안티그래비티와 클로드코드로 왕과사는남자 뮤비를 만들어 보았습니다.

AI로 뮤직비디오를 만들다 — 72시간, $34로 완성한 5분 9초 MV 제작기

영화 《왕과 사는 남자》의 감동을 Suno AI + Imagen 4.0 + Veo 3.0 + Claude Code로 재탄생시킨 풀 파이프라인 기록

긴글 안좋아 하시는 분은 아래 링크에서 시각화한 자료로 보셔도 됩니다.

ALT

ai cloud 4 이미지 10월

https://wangsanim-presentation.vercel.app/

TL;DR

왜 이 프로젝트를 시작했나

2026년 3월, 영화 《왕과 사는 남자》를 보고 큰 감동을 받았습니다.

단종과 엄흥도 — 왕과 신하가 아닌, 사람과 사람으로 만난 두 남자의 이야기. 이 감동을 음악과 영상으로 표현하고 싶었습니다.

문제는 저는 영상 전문가도, 일러스트레이터도, 작곡가도 아니라는 점이었습니다. 하지만 2026년의 AI 도구들을 조합하면?

• Suno AI로 작곡

• Imagen 4.0으로 그림

• Veo 3.0으로 영상

• Claude Code