AI로 영상을 만들 때 가장 어려운 건 생성 자체가 아니라 여러 컷이 같은 인물, 같은 장소, 같은 톤을 유지하게 만드는 일입니다. 그 흐름 전체를 하나의 캔버스에서 눈으로 보고 조작하도록 만든 제작 도구입니다. ㅡ풀어야 했던 문제 - 이미지 시안용 파이프라인: 영상에 맞지 않아 별도 흐름이 필요했습니다 - 컷마다 따로 생성하면 인물과 배경이 달라져 하나의 영상으로 붙지 않았습니다 - AI에 전부 맡기면 통제가 안 되고, 전부 수작업이면 속도가 나지 않았습니다 ㅡStudio Maestiq 수행 범위 - 기획, 설계, 디자인, 개발, 배포 (자체 도구, 현재 운영 중) ㅡ기술 스택, 인프라 ㅡ 무엇으로 무엇을 풀었나 - React Flow 노드 캔버스 ㅡ 제작 단계를 노드와 연결선으로 드러내, 어디서 무엇이 만들어지는지 보이게 - Next.js 16 + TypeScript, Cloudflare Workers 엣지 배포 ㅡ 전용 서버 없이 상시 가동 - Cloudflare D1 + R2 ㅡ 프로젝트 상태와 생성된 프레임, 영상 자산을 분리 저장 - 브라우저 내 ffmpeg(WebAssembly) ㅡ 렌더 서버 없이 브라우저에서 컷을 이어 붙여 최종 영상 생성 - 모델 어댑터 계층 ㅡ 영상 생성 모델을 슬롯으로 분리해 벤더, 모델 교체 가능(카탈로그 14종) ㅡ이 도구의 실제 크기 ㅡ 조합 가능한 연출의 수 씬 하나를 만들 때 고를 수 있는 값이 이렇습니다. - 샷 타입 24종 (사이즈 10 + 앵글 8 + 구성 6, 업계 통용 어휘 그대로) - 카메라 움직임 29종 (기본 7 + 트랙 9 + 크레인 5 + 특수 8) - 시간대 8종, 비주얼 스타일 10종, 영상 생성 모델 14종 - 여기에 촬영감독, 렌즈, 조명, 색감, 카메라무빙, 시각효과, 분위기 7개 계열로 정리한 시네마토그래피 어휘 377개 샷 x 카메라 x 시간대 x 스타일 x 모델만 조합해도 씬 하나당 약 80만 가지입니다. 어휘 풀에서 몇 개를 골라 얹는 순간 조합은 수천만 단위로 늘어납니다. 이 값들은 화면에서 고르면 곧바로 실제 생성 프롬프트로 번역되어 들어갑니다. ㅡ핵심 설계 1. 노드 캔버스 ㅡ 스토리 바이블, 씬, 자산, 시작 프레임, 영상, 결합까지 6종 노드가 선으로 이어집니다. 각 노드의 실행 버튼을 눌러 그 단계만 다시 돌릴 수 있습니다. 2. 한 번의 호출로 기획 전체 ㅡ 스토리 바이블과 씬 분해, 필요한 자산 목록을 한 번에 산출합니다. 단계마다 따로 부르는 것보다 비용이 낮고 무엇보다 톤이 흔들리지 않습니다. 3. 4단 일관성 유지 ㅡ 자산 레퍼런스 이미지에서 씬 시작 프레임으로, 다시 image-to-video 순으로 앞 단계 결과를 물려받습니다. 컷이 바뀌어도 같은 인물, 같은 공간으로 보이게 만드는 구조입니다. 4. 사람 검토 3게이트 ㅡ 기획, 자산, 영상 단계마다 사람이 확인해야 다음으로 넘어갑니다. 잘못된 방향으로 끝까지 가서 전부 버리는 일을 막습니다. 5. 프롬프트 엔지니어링 내장 ㅡ 화면에서 고른 값이 영문 생성 프롬프트로 자동 조립됩니다. 시작 프레임용과 영상용 프롬프트를 각각 다른 문법으로 만들고(모델마다 알아듣는 형식이 다릅니다), 만들어진 원문을 그대로 열어 손볼 수도 있습니다. 6. 컷 결합과 패키지 ㅡ 완성 컷을 이어 붙이고 다운로드 패키지로 묶습니다. ㅡ작업 규모 영상 전용 API 라우트 23개, 캔버스 노드 6종, 전용 컴포넌트 26개, 파이프라인 9단계 샷 24, 카메라 무빙 29, 시간대 8, 비주얼 스타일 10, 영상 모델 14, 시네마토그래피 어휘 377(7계열) 실제 제작 사례: ㅡ 브랜드 광고 영상(세로 9대16, 28초, 대사 포함) 완주, 브랜드 필름 시리즈 다수 진행 대상 플랫폼과 프로젝트에 포함된 고객사 이름은 가렸습니다. 화면은 실제 운영 중인 도구입니다. AI 생성 도구를 실제 업무 흐름에 앉히는 일, 즉 어디까지 자동으로 하고 어디서 사람이 확인할지 설계하는 작업이 필요하시면 편하게 상담 남겨주세요.