머리에 꽃이 달린 핑크 돌고래
시도하고자 했던 것과 그 이유를 알려주세요. (핑크돌고래 영상 목적)
시도하고자 했던 것: 20년 지기 신부(실버 폭스)와 나(핑크 돌고래)의 우정, 그리고 다정한 신랑(흰색 벨루가)의 만남과 결혼을 축하하기 위한 5분 분량의 전용 웨딩 애니메이션 뮤직비디오(16:9 가로형 FHD MP4) 제작.
이유: 지피터스 끌림 영상 스터디를 통해 다진 지식을 실전에 직접 적용해 보고자 하였습니다. 인생의 가장 소중한 순간에 20년 동안 나누었던 감정과 추억을 아름다운 동화처럼 재현하고, 신부와 신랑에게 세상에 단 하나뿐인 오리지널 음원과 일러스트 영상을 선물해 깊은 감동을 선사하기 위함이었습니다.
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요? (AI 제작 과정 및 사용 툴)
ChatGPT (가사 추출, 프롬프트, 이미지 생성)
관계 해석
한국어로 된 단어가 있는 한국어 페이지
가사 추출: 이 내용을 바탕으로 10년 치 카카오톡 대화방 텍스트 데이터를 ChatGPT에 입력하여 우리의 핵심 추억(밤샘 전화, 생일 케이크 등)이 녹아든 가사 추출.
사운드 기획: Suno에 입력할 사운드 스타일 태그 및 프롬프트 생성 요청.
-> 토이스토리나 코코의 "리멤버 미" OST
DALL-E 이미지 생성: ChatGPT(DALL-E)를 활용하여 동화 같은 감성의 돌고래, 여우, 벨루가 캐릭터 일러스트 직접 생성.
고양이를 데리고 있는 여자와 남자의 일련의 사진
🎨 생성된 캐릭터 디자인 (ChatGPT DALL-E)
Suno (음악 생성)
ChatGPT가 추천해 준 프롬프트를 사용하여 몽환적이고 경쾌한 토이스토리의 'You've Got a Friend in Me'나 코코의 '리멤버미' 같은 풍의 웨딩 팝 테마곡
오리지널 고음질 WAV 파일 | 모바일 재생용 MP3 파일
Antigravity (AI 코딩 에이전트 & 기존 하네스 변형)
지피터스 끌림 영상 스터디 가이드를 배경 삼아 에이전트와 영상 제작을 위한 전체 씬 구성 및 미드저니/플로우용 영상 제작 프롬프트를 설계.
React 기반 영상 렌더링 프레임워크인 Remotion의 기존 하네스(템플릿 프로젝트 구조)를 변형하여 영상 소스, Suno 음원, 효과음(SFX), 자막 레이아웃을 코드로 결합 및 배치.
Google Flow (비디오 소스 생성)
ChatGPT로 만든 고품질 일러스트들을 Google Flow에 입력하여 움직임을 부여하고, 총 30개의 씬에 달하는 완성도 높은 애니메이션 클립 소스 생성. -> 여기서 기본 연출은 챗지피티(8개 씬) 자세한 영상 구성 프롬프트는 안티그래비티가 짜줌(30씬) 영상 구성 + 프롬프트
내가 왜 30씬이나 만들었는가!!!(노래가 5분 8초고, 플로우가 8초짜리 밖에 못 만들어서 30개 필요했음
달에 있는 사람들의 사진 콜라주
Genspark (타임스탬프 정밀 제작)
생성된 음원을 정밀 분석해 보컬 호흡에 맞춰 쪼개진 정밀 타임스탬프 데이터를 추출하여 싱크 세팅의 기반으로 활용.
결과와 배운 점
과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요? (실제 실패 사례 및 극복 과정)
가사 추출, 음원 생성 단계는 즐겁게 넘어갔으나(매번 울고 추억하고 감동함)
안티그래비티를 통해 기존 하네스 템플릿을 브라이덜 샤워 프로젝트에 맞게 코딩으로 편집 및 정렬하는 과정에서 혹독한 실패와 극적인 극복 과정이 있었습니다.
[실패 1] "플로우는 직접 안 구워주니?" - 30개 씬의 중노동
상황: 에이전트(안티그래비티)가 구글 플로우(Google Flow) 영상 클립 생성까지 다 해줄 줄 알았으나, 에이전트가 직접 비디오 생성을 처리하지 못해 결국 사용자가 일일이 ChatGPT 이미지를 바탕으로 30개의 플로우 영상을 수동으로 생성해야 했습니다.
