AIREITER초당 $0.02라는 가격만 보면 Decart의 Lucy 2.5는 부담 없어 보인다. 하지만 4시간 스트림을 계속 돌리면 청구액은 $288까지 올라간다. Lucy 2.5 realtime video는 라이브 AI 영상 변환을 위한 폭넓게 이용 가능한 API 경로다. 다만 출시 자료의 1080p는 API 문서에 명시된 출력 해상도와 다르고, 눈에 띄는 지연 시간 수치도 카메라 입력부터 화면 출력까지가 아닌 모델 측 수치다. 이 글에서는 홍보 문구와 문서상 사양을 구분하고, 시간당 비용과 접근 방법까지 정리한다.
Lucy 2.5는 어떤 실시간 영상 모델인가
Lucy 2.5는 Decart가 2026년 7월 16일 "Raising the Bar for Live AI"와 함께 공개한 실시간 video-to-video 편집 모델이다. WebRTC 연결로 영상을 입력하면 텍스트 프롬프트와 선택적 레퍼런스 이미지에 따라 화면을 변환하고, 편집된 프레임을 30fps라고 주장하는 속도로 돌려준다. 핵심은 '생성'보다 '변환'에 있다. 빈 화면에서 완성된 클립을 만들어내는 도구가 아니라, 기존 라이브 피드 안에서 스타일을 바꾸고, 대상을 교체·추가·삭제하는 방식이다. Theoretically Media의 Tim Simmons도 이를 분명히 구분한다. 이는 스트림 위에 실시간 효과와 합성을 적용하는 기술이지 비선형 편집 도구가 아니며, 현재는 API로만 제공된다. "There's no app version yet,"이며 Decart 출시 영상에서 휴대폰으로 들고 있는 제품 역시 "is not an available product."라고 설명한다.
API 문서는 라이브 입력과 녹화 입력을 모두 지원한다고 안내한다. fal 모델 페이지에 따르면 해당 서비스 약관 아래 상업적 이용도 가능하다. Decart는 2026년 5월 Radical Ventures가 주도한 $300M 라운드를 포함해 $450M 이상을 조달했다.
1080p라는 말보다 API 사양을 봐야 한다
출시 자료와 fal 모델 페이지는 Lucy 2.5를 30fps, 1080p로 소개한다. 그러나 Decart의 API 문서에 적힌 출력 사양은 가로형 16:9 또는 세로형 9:16의 1280 × 720 출력이다. 1080p 엔드포인트가 공개 문서에 명시되기 전까지는 720p 기준으로 계획하는 편이 맞다. API 계약상 사양이 바로 그것이며, 가격 예시도 720p를 기준으로 계산되어 있다.
프레임 레이트도 같은 관점에서 봐야 한다. 마케팅 문구에는 "30 FPS"가 나오지만 측정 방법은 공개되지 않았고, Decart는 서빙 하드웨어·모델 크기·캡처부터 재생까지의 테스트 결과를 밝히지 않았다. 참고할 만한 외부 사례로, 2026년 5월 공개된 연구 프리프린트 SANA-Streaming은 단일 RTX 5090에서 1280 × 704 기준 종단 간 24fps를 보고했으며, diffusion-transformer 코어는 58fps로 제시했다. 이것이 Lucy의 성능을 벤치마크하는 것은 아니다. 다만 측정 지점이 정의되지 않은 "30 FPS"만으로는 실제 성능을 판단하기 어렵다는 점을 보여준다.
