ElevenLabs Dialogue V3

ElevenLabs Dialogue V3란

ElevenLabs Dialogue V3는 ElevenLabs의 Eleven v3 모델을 기반으로 하는 Kling AI Video의 다중 화자 음성 생성입니다. 하나의 목소리에 텍스트 블록을 읽히는 표준 텍스트 음성 변환과 달리, Dialogue V3는 대화를 위해 만들어졌습니다. 여러 화자가 있는 구조화된 대본을 받아 각 화자에게 고유한 목소리를 할당하고, 각각의 목소리가 자연스럽고 감정적으로 조화로우며 서로에게 올바른 템포로 울리는 응집력 있는 오디오 출력을 전달합니다.

Kling AI Video에서 이 기능은 75개 언어·엄선된 113가지 보이스로 작동합니다. 오디오 태그(감정, 말투, 비언어 표현, 악센트, 템포의 임베디드 마커)가 각 목소리의 연기를 줄 단위로 제어합니다. 그리고 오디오 출력은 AI 아바타로 직결됩니다. 대본을 쓰고, 대화를 생성하고, 그것을 립싱크로 말하는 인물 사진을 애니메이션화한다. 모두 플랫폼 전환 없이. 글로 쓴 대본에서 완성 토킹 헤드 영상까지의 여정이 하나의 Kling AI Video 워크플로에서 완결됩니다.

ElevenLabs Dialogue V3의 작동 방식

1. 대화 대본 쓰기 — 콘텐츠를 줄의 시퀀스로 구조화하고 각 줄을 이름 붙인 화자에게 할당합니다. 한 줄이 대화의 한 차례. 화자와 줄의 수는 무제한이며 상한은 전체 줄 합계 5,000자뿐입니다.

2. 보이스 할당과 연기 연출 — 화자마다 113가지 보이스에서 하나를 선택. 각 목소리는 미리 들어볼 수 있습니다. [excited], [whispering], [laughs softly] 같은 임베디드 오디오 태그를 삽입해, 대본의 나머지 울림을 바꾸지 않고 특정 순간을 연출하세요.

3. 안정성을 골라 생성 — 전체 말하기를 크리에이티브·내추럴·로버스트에서. 내추럴(기본)이 대부분의 제작을 커버합니다. 오디오를 생성하세요. 출력은 모든 화자, 전환, 템포가 하나로 담긴 파일로, 그대로 쓸 수도 AI 아바타의 입력으로 쓸 수도 있습니다.

오디오 태그 — 감정과 말하기의 제어

오디오 태그가 ElevenLabs Dialogue V3를 읽기 도구와 구별합니다. 대본 안의 대괄호 마커로서, 단어·구절·줄을 어떻게 말할지 모델에 지시하며 생성의 나머지에는 영향을 주지 않습니다.

6가지 카테고리의 태그 지원:

• 감정 — [happy], [sad], [angry], [nervous] — 태그된 텍스트의 감정 상태를 설정
• 말투 — [whispering], [shouting], [slow] — 소리의 물리적인 만들기를 제어
• 비언어 — [laughs], [sighs], [gasps] — 삽입된 느낌 없이 진짜처럼 들리는 자연스러운 비음성 소리를 추가
• 효과음 — [applause], [door slamming], [thunder] — 환경음이나 리액션 소리를 대화의 흐름에 배치
• 악센트 — [French accent], [British accent] — 특정 줄에서 목소리의 지역적 특징을 시프트
• 템포 — [slowly], [quickly], [dramatic pause] — 그 줄의 말하는 리듬을 빚어냄

태그는 같은 구절에서 결합할 수 있습니다. [excited][quickly] 계약을 따냈어요! 는 그 줄에 빠르고 에너지 넘치는 말하기를 만듭니다. 다음 줄은 태그가 없으면 기본 말하기로 돌아갑니다. 이 줄 단위의 정밀함이 목소리 연기를 요구하는 콘텐츠에서 Dialogue V3를 실용적으로 만듭니다. 자신감에서 따뜻함으로 바뀌는 브랜드 대변인, 확신에서 의심으로 미끄러지는 캐릭터. 재녹음도 별도 패스도 없이.

