런웨이 vs 스테이블 디퓨전

런웨이 장단점

• VFX 벤치마크 Elo 평가에서 상위권에 오른 영상 품질과 물리 표현
• 움직임 방향·속도를 영역별로 지정하는 Motion Brush 등 세밀한 모션 제어 도구
• Veo 3.1, Kling 3.0 등 외부 모델을 같은 인터페이스에서 함께 쓸 수 있음
• 생성한 영상을 Aleph 편집 모델로 바로 수정해 작업 단계가 끊기지 않음

• Gen-4 같은 고사양 모델은 한 번 돌릴 때 크레딧 소모가 커서 비용 관리가 필요함
• Motion Brush, 노드 워크플로우 등 세부 기능을 제대로 쓰려면 익히는 데 시간이 걸림
• 무료 티어는 일회성 125 크레딧뿐이라 본격적인 작업에는 부족함

스테이블 디퓨전 장단점

• SD 1.5·SDXL은 무료로 로컬 설치 가능하고, 연매출 $1M 미만 사업자는 SD 3.5도 Community License로 무료 상업 이용
• ControlNet·LoRA·inpainting/outpainting·ComfyUI 등 세밀한 커스터마이징을 오픈소스 생태계로 지원
• API 기준 SD 3.5 Large 이미지 1장 $0.065, Turbo $0.04로 비용 효율적

• 연매출 $1M을 넘는 기업은 SD 3/3.5에 별도 Enterprise 라이선스 계약이 필요
• 로컬 실행은 SDXL 기준 최소 8GB VRAM, 고해상도는 24GB+ 권장으로 하드웨어 장벽이 있음
• 공식 웹 UI가 없어 로컬 설치나 서드파티 플랫폼을 거쳐야 해 비기술 사용자에겐 초기 설정이 부담

런웨이 주요 기능

• Gen-4 텍스트 및 이미지 기반 비디오 생성 (60초, 4K, 네이티브 오디오)
• 최대 3장 레퍼런스 이미지로 캐릭터·오브젝트·환경 일관성 유지
• Motion Brush 3.0: 영역별 방향·속도 벡터 제어
• Act-One 캐릭터 퍼포먼스 및 표정 캡처
• Aleph 채팅 기반 영상 편집 및 요소 수정
• Google Veo 3.1 등 타사 모델 통합 지원

스테이블 디퓨전 주요 기능

• SD 3.5 Large/Large Turbo/Medium 모델 지원
• TensorRT 최적화 (2.3배 빠른 생성, VRAM 40% 절감)
• ControlNet (Blur/Canny/Depth) 구조 제어
• LoRA 및 하이퍼네트워크 미세 조정
• AMD ONNX 최적화 모델 (Hugging Face)