'거의 제로' 지연 시간이 뜻하는 범위
Lucy 2.5와 관련해 언급되는 지연 시간 수치는 세 가지지만, 서로 같은 것을 재는 수치가 아니다. Decart는 $300M 투자 라운드와 함께 공개한 DOS 2.0 인프라 게시물에서 모델 응답 시간이 30ms 미만이라고 밝혔다. Hugging Face의 커뮤니티 글은 Decart의 추론 스택에 대해 720p에서 40ms 미만 추론을 언급한다. 여기에는 MXFP8/NVFP4 양자화, 동적 희소 어텐션, 딥 커널 퓨전이 포함되며, 컴퓨트 병목 작업 기준 4배 속도 향상이라는 주장도 있다. 하지만 어느 쪽도 카메라 캡처 시점부터 시청자 화면의 픽셀 출력까지 걸리는 종단 간 지연 시간은 공개하지 않았다. WebRTC 전송, 인코딩, 플레이어 지연이 더해지고 네트워크 상태에 따라 달라지기 때문이다. 실제 배포 환경의 지연 시간을 추정하려면 카메라 피드에 보이는 타임스탬프를 녹화한 뒤, 목표 네트워크와 플레이어 경로에서 표시되는 출력과 비교하는 방법이 실용적이다.
8가지 편집 모드와 Self-Anchoring의 한계
Lucy 2.5의 문서상 편집 범위는 8가지다. 각 기능은 텍스트 프롬프트, 레퍼런스 이미지 또는 둘을 함께 사용해 제어할 수 있다.
| 편집 모드 | 대표적인 라이브 활용 |
|---|---|
| 캐릭터 교체 | VTuber 아바타 또는 브랜드 마스코트 교체 |
| 가상 착용 | 라이브 커머스 중 의상 변경 |
| 오브젝트 추가 | 제품 데모에 인터랙티브 요소 삽입 |
| 오브젝트 교체 | 배경 속 물건 교체 |
| 오브젝트 제거 | 배경을 복원하며 화면의 잡동사니 제거 |
| 속성 변경 | 색상, 크기, 위치 조정 |
| 배경 교체 | 그린 스크린 없이 라이브 공간 변경 |
| 전체 스타일 전환 | 낮 풍경을 사이버펑크로 바꾸는 리스타일링, 라이브 VFX |
모드 목록보다 더 중요한 제어 포인트는 두 가지다. 첫째, 장시간 스트림에서 인물 정체성이 흔들리지 않도록 모델의 최근 출력을 레퍼런스로 다시 넣는 Self-Anchoring은 기본 활성화되어 있으며 연결 시점에만 변경할 수 있다. Decart 문서는 카메라가 크게 전환되거나 새 인물이 프레임에 들어오고, 장면이 대폭 바뀌는 경우 이 기능을 끄라고 경고한다. 앵커가 더는 존재하지 않는 이전 장면을 가리키게 되기 때문이다. 이 경우 재연결이 필요하므로 멀티 카메라 구성이라면 이를 전제로 설계해야 한다.
둘째, 레퍼런스 이미지에는 명시된 조건이 있다. 밝고 선명하며 가려진 부분이 없어야 하고, 최소 512 × 512픽셀이어야 하며, 소스 비디오와 구도가 맞아야 한다. 조명이 부족하거나 구도가 맞지 않는 이미지를 쓰면 교체 자체가 실패할 수 있다.
실시간과 오프라인 생성, 어떤 방식을 고를까
Runway, Pika, Sora 계열 같은 오프라인 생성기와 Lucy 2.5는 해결하는 문제가 다르다. "어느 쪽이 더 좋은가"라는 질문의 답도 작업 경로에 따라 달라진다. 판단 기준은 네 가지다.
- 상호작용. 영상이 진행되는 동안 시청자나 카메라 입력이 결과에 반영되어야 한다면 실시간 방식이 유일한 선택이다. 오프라인 도구는 프롬프트를 넣고 결과를 기다리는 흐름으로 작동한다.
- 길이. Hugging Face 비교에 따르면 오프라인 도구는 대체로 5~60초 길이의 클립을 다루며, Runway·Pika 계열 제품의 렌더링에는 수 초에서 수 분이 걸린다. Lucy는 연속 스트리밍 방식이다. fal은 정체성 붕괴 없이 수 시간 실행할 수 있다고 주장하지만, 장시간 세션 스트레스 테스트는 공개되지 않았다.
