리모션 + MCP 로 혼합 영상 만들기_ 2주차 과제

# 「AI 영상은 생성 전에 결정된다」

## 컷별 화면·전환 블루프린트 V1

### 기본 제작 규격

* 화면: 1920×1080, 16:9
* 프레임레이트: 30fps
* 예상 러닝타임: 약 95~110초
* 내레이션 파일: 컷 번호 기준
* AI 영상·이미지: Kling MCP로 생성
* AI 생성 화면 사용량: 전체의 20% 이하
* 편집 중심: Remotion 인포그래픽·타이포그래피·모션 그래픽

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# 전체 시각 방향

## 스타일

‘AI 소개 영상’처럼 네온과 파티클을 남발하지 않습니다.

전문적인 기술 다큐멘터리와 제품 설명 영상의 중간 스타일로 구성합니다.

* 어두운 그래파이트 배경
* 밝은 아이보리 계열 본문
* 청록색 또는 밝은 파란색을 핵심 강조색으로 사용
* 경고와 오류는 주황색 계열로 제한
* 얇은 그리드, 노드, 연결선, 프레임 마커 활용
* 입체감은 약한 그림자와 레이어 깊이로만 표현
* 지나친 글로우, 렌즈 플레어, 3D 회전 금지

## 가독성 기준

* 핵심 문구: 90~150px
* 장면 제목: 60~80px
* 보조 설명: 36~48px
* 화면 안전 여백: 좌우 최소 120px
* 한 화면 핵심 문장: 최대 1개
* 보조 항목: 최대 4개
* 내레이션 문장 전체를 자막처럼 반복하지 않음
* 내레이션의 핵심 단어만 화면에 표시

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# 컷 1 — AI 영상 하이라이트

### 권장 길이

0:00~0:03

### 화면 목적

설명보다 먼저 결과물을 보여주며 시선을 잡습니다.

### 화면 구성

Kling MCP로 만든 완성도 높은 AI 영상 한 장면을 풀스크린으로 재생합니다.

장면은 시각적으로 강해야 하지만 너무 복잡하면 안 됩니다.

권장 소재:

* 영화적인 인물 장면
* 명확한 행동이 있는 광고 장면
* 카메라 움직임이 인상적인 짧은 장면
* 빛과 공간감이 좋은 시네마틱 장면

화면에는 글자를 넣지 않습니다.

### 모션

첫 프레임부터 영상이 바로 시작됩니다.
로고나 인트로 애니메이션을 먼저 보여주지 않습니다.

2.5초부터 영상 속 움직임이 급격히 느려지고 마지막 프레임에 가까워집니다.

### 전환

약 3초 지점에서 영상이 순간적으로 정지합니다.

동시에:

* 화면 채도 감소
* 밝기 감소
* 배경 블러 증가
* 저음 임팩트 효과음

이 정지 화면이 그대로 컷 2의 배경이 됩니다.

### 후킹 포인트

첫 3초 안에 “이 영상도 AI로 만든 것인가?”라는 궁금증을 만듭니다.

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# 컷 2 — 메인 타이틀

### 권장 길이

0:03~0:07

### 화면 목적

영상의 핵심 주장을 영화 타이틀처럼 각인합니다.

### 화면 구성

중앙 대형 타이틀:

**AI 영상은
생성 전에 결정된다**

하단 작은 부제:

**한 문장의 아이디어가 영상이 되기까지**

배경에는 컷 1의 정지된 AI 영상이 어둡고 흐릿하게 남아 있습니다.

### 모션

첫 번째 줄이 먼저 나타나고, 5~8프레임 뒤 두 번째 줄이 강하게 등장합니다.

글자가 날아오거나 회전하지 않습니다.

* 약한 확대
* 짧은 불투명도 변화
* 미세한 문자 간격 변화

정도로만 구성합니다.

### 전환

배경 AI 영상은 점차 완전히 사라지고 타이틀 글자와 얇은 그리드만 남습니다.

타이틀 글자의 일부가 축소되며 컷 3의 인포그래픽 제목으로 변형됩니다.

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# 컷 3 — 문제 제기

### 내레이션 길이

7.288초

### 내레이션

AI 영상은 이제 누구나 만들 수 있습니다.
하지만 원하는 장면을 안정적으로 만드는 일은 여전히 쉽지 않습니다.

