
영상 프레임 보간(Frame Interpolation)은 기존 프레임 사이에 AI가 새로운 프레임을 생성해 더 부드러운 영상을 만드는 기술입니다. 특히 슬로우모션에서 빛을 발합니다. 30fps 영상을 60fps로, 120fps로 — 깨짐 없이 자연스럽게.
일반 카메라로 촬영한 영상을 슬로우모션으로 재생하면 끊김이 발생합니다. 초당 프레임이 부족하기 때문이죠. AI 프레임 보간은 누락된 프레임을 지능적으로 생성해 움직임을 매끄럽게 만듭니다. 스포츠 하이라이트, 제품 데모, 댄스 영상 등 움직임이 중요한 모든 콘텐츠에 필수 기술입니다.
2025년 최신 프레임 보간 기술은 단순히 앞뒤 프레임을 평균 내는 게 아닙니다. 장면의 맥락을 이해합니다. 공이 날아가는 궤적, 머리카락이 흔들리는 방향, 표정 변화의 미세한 디테일까지 예측해 자연스러운 중간 프레임을 생성합니다.
저조도에서 촬영했거나 비트레이트가 낮은 영상도 프레임 보간으로 개선할 수 있습니다. 단, 과도한 보간은 오히려 부자연스러운 '비누극 효과'를 만들 수 있으니 강도 조절이 중요합니다.

Alexander
Vidu Q4 alternatives compared: Kling 4.0, Seedance 2.5, Wan 3.0, and Runway Gen-4 — 4K support, input modes, durations, audio, and what each costs in credits on Domer.
The top 4K AI image generators on Domer compared: Flux 3 Klein, Nano Banana 2.1, GPT Image 2.5, GPT Image 2, and Nano Banana Pro — 4K credit costs, reference limits, and speed.
Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5 Flare compared: credit costs per resolution, aspect ratios, reference images, text rendering, and which tasks fit each model.