- 품질 하한선. 1080p 이상의 최종 결과물이 필요하다면, 문서상 API 출력이 720p인 현재는 오프라인 렌더링이 여전히 우세하다. Tim Simmons가 제안한 실용적인 하이브리드 방식은 라이브 프리비주얼이다. 휴대폰으로 촬영하면서 Lucy로 실시간 룩을 적용해 샷을 판단하고, 이후 오프라인 video-to-video 모델로 최종 품질 패스를 돌리는 방식이다.
- 비용 구조. 오프라인 도구는 생성한 클립 단위로 과금하는 반면, Lucy는 스트림이 활성화된 초 단위로 과금한다. 따라서 시간 단위로 누적 비용이 커진다.
사람들이 실제로 주목하는 지점은 무엇일까. r/generativeAI의 u/TastyFooting은 핵심 매력을 이렇게 표현했다.
"텍스트 프롬프트로 하는 실시간 video-to-video 생성. 이제 렌더링 시간을 기다릴 필요가 없다." (출처)
커뮤니티에서는 두 가지 의문이 반복된다. u/ai_art_is_art가 "이런 모델을 어디에 쓸 수 있을까? VTubing?"이라고 물은 것과, r/AINewsAndTrends의 한 제작자가 데모 밖에서도 "제대로 작동할지"를 묻는 것이 대표적이다. 문서가 제시하는 활용 방향은 fal 모델 페이지에서 확인할 수 있다. 라이브 쇼핑과 가상 착용, 실시간 제품 배치, 인터랙티브 스트림, 앱 내 장면 변환, 게임, 실시간 공간 투어의 가상 스테이징이 여기에 포함된다. Hugging Face 글은 VTubing과 광고 변형 워크플로도 덧붙였다. 실시간 생성이 비디오 API 시장을 어떻게 바꾸고 있는지 더 넓게 보려면 SeedRealtime 분석도 참고할 만하다.
초당 $0.02보다 중요한 시간당 스트리밍 비용
공개된 이용 경로는 두 가지이며 가격도 다르다.
| 경로 | 요금 | 활성화 1시간 | 비고 |
|---|---|---|---|
| Decart 직접 API | $0.02/초 (720p) | $72 | 신규 계정에는 테스트 크레딧 제공, 볼륨 요금 협의 가능 |
| fal 서버리스 | $0.04/초 | $144 | Playground 포함, 최소 사용량 없음 |
Decart의 가격 예시는 소규모 사용량을 기준으로 한다. 30초 실시간 세션은 $0.60, 5초짜리 오프라인 720p 편집은 $0.20이다. 양쪽 플랫폼 모두 가격 페이지 기준으로 시청 시간 대신 활성 생성 초를 측정한다. 하지만 의사결정에 더 중요한 계산은 긴 사용 시간 쪽에 있다.
평일마다 활성 상태로 4시간을 사용하면 fal에서는 하루 약 $576, 22일 평일 기준 한 달에는 약 $12,700이 청구된다. 여기에 네트워킹과 모더레이션 비용은 포함되지 않는다. 연속 생성은 낮아 보이는 단가를 시간당 동시성 문제로 바꾼다. 시청자마다 독립적인 Lucy 스트림을 여는 앱이라면 시간당 비용에 동시 접속 수가 그대로 곱해진다. 다른 생성 API와 비교 중이라면 초당·클립당·토큰당 과금의 차이는 비디오 생성 API 가격 가이드에서 확인할 수 있다.
비용을 줄이는 방법은 구조적으로 두 가지다. 카메라가 유휴 상태일 때까지 생성 시간을 계속 소모할 필요는 없으므로, 실제 콘텐츠가 있을 때만 스트림을 활성화하도록 제어할 수 있다. 경로 선택만으로도 비용은 절반이 된다. 같은 문서상 720p 출력 기준으로 Decart 직접 API는 fal 요금의 절반이다. 반면 fal은 Playground, 상업 이용 조건, 생태계를 함께 제공한다. 어느 쪽이 나은지는 모델 자체보다 모델 주변에 무엇이 필요한지에 달려 있다.