### 화면 목적

‘생성 가능’과 ‘의도대로 제작’ 사이의 차이를 직관적으로 제시합니다.

### 화면 구성

초반에는 중앙에 큰 문장 하나만 표시합니다.

**누구나 생성할 수 있다**

그 아래에 생성 버튼과 완성된 영상 썸네일이 빠르게 나타납니다.

내레이션 두 번째 문장이 시작되면 화면이 좌우로 갈라집니다.

왼쪽:

**영상이 나왔다**

* 생성 완료 체크
* 영상 썸네일
* 성공 상태

오른쪽:

**원하는 장면인가?**

* 인물
* 행동
* 카메라
* 장면 변화

네 항목이 물음표 상태로 나타납니다.

### 모션

왼쪽은 빠르고 매끄럽게 완성됩니다.

오른쪽은 일부 항목만 체크되고 나머지는 불확실하게 흔들리거나 흐려집니다.

### 전환

오른쪽의 네 항목이 화면 중앙으로 이동해 하나의 입력창으로 합쳐집니다.

입력창이 컷 4-1의 T2V 프롬프트 박스로 연결됩니다.

### 후킹 포인트

“영상이 생성됐다는 것과 내가 원한 영상이라는 것은 다르다”는 문제를 시각적으로 제시합니다.

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# 컷 4-1 — T2V

### 내레이션 길이

3.709초

### 화면 목적

T2V의 개념을 한 번에 이해시킵니다.

### 화면 구성

왼쪽에 텍스트 프롬프트 입력창:

**비 오는 밤, 네온사인 아래를 걷는 여성**

오른쪽에 생성된 영상 프레임이 나타납니다.

상단 라벨:

**T2V · Text to Video**

하단 보조 문구:

**텍스트 → 영상**

### 모션

프롬프트 문장이 짧게 입력됩니다.

문장이 완성되면 글자가 작은 데이터 조각으로 분해되어 오른쪽 영상 프레임으로 이동합니다.

### 전환

오른쪽의 생성 영상 프레임은 그대로 유지합니다.

왼쪽 프롬프트 입력창만 접히며 기준 이미지 카드로 바뀝니다.

컷을 끊는 느낌보다 동일한 인터페이스가 변형되는 방식으로 이어집니다.

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# 컷 4-2 — I2V

### 내레이션 길이

4.127초

### 화면 목적

T2V와 I2V의 차이를 명확히 보여줍니다.

### 화면 구성

왼쪽:

* 기준 이미지
* 작은 이미지 아이콘
* ‘Reference Image’ 라벨

중앙:

* 움직임 화살표
* 카메라 이동 아이콘

오른쪽:

* 이미지 속 인물이 움직이는 영상 프레임

상단 라벨:

**I2V · Image to Video**

하단 보조 문구:

**이미지 + 움직임 지시 → 영상**

### 모션

정지 이미지 위에 다음 지시가 순서대로 표시됩니다.

* 고개를 든다
* 카메라가 천천히 접근한다
* 배경의 조명이 흔들린다

지시가 들어올 때마다 오른쪽 프레임 속 해당 요소가 미세하게 움직입니다.

### 전환

기준 이미지 주변에 새로운 레퍼런스 카드들이 추가됩니다.

* 인물 이미지
* 동작 영상
* 스타일 이미지
* 오디오 파형

카메라가 약간 빠지면서 전체 구조가 컷 4-3의 노드 다이어그램이 됩니다.

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# 컷 4-3 — Omni

### 내레이션 길이

5.381초

### 화면 목적

Omni를 단순히 ‘기능이 많은 방식’이 아니라 ‘여러 기준을 동시에 사용하는 방식’으로 설명합니다.

### 화면 구성

중앙에 최종 영상 프레임을 배치합니다.

주변에 네 개의 입력 노드:

* 인물
* 스타일
* 동작
* 카메라

각 노드에서 중앙 영상으로 연결선이 이어집니다.

상단 라벨:

**OMNI · Multi-reference Control**

하단 핵심 문구:

**여러 레퍼런스를 함께 사용**

### 모션

노드가 한꺼번에 등장하지 않습니다.

내레이션 진행에 따라 하나씩 연결되고 중앙 영상의 모습이 구체화됩니다.

마지막에는 입력 노드가 많아지면서 작은 문구가 등장합니다.

**통제 범위 ↑
결정해야 할 요소 ↑**

### 전환

T2V, I2V, Omni의 세 출력 영상이 나란히 정렬됩니다.