이유: Suno 음악은 5분 8초(308초)인데 플로우가 뽑아낼 수 있는 길이는 한 번에 8초뿐이었기에, 영상의 빈틈을 메우기 위해 정확히 30개의 씬을 수작업으로 준비하고 맞춰야 하는 기나긴 중노동 과정을 거쳤습니다.
[실패 2] 새벽 4시의 악몽: 가이드 미인식과 오빠 실사 노출 대참사
상황: 비디오 빌드를 돌렸는데, 동화적인 톤으로 나와야 하는 영상의 마지막 장면에 뜬금없이 신랑(오빠)의 실제 얼굴 사진이 여과 없이 노출되는 최악의 결과물이 나왔습니다. 에이전트가 레퍼런스 문서를 아예 읽지 않고 코드를 엉망으로 짜둔 탓이었습니다. 새벽 시간대에 에이전트의 컨텍스트 한계로 판단되어 정신적 충격을 안고 한차례 포기했었습니다.
[실패 3] 인물 배제 성공! 그런데 가로형인데 세로형 렌더링?
상황: 실사 사진이 튀어나오지 않도록 인물을 배제하고 동물 위주로 클립을 교체해 하네스에 얹었고, 드디어 렌더링에 성공했습니다. 그러나 완성된 비디오를 확인해 보니 가로 상영용인데 숏츠 규격인 세로형 비디오로 잘못 출력되어 있었습니다.
극복: 가로형 레이아웃 규격에 맞춰 하네스 코드를 다시 짰고, 비디오 소스도 처음부터 가로형 비율로 재생성하여 신랑 얼굴과 벨루가 캐릭터가 깔끔하게 안착하도록 수정했습니다.
[실패 4] 지옥의 이틀(2일): 구 데이터 도돌이표와 젠스파크 정면 돌파
상황: 자막 싱크가 실제 음성 오디오와 도무지 맞지 않아 무려 이틀 동안 밤낮으로 시간을 허비했습니다. 안티그래비티 에이전트가 내부 캐시/메모리에 남아 있는 잘못된 이전 타임스탬프를 앵무새처럼 계속 재활용하며 빌드하는 고집을 부려 해결의 기미가 안 보였습니다.
극복: 에이전트의 자막 정렬 지능을 신뢰하는 대신, ChatGPT와 젠스파크(Genspark)를 동원해 영어/한글 번역 및 한 줄 단위의 정밀한 절대 시간 타임라인 JSON 데이터를 수동으로 추출해 냈습니다. 이 최종 완성 데이터를 에이전트의 자막 폴더에 직접 꽂아주고 강제 빌드하자 이틀간 괴롭히던 싱크 문제가 단숨에 완벽히 해결되었습니다.
최종 완성본
배운 점과 나만의 꿀팁을 알려주세요.
꿀팁: AI 템플릿에서 기본으로 제공하는 화려한 모션(자막 흔들림, 전환 페이드 효과 등)은 때로 시각적 스트레스가 됩니다. 다중 언어 자막처럼 정보량이 많을 때는 과감히 모션을 생략하고 정적으로 노출하는 것이 씬 전환의 완성도를 훨씬 세련되게 만듭니다. -> 이건 안티그래비티가 하는 말이고
나의 꿀팀은, 역시 내용은 깊고 구체적이고, 낱낱해야 내용이 잘 나온다. "핑크돌고래" "사막여우"는 우리가 늘 하던 농담이고(예전에 했던 테스트) AI던 누구던 알 수 없는 얘기들인데, 이런 내용으로 나오니까 언니가 엄청 좋아했음. 나도 만족했고! AI로 생산성을 얻고 나니 이제 질적인 내용이 중요하다는 생각이 드네요!
번외. 현장 상황 & 앞으로의 계획
T인 언니도 울고 나도 울고 하늘도 잠깐 울고 엄마 아빠 다 울고 호텔 매니저도 울고 드레스 여사님도 우는 감동의 바다!!!
근데 왜 신랑측에서는 웃음이 나온 걸까? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
물결님이 레퍼런스 꼼꼼하게 쓰라고 하고, 스토리 보드 쓰라고 한 거 받고
가족 이야기나 논문 관련 영상 꾸준히 만들어볼 계획!!!
도움 받은 글
22기 끌림영상 물결님과 하뚱님과 울트라멤버쉽 동료들과 22기 동기들!