다중 화자 대화

Dialogue V3의 한 생성에서 화자 수는 무제한입니다. 각 화자는 독립적으로 설정할 수 있습니다. 고유한 목소리, 고유한 안정성, 고유한 오디오 태그. 시스템은 화자 교대, 발화 사이의 자연스러운 쉼, 대화의 추진력, 그리고 둘 이상의 목소리를 번갈아 읽기가 아닌 진짜 주고받기로 만드는 리듬을 처리합니다.

두 호스트의 대화 — 팟캐스트 콘텐츠, 제품 설명 대화, Q&A 구간의 실용 형식. 각 호스트에게 고유한 목소리 타입을 주면, 대화 모드가 수동 타이밍 조정 없이 주고받기를 매끄럽고 균형 있게 유지합니다.

캐릭터 대화 — 서사 콘텐츠, 스토리텔링, 다중 캐릭터 장면에. 고유한 목소리, 감정의 폭, 말하기 스타일을 가진 여러 캐릭터가 같은 출력 파일에. 오디오 태그와 결합하면 각 캐릭터는 대본 전체에서 일관된 말하기 프로필을 유지합니다.

113가지 보이스, 75개 언어

Kling AI Video는 ElevenLabs Dialogue V3를 위해 엄선된 113가지 보이스를 제공합니다. 가장 많이 쓰이는 제작 보이스의 셀렉션: 대변인과 브랜드 보이스, 교육용 내레이터, 캐릭터 대화, 대화형 호스트, 표현력 있는 퍼포머. 각 프리셋에는 생성을 실행하기 전에 보이스 선택기 안에서 들을 수 있는 클라우드 호스팅 오디오 프리뷰가 있습니다.

자동 감지를 포함한 75개 언어를 지원합니다. 같은 대본 구조와 태그 설정이 모든 언어에서 작동합니다. 다국어 워크플로는 단순합니다. 대본을 한 번 쓰고, 타깃 언어마다 오디오를 생성하고, 각 언어 버전을 AI 아바타에서 같은 인물 사진과 결합. 캐릭터의 비주얼 아이덴티티는 일정하고 목소리만 변수입니다.

여러 시장을 상대하는 팀(같은 브랜드 대변인의 한국어·영어·일본어 제품 론칭)에게, 이 보이스·언어·아바타 직결 워크플로의 조합은 언어마다의 녹음 세션이라는 제작 부담을 지워 버립니다.

대본에서 AI 아바타로 — 완전한 파이프라인

Kling AI Video에서 ElevenLabs Dialogue V3의 가장 실용적인 워크플로는 AI 아바타로의 직접 연결입니다. 대화 오디오를 생성하고 인물 사진과 함께 아바타 워크플로로 흘려보내세요.

단독 도구라면 과정은 여러 플랫폼에 걸칩니다. TTS 서비스에서 오디오를 생성하고, 파일을 다운로드하고, 아바타 도구에 업로드하고, 생성을 실행. 각 단계가 수동 전달입니다.

Kling AI Video에서는 전 과정이 하나의 플랫폼에 담깁니다:

1. 텍스트 음성 변환에서 대화 쓰기 — 보이스 할당, 오디오 태그 배치, 안정성 선택
2. 오디오 생성
3. AI 아바타를 열어 인물 사진을 업로드하고 생성된 오디오 사용
4. 립싱크 영상 생성

인물은 쓴 그대로를, 고른 목소리로, 대본에 놓은 감정 연출대로 말합니다. 같은 인물 사진을 다른 오디오 파일(다른 언어, 다른 대본, 다른 톤)로 애니메이션화하면, 캐릭터 이미지 한 장에서 일관된 아바타 영상 라이브러리가 만들어집니다.

아바타 도구의 캐릭터 타입, 모델 티어, 인물 사진 요건의 상세는 Kling AI 아바타 가이드를 보세요.

ElevenLabs Dialogue V3로 만들 수 있는 것

AI 아바타의 토킹 헤드 영상 — 이 플랫폼의 핵심 통합 워크플로. 대본을 쓰고, Dialogue V3로 목소리를 생성하고, 오디오를 AI 아바타로. 인물은 당신의 연출대로 대본을 말합니다. 어떤 제작에서도, 어떤 언어에서도 일관됩니다.

