우, 동시에 경쟁하는 관련 없는 액션보다는 간단한 비트(예: 0–10초, 10–20초, 20–30초)로 구성하세요.
7) 카메라를 명시적으로 지시하세요.: 카메라 위치와 움직임을 영화 언어로 지정하세요: 트래킹 샷, 슬로우 푸시인, 팬, 궤도 360, 크레인, 팔로우 샷 등. 도구가 카메라 움직임 프리셋을 제공한다면, 하나를 선택하고 프롬프트에서 이를 강화하세요. 30초 클립의 경우, 연속적인 카메라 언어는 주요 품질 레버입니다. 움직임을 명시하고 일관성을 유지하세요.
8) 전체 클립에서 일관성을 유지해야 할 것을 고정하세요.: 계획자가 시간이 지남에 따라 이를 방어하도록 명시적인 '고정되어야 할 것' 제약 조건을 추가하세요: 캐릭터 정체성(얼굴/특징), 의상 색상, 제품 라벨/로고 가독성, 위치 연속성 및 주요 소품. 예시 제약 조건 스타일: 로고는 전체적으로 읽기 쉬워야 하며, 병 모양과 라벨 디자인은 변경되지 않습니다.
9) 오디오를 동일한 패스에서 계획하세요 (대화 + 분위기 + 음악).: Wan 3.0은 그림과 함께 오디오를 한 번에 생성할 수 있으므로 오디오 레이어를 설명하세요: 대화 라인(누가 말하는지), 주변 소리(방 소리, 도시 비, 군중), 음악(장르, 강도, 언제 고조되는지). 오디오 레퍼런스를 제공하는 경우, 그 역할(내레이션, 타이밍 가이드 또는 스타일 레퍼런스)을 명시하세요.
10) 반복되는 아티팩트가 보일 때만 부정적인 프롬프트를 추가하세요.: 부정적인 프롬프트를 사용하여 흐릿함, 낮은 품질, 변형된 손, 읽을 수 없는 텍스트, 왜곡된 로고와 같은 문제가 나타날 때 이를 제외하세요. 처음부터 부정적인 것을 과도하게 채우지 말고, 문제가 관찰된 후 대상 수정으로 추가하세요.
11) 먼저 짧은 테스트를 생성한 다음 30초로 확장하세요.: 더 빠른 반복을 위해, 인터페이스가 허용하는 경우 더 짧은 지속 시간 및/또는 낮은 해상도로 시작하고, 피사체, 카메라 움직임 및 연속성을 검증한 다음 전체 길이로 다시 실행하세요. 이렇게 하면 최상의 문구와 레퍼런스 조합을 찾는 동안 낭비되는 시간을 줄일 수 있습니다.
12) 실행당 하나의 변수만 변경하여 반복하세요.: 한 번에 하나의 요소만 조정하세요(카메라 움직임, 조명 방향, 액션 타이밍, 단일 레퍼런스 또는 하나의 제약 조건). 이렇게 하면 무엇이 결과를 개선했는지 명확해지고 반복 가능한 출력을 위한 안정적인 프롬프트에 수렴하는 데 도움이 됩니다.
13) 가능한 경우 지시 기반 편집 / 자연어 편집을 사용하세요.: Wan 3.0 인터페이스가 지시 기반 편집을 지원하는 경우, 나머지는 보존하면서 원하는 변경 사항을 설명하세요(예: 동일한 캐릭터와 프레이밍 유지; 조명을 골든 아워로 변경; 카메라 흔들림 감소; 화면 텍스트를 더 깨끗하게 만들기). 이것은 전체 장면을 다시 만들지 않고도 정교화하는 데 유용합니다.
14) 강력한 기본 클립을 얻은 후에만 확장하거나 계속하세요.: 좋은 연속성을 가진 클립을 얻으면, 플랫폼에서 제공하는 경우 연속/확장 도구를 사용하여 더 긴 시퀀스를 만드세요. 정체성, 조명 및 움직임이 안정적으로 유지되도록 최상의 테이크에서 시작하세요.
15) 내보내기 전에 연속성, 텍스트 가독성 및 오디오 일관성을 검토하세요.: 전체 클립을 스크럽하고 확인하세요: 캐릭터 드리프트, 소품/로고 안정성, 카메라 부드러움, 화면 텍스트가 읽기 쉬운지 여부. 대화 타이밍과 분위기/음악이 장면에 일치하는지 확인하세요. 그런 다음 플랫폼이 제공하는 최고 품질로 내보내기/다운로드하고 필요한 경우 편집기에서 최종 타임라인 조립 또는 타이틀링을 진행하세요.
Wan 3.0 자주 묻는 질문
Wan 3.0은 차세대 AI 비디오 생성 모델입니다. 올인원 생성 및 편집 비디오 모델로 포지셔닝됩니다.
Wan 3.0 웹사이트 분석
Wan 3.0 트래픽 및 순위
203K
월간 방문자 수
#188317
전 세계 순위
#880
카테고리 순위
트래픽 트렌드: Jul 2024-Jun 2025
Wan 3.0 사용자 인사이트
00:01:21
평균 방문 시간
2.65
방문당 페이지 수
40%
사용자 이탈률
Wan 3.0의 상위 지역
IN: 15.3%
BR: 13.17%
US: 12.95%
ES: 4.25%
IT: 4.16%
Others: 50.17%