Lucy 2.5 접근 방법: Decart, Playground, fal
자기 얼굴에 Lucy 2.5를 바로 적용해 보려면 Decart의 브라우저 경험인 lucy.decart.ai 또는 데모 Playground인 demos.decart.ai가 가장 빠르다. 신규 계정에는 테스트 크레딧이 제공되며, 첫 테스트 세션을 커버할 수 있다. 코드를 작성하기 전 여기서 레퍼런스 이미지와 프롬프트 표현을 먼저 시험해 보는 편이 좋다.
실시간 Lucy 2.5 문서에 따른 Decart 직접 API 흐름은 일반적인 WebRTC 구조를 따른다.
- API 자격 증명을 발급받고
lucy-2.5모델용 실시간 세션을 생성한다. - WebRTC 연결을 수립하면서 Self-Anchoring과 프롬프트 향상을 설정한다. Self-Anchoring을 나중에 변경하려면 재연결해야 한다.
- 라이브 또는 녹화 입력 미디어를 세션에 연결한다.
- 활성 연결을 통해 텍스트 프롬프트와 레퍼런스 이미지를 전송한다. 레퍼런스는 세션 중에도 업데이트할 수 있다.
- 편집된 출력 트랙을 받아 사용하고, 세션이 끊어질 경우 내장 자동 재연결 기능을 이용한다. 지수 백오프 방식이며 최대 5회 재시도한다.
fal을 통한 통합은 다음 5단계로 진행된다.
npm install --save @fal-ai/client- fal 계정을 만들고 대시보드에서 API 키를 발급받는다.
decart/lucy-2-5/realtime에 WebRTC 연결을 연다.- 백엔드에서
tokenProvider를 통해 짧은 만료 시간의 JWT를 제공한다. fal 예제의 토큰 만료 시간은 10초이며, 브라우저만으로 API 키를 프런트엔드에 넣는 구성은 아니다. onResult/onError로 결과와 오류를 처리한 뒤 라이브 연결을 통해 프롬프트를 전송한다.
fal 모델 페이지에 따르면 JavaScript, Python, 일반 REST 모두 클라이언트 경로로 지원한다. OBS에서는 프로토타입과 프로덕션을 구분해야 한다. 테스트 단계에서는 Decart 경험을 브라우저 소스나 창 캡처로 가져와 룩을 확인해도 된다. 반면 프로덕션 파이프라인은 자체 API 통합에서 나온 WebRTC 출력을 받아야 한다. Hugging Face 글은 기존 방송 구성을 바꾸지 않고 WebRTC로 OBS를 사용한 사례를 언급하지만, 실제 스택에서는 인제스트·지연 시간·재연결 동작을 검증해야 한다. 같은 글은 모바일 앱용 Android와 iOS SDK도 언급한다. 버전별 동작을 비교해야 한다면 Lucy 2.1도 fal에서 계속 이용할 수 있다. fal 플랫폼 전반에 대한 평가는 fal.ai 리뷰에서 다룬다.
라이브 전 확인할 공개·고지 의무
인물, 의상, 환경을 라이브 영상에서 바꿀 수 있는 모델에서는 컴플라이언스가 정책 문구가 아니라 엔지니어링 요건이 된다. 2026년 2월 12일 업데이트된 Decart의 허용 사용 정책은 명확하고 눈에 잘 띄는 고지와 검증 가능한 동의 없이 실제 인물을 사칭하는 행위를 금지한다. 또한 배포자는 AI 생성 또는 조작 콘텐츠를 고지하고, 적절한 모더레이션을 운영하며, 기술적으로 가능한 경우 기계 판독 가능한 마크를 보존해야 한다. 별도로 2026년 8월 2일부터 적용되는 EU 투명성 의무는 탐지 가능한 AI 생성 콘텐츠에 기계 판독 가능한 표시를 요구하고, 딥페이크급 활용에는 배포자 고지를 요구한다. EU 대상 배포라면 출시 후가 아니라 출시 전에 적용되는 투명성 및 출처 관리 의무를 확인해야 한다.