입력 방식은 다르지만 세 영상 아래에 동일한 빈 슬롯이 나타납니다.

이 빈 슬롯이 컷 5의 핵심 오브젝트가 됩니다.

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# 컷 5 — 비워 둔 부분

### 내레이션 길이

3.474초

### 내레이션 핵심

비워 둔 부분은 모델이 채웁니다.

### 화면 목적

영상 전체의 핵심 논리를 짧고 강하게 제시합니다.

### 화면 구성

화면 중앙에 제작 요소 슬롯을 배치합니다.

* 인물: 지정됨
* 공간: 지정됨
* 카메라: 미지정
* 행동의 결과: 미지정

미지정된 두 슬롯은 빈칸으로 표시합니다.

잠시 뒤 빈칸 안에 모델 아이콘이 나타나고 임의의 선택이 채워집니다.

* 카메라: 원형 이동
* 행동의 결과: 임의로 완성

중앙 대형 문구:

**빈칸은 비어 있지 않는다**

### 모션

미지정 슬롯이 깜박이며 모델이 선택한 값으로 자동 완성됩니다.

### 전환

자동 완성된 결과값이 실제 AI 영상 프레임 위의 주석으로 변합니다.

화면이 확대되며 컷 6의 사례 장면으로 들어갑니다.

### 후킹 포인트

영상 전체에서 처음으로 핵심 명제를 강하게 보여주는 구간입니다.

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# 컷 6 — 자연스러움과 의도의 차이

### 내레이션 길이

8.855초

### 화면 목적

‘좋은 모델은 잘 만든다’는 인식을 부정하지 않으면서, 그것이 통제와 동일하지 않다는 점을 보여줍니다.

### 화면 구성

Kling MCP로 만든 짧은 사례 영상을 재생합니다.

예시 구조:

사용자가 의도한 장면:

* 인물이 빠르게 물건을 집는다
* 카메라는 고정
* 긴박한 분위기

모델이 만든 장면:

* 인물이 천천히 물건을 집는다
* 카메라가 부드럽게 회전
* 감성적인 슬로모션

영상 자체는 충분히 자연스럽고 완성도가 높아야 합니다.

1~2초 재생 후 화면을 정지하고 세 개의 주석을 표시합니다.

* 행동 속도 변경
* 카메라 연출 변경
* 감정의 방향 변경

화면 중앙에 두 문구가 대비됩니다.

**자연스럽다**
≠
**의도대로다**

### 모션

처음에는 영상을 평가 없이 보여줍니다.

정지 이후 분석선과 주석이 등장하면서 관점이 바뀝니다.

### 전환

영상 프레임과 주석이 뒤로 밀려납니다.

주석 속 단어인 ‘인물, 행동, 공간, 변화’가 앞으로 이동해 컷 7의 구조 카드가 됩니다.

### 후킹 포인트

시청자가 실제 AI 결과를 본 뒤 “왜 잘 만든 것 같은데 틀렸는가”를 깨닫게 하는 첫 번째 증거 구간입니다.

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# 컷 7 — 아이디어 분해

### 내레이션 길이

4.545초

### 화면 목적

추상적인 아이디어를 제작 가능한 단위로 바꾸는 과정을 보여줍니다.

### 화면 구성

상단에 원래 아이디어 문장:

**한 여성이 급하게 카페를 떠난다**

문장이 네 개의 카드로 분해됩니다.

* 인물: 젊은 여성
* 행동: 자리에서 일어나 출구로 이동
* 공간: 늦은 밤의 카페
* 변화: 앉아 있음 → 카페를 나감

### 모션

문장 속 단어에 밑줄이 생깁니다.

각 단어가 아래로 이동하면서 해당 카드에 들어갑니다.

카드는 순서대로 채워지며 마지막에 하나의 구조화된 장면이 완성됩니다.

### 전환

‘변화’ 카드만 화면 중앙에 남고 확대됩니다.

카드 안의 화살표가 컷 8의 시작·종료 프레임을 연결하는 타임라인으로 늘어납니다.

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# 컷 8 — 시작 상태와 종료 상태

### 내레이션 길이

4.023초

### 화면 목적

장면을 행동 설명이 아니라 상태 변화로 정의하는 방식을 보여줍니다.