팟캐스트와 멀티 호스트 오디오 — 자연스러운 대화 속의 둘 이상의 목소리. 대화 모드가 교대, 타이밍, 감정의 주고받기를 처리합니다. 인터뷰 풀 구간, 두 호스트의 토론, 오디오 드라마 장면이 대본만으로 태어납니다. 스튜디오 없이, 일정 조율 없이.

다국어 콘텐츠 로컬라이즈 — 재녹음도 캐스팅 변경도 없이 같은 대본을 여러 언어로 생성. 같은 태그 설정이 언어를 넘나들며 적용되어, 언어가 바뀌어도 캐릭터의 말하기는 일관됩니다. AI 아바타와 결합하면 완전히 로컬라이즈된 영상 콘텐츠로.

교육·강좌 낭독 — 긴 형식에서도 주의를 붙드는 감정 변화와 함께 수업 콘텐츠를 읽는 강사의 목소리. 오디오 태그가 요점에 강조를, 섹션 사이에 자연스러운 템포를 놓습니다.

제품 데모·설명 영상 내레이션 — 일정한 브랜드 보이스의 대본 기반 워크스루. 장면 영상에는 Kling 3.0 영상 생성을. 두 도구 모두 Kling AI Video에서 돌아갑니다.

오디오북과 스토리텔링 — 한 번의 생성에서 여러 캐릭터 보이스, 감정의 폭, 드라마틱한 템포를. 각 캐릭터가 고유한 보이스 프로필을 갖고, 오디오 태그가 줄 단위로 연기를 연출합니다.

Eleven v3 vs Eleven v2 — 무엇이 달라졌나

v2에서 v3로의 도약은 무엇보다 표현력과 구조에 관한 것입니다. v3는 대본 기반 대화와 연출된 연기를 위해 만들어졌습니다. 오디오 태그, 대화 모드, 언어 확장 모두 그 목적에 봉사합니다. 안정적이고 예측 가능한 말하기의 단일 화자 긴 낭독에는 v2도 여전히 유력한 선택입니다. Kling AI Video의 텍스트 음성 변환은 제작 표준으로 text-to-dialogue API를 통한 Eleven v3를 씁니다.

기술 사양

생성 전에 알아두면 좋은 것

5,000자 상한은 전체 대화 줄의 합계입니다. 두 화자가 80자씩 10줄을 주고받으면 800자. 상한에는 충분히 여유가 있습니다. 팟캐스트 풀 구간이나 여러 파트의 대본은 생성 구간으로 나눠 후반에서 조립해야 합니다.

태그 효과는 보이스에 따라 다릅니다. 감정 태그에 강하게 반응하는 목소리도, 절제된 목소리도 있습니다. 프리뷰를 기준으로 삼고, 본 제작 생성 전에 태그를 붙여 테스트하세요.

안정성 내추럴이 대부분의 용도를 커버합니다. 크리에이티브는 표현이 풍부하고 변주 많은 말하기지만 긴 대본에서는 흔들림이 커집니다. 드라마틱하거나 캐릭터가 많은 콘텐츠에. 로버스트는 모든 줄에서 톤을 맞춥니다. 일관성이 요구되는 브랜드·교육 콘텐츠에.

AI 아바타의 15초 상한을 내다보고 대본 구간을 설계하세요. 대화가 AI 아바타로 향한다면 각 생성 구간의 출력을 15초 미만으로. 화제 전환이나 섹션 경계 같은 대본의 자연스러운 구획이 실용적인 컷 포인트가 되며, 아바타 구간 사이의 톤과 템포 제어도 쉬워집니다.

다국어 생성은 같은 태그 구조를 씁니다. 태그 카테고리는 75개 언어 전체에서 작동합니다. [excited] 태그는 한국어 대본에서도 영어 대본에서도 같이 동작합니다. 다국어 콘텐츠 파이프라인은 대본 구조와 말하기 연출을 모든 언어 버전에서 공유할 수 있습니다.

ElevenLabs Dialogue V3를 쓰는 사람들

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