지금 Lucy 2.5로 구축해도 될까
| 프로젝트 | 판단 |
|---|---|
| 라이브 스트림 효과, VTubing, 시청자 상호작용 영상 | 지금 구축 — 이 방식의 주력 영역이다 |
| 라이브 커머스 가상 착용, 제품 배치 데모 | 지금 구축 — 720p로 프로토타입을 만들고 자체 영상에서 편집 분리 성능을 검증할 것 |
| 하나의 원본 에셋을 활용한 광고 변형·현지화 | 지금 파일럿 — 경제성이 분명한 초기 활용 사례다 |
| 오프라인 최종 렌더 전 라이브 프리비주얼 | 지금 구축 — 30초 룩 테스트에 드는 $0.60은 재촬영보다 낫다 |
| 1080p 이상 최종 납품물 | 대기 — 문서상 API 출력은 720p다 |
| 예산에 민감한 대규모 연속 스트림 | 대기하거나 강하게 게이팅 — 시간당 과금은 클립당 과금보다 빠르게 누적된다 |
지켜볼 핵심 변수는 하나다. Decart가 공개 1080p 경로를 내놓으면 오프라인과 실시간 방식의 품질 격차는 의미 있게 좁아진다. 그전까지는 720p를 계약상 사양으로 보고, 그보다 높은 숫자는 방향성으로 받아들이는 편이 맞다.
Lucy 2.5 realtime video FAQ
Lucy 2.5는 정말 실시간인가요?
실시간 WebRTC 스트림에 편집을 적용하고 30fps를 주장한다는 의미에서는 실시간이다. 모델 측 지연 시간은 30~40ms 미만으로 제시된다. 다만 독립적인 종단 간 측정치, 즉 캡처부터 재생까지의 수치는 공개되지 않았다. 현재 "실시간"은 데모로는 확인됐지만 벤치마크로 검증된 상태는 아니라는 뜻이다.
Lucy 2.5 API의 출력 해상도는 얼마인가요?
API 문서에는 16:9 또는 9:16의 1280 × 720 출력이 명시되어 있다. 출시 자료는 1080p를 내세우지만, 2026년 8월 말 기준 공개된 1080p 엔드포인트 문서는 없다.
Lucy 2.5의 시간당 비용은 얼마인가요?
Decart 직접 API는 720p 기준 활성 생성 시간 초당 $0.02로 과금하며, 활성화 1시간은 $72다. fal에서는 같은 모델이 초당 $0.04, 활성화 1시간당 $144다. 두 플랫폼 모두 시청 시간이 아닌 활성 생성 시간을 측정한다.
Lucy 2.5를 OBS에서 쓸 수 있나요?
프로토타이핑 용도라면 가능하다. 브라우저 경험을 브라우저 소스 또는 창 캡처로 OBS에 넣을 수 있다. 프로덕션 환경이라면 도입 전에 자체 방송 스택에서 WebRTC 인제스트 워크플로를 테스트해야 한다.
Lucy 2.5와 Lucy 2.1 중 무엇을 골라야 하나요?
fal의 버전 비교에 따르면 Lucy 2.5는 오브젝트, 의상, 캐릭터, 속성, 배경, 스타일, VFX까지 편집 범위를 넓혔으며 프롬프트 준수, 편집 분리, 레퍼런스 충실도 개선을 주장한다. Lucy 2.1은 동작 특성이 알려진 이전 실시간 엔드포인트로 fal에서 계속 제공된다. 자체 영상으로 두 버전을 모두 테스트해 보는 것이 좋다.