### 화면 구성

왼쪽 프레임:

**START**

* 인물이 의자에 앉아 있음
* 가방은 테이블 위
* 문은 닫혀 있음

오른쪽 프레임:

**END**

* 인물이 문밖에 있음
* 가방을 들고 있음
* 문이 열려 있음

중앙에는 굵은 진행 화살표를 배치합니다.

하단 핵심 문구:

**장면은 상태의 변화다**

### 모션

처음에는 START 화면만 보입니다.

화살표가 오른쪽으로 진행하며 END 화면이 나타납니다.

중간 동작 전체를 보여주지 않고 시작과 끝의 차이만 명확히 보여줍니다.

### 전환

START와 END 프레임이 각각 이미지 레퍼런스 카드로 축소됩니다.

그 사이에 텍스트 프롬프트 카드가 삽입되며 컷 9로 이어집니다.

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# 컷 9 — 레퍼런스와 프롬프트의 역할

### 내레이션 길이

5.616초

### 화면 목적

레퍼런스와 프롬프트를 아이디어 생성 도구가 아니라 결정 전달 도구로 정의합니다.

### 화면 구성

왼쪽 카드:

**REFERENCE**

* 인물의 모습
* 공간의 형태
* 시작 상태
* 스타일 기준

오른쪽 카드:

**PROMPT**

* 어떤 행동을 하는가
* 무엇이 변하는가
* 카메라는 어떻게 보는가
* 무엇을 유지해야 하는가

두 카드가 중앙의 영상 생성 모델로 연결됩니다.

하단 핵심 문구:

**먼저 결정하고, 이후 전달한다**

### 모션

아이디어 전구 아이콘이 바로 모델로 들어가려다 멈춥니다.

중간에 ‘결정’이라는 필터를 통과한 뒤 레퍼런스와 프롬프트로 나뉩니다.

### 전환

화면 전체가 잠시 멈춥니다.

중앙에 대형 질문이 오버레이됩니다.

**“요즘 모델은 알아서 잘하지 않나?”**

이 질문이 컷 10의 시작 화면이 됩니다.

### 후킹 포인트

시청자가 가질 법한 반론을 영상이 먼저 제기하면서 이탈을 방지합니다.

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# 컷 10 — 모델이 좋아지면 구조화는 필요 없나

### 내레이션 길이

9.639초

### 화면 목적

영상의 핵심 반론을 처리하고 주장을 강화합니다.

### 화면 구성

초반 대형 문구:

**요즘 모델은 알아서 잘한다?**

문구가 위로 이동하며 아래에 세 개의 짧은 AI 사례가 등장합니다.

사례 A:

* 인물 외형은 자연스러움
* 장면 사이에서 옷이나 소품이 변함

사례 B:

* 행동은 부드러움
* 물건을 집기 전에 이미 손에 들려 있음

사례 C:

* 영상미는 좋음
* 중요한 행동을 카메라가 보여주지 않음

각 사례는 1~2초 재생 후 정지합니다.

화면 하단 핵심 문구:

**프레임은 자연스럽다
장면의 논리는 어긋난다**

### 모션

세 사례가 동시에 재생되지 않습니다.

A → B → C 순서로 빠르게 교체합니다.

마지막에는 세 프레임이 한 화면에 정렬되며 공통 문제를 표시합니다.

**사용자가 결정하지 않은 부분**

### 전환

세 사례의 오류 표시가 모두 중앙의 하나의 경계선으로 합쳐집니다.

경계선 왼쪽에는 ‘사용자’, 오른쪽에는 ‘모델’이 나타납니다.

이 구조가 컷 11의 통제 범위 화면으로 연결됩니다.

### 후킹 포인트

약 1분 지점에서 실제 오류 사례를 연속 제시해 화면 리듬을 다시 끌어올립니다.

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# 컷 11 — 구조화의 목적

### 내레이션 길이

7.758초

### 화면 목적

구조화를 복잡한 프롬프트 작성법으로 오해하지 않도록 결론을 정리합니다.

### 화면 구성

화면 중앙에 가로 슬라이더를 배치합니다.

왼쪽:

**사용자가 직접 결정**

* 인물
* 핵심 행동
* 시작과 끝
* 반드시 유지할 요소

오른쪽:

**모델에게 맡김**

* 작은 배경 움직임
* 자연스러운 표정 변화
* 세부 질감
* 보조적인 물리 효과

슬라이더의 위치가 바뀌면서 통제 범위가 달라지는 모습을 보여줍니다.

