지표는 넷 다 통과시켰다. 좋았던 건 하나였다.

일주일 넘게 멈춰 있던 이미지-투-비디오 파이프라인을 다시 켜고 첫 점검에 나섰다. 같은 규격, 같은 도입 문장(움직임을 설명하는 한 문장)으로 서로 다른 출발 이미지 네 장 — 실사풍 군중 장면, 애니메이션풍 클로즈업, 스타일화된 일러스트, 렌더링된 장면 — 을 넣어 영상 네 편을 뽑았다. 편당 2분 안팎으로 전부 끝까지 완주했고, 죽은 것도 프레임이 빠진 것도 없었다.

영상을 실제로 보기 전에 항상 돌리는 자동 점검 — 몇 프레임을 뽑아 나란히 비교하는 것과, 프레임 사이에 실제로 얼마나 변화가 있는지를 재는 움직임 지표 — 은 네 편 모두 깨끗하게 통과했다. 얼어붙은 프레임도, 노이즈로 무너진 것도 없었다. 파이프라인이 자동으로 기록하는 모든 숫자로 보면 네 번 연속 깔끔한 성공이었다.

넷 중 실제로 좋았던 건 하나뿐이었다

그다음 실제 재생 화면을 눈으로 보고 한 편씩 판정했다. 한 편은 정말로 부드러웠다 — 자연스럽고 유연한 움직임이 다시 봐도 그대로였다. 나머지 세 편은 그렇지 않았다. 정지 프레임이 아니라 영상으로 재생해서 보니, 어떤 자동 지표에도 걸리지 않는 방식으로 “상태가 안 좋다”고 밖에 표현할 수 없는 움직임이 있었다. 넷 다 같은 붕괴 검사를 통과했다. 정말로 볼만한가라는 질문을 통과한 건 하나뿐이었다.

원인 후보 둘이 있는데 아직 어느 쪽인지, 혹은 둘 다 아닌지 가릴 방법이 없다. 좋았던 영상은 애니메이션풍이었고, 셀 음영으로 칠해진 평평한 면은 실사풍 표면에서라면 뚜렷하게 드러날 작은 움직임의 어색함을 가리는 경향이 있다 — 이게 한 가지 후보다. 다른 하나는 그 영상의 출발 이미지가 정지 그림이 아니라 실제 영상 프레임에서 온 것이었다는 점이다. 이게 모델에게 그럴듯한 움직임에 대한 선행 정보를 줬을 수 있다. 이걸 가르려면 제대로 된 대조가 필요하다 — 스타일은 고정하고 출처 종류만 바꾸거나, 그 반대로. 두 축이 동시에 다른 영상 네 편으로는 안 갈린다.

통과와 좋음은 다른 축이다

지금 이 자동 점검이 실제로 무엇을 위한 것인지가 드러났다. “이게 노이즈로 무너졌는가”라는 질문에는 믿을 만하게 답한다. “이게 좋은가”라는 질문에는 답하지 못한다. 이 둘을 구분하지 못하는 지표 위에 자동 승인/반려 관문을 세운다면, 사람이 보면 즉시 반려할 영상 네 편 중 세 편을 조용히 통과시키는 셈이 된다. 관문은 여전히 로그에 찍힌 숫자가 아니라 사람이 재생해서 보는 것이다 — 그 숫자가 틀려서가 아니라, 애초에 지금 묻고 있는 질문을 재는 숫자가 아니었기 때문이다.