중앙 핵심 문구:

**구조화는 더 많이 쓰는 일이 아니다**

잠시 뒤 문구 교체:

**결정의 경계를 정하는 일이다**

### 모션

모든 항목을 한꺼번에 등장시키지 않습니다.

‘직접 결정’과 ‘맡김’이 번갈아 강조되며 서로 다른 역할임을 보여줍니다.

### 전환

슬라이더의 중앙 핸들이 작은 점으로 축소됩니다.

점이 오른쪽으로 이동하면서 제작 파이프라인을 그립니다.

아이디어 → 결정 → 레퍼런스·프롬프트 → 생성

이 파이프라인이 컷 12의 결론 화면이 됩니다.

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# 컷 12 — 결론

### 내레이션 길이

3.056초

### 화면 목적

영상의 핵심 문장을 다시 각인하고 오프닝과 연결합니다.

### 화면 구성

중앙 파이프라인:

**IDEA → DECISION → GENERATION**

‘DECISION’만 강조색으로 표시합니다.

파이프라인이 사라진 뒤 최종 문구가 크게 나타납니다.

**좋은 AI 영상은
생성 전에 결정됩니다**

배경에는 컷 1에서 사용한 AI 영상의 마지막 프레임을 다시 사용합니다.

이번에는 블러 없이 선명하게 보여줍니다.

### 모션

결론 문장은 서서히 나타나기보다 짧고 분명하게 등장합니다.

내레이션이 끝난 뒤 1.5~2초 정도 화면을 유지합니다.

### 전환·종료

배경 영상이 아주 짧게 다시 움직입니다.

마지막 프레임에서 화면이 검게 사라집니다.

엔드카드나 로고가 필요하다면 별도 2초 이내로 추가합니다.

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# 전체 전환 원칙

## 주요 섹션 전환

주요 논리가 바뀌는 지점에서만 강한 전환을 사용합니다.

* 컷 1 → 2: 영상 정지 + 타이틀 임팩트
* 컷 5 → 6: 인포그래픽에서 실제 AI 사례로 확대
* 컷 9 → 10: 시청자 반론을 대형 질문으로 제시
* 컷 11 → 12: 결정 구조가 최종 파이프라인으로 변형

## 일반 컷 전환

일반 장면은 다음 방식을 우선합니다.

* 동일 오브젝트의 크기와 위치를 유지한 모프 전환
* 카드가 다음 컷의 프레임으로 변형
* 연결선이 다음 장면의 타임라인으로 확장
* 핵심 단어가 다음 컷의 제목으로 이동

단순 페이드나 화면 전체 슬라이드는 반복하지 않습니다.

## 전환 시간

* 짧은 정보 컷: 약 6~10프레임
* 일반 컷: 약 10~15프레임
* 주요 섹션 전환: 약 15~24프레임
* 전환 자체가 정보를 가리지 않도록 구성

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# 시청 유지용 후킹 구조

## 0~3초

완성도 높은 AI 영상으로 시각적 관심 확보

## 약 12초

‘생성됨’과 ‘원하는 결과’의 차이 제시

## 약 30초

**빈칸은 비어 있지 않는다**라는 핵심 문구 공개

## 약 40초

실제 AI 영상의 자연스럽지만 잘못된 연출 분석

## 약 60초

시청자의 반론인
**“요즘 모델은 알아서 잘하지 않나?”** 제시

## 약 65~75초

AI 오류 사례 연속 제시

## 엔딩

오프닝의 AI 영상으로 돌아오며 핵심 문장 회수

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# Codex 구현 자율성

블루프린트의 정보 구조와 컷 순서는 유지합니다.

다음 항목은 실제 프리뷰를 기준으로 Codex가 조정할 수 있습니다.

* 내레이션 앞뒤 화면 여백
* 화면 요소의 등장 프레임
* 전환 길이
* AI 영상 재생 길이와 정지 시점
* 짧은 컷의 카드 수
* 가독성을 위한 컷별 0.5~1초 연장
* 총 러닝타임에 따른 장식 모션 축소

다음 항목은 임의로 변경하지 않습니다.

* 컷별 핵심 메시지
* 내레이션 파일과 순서
* 핵심 문구
* 시작 상태와 종료 상태의 논리
* AI 사례가 전달해야 하는 오류 유형
* 결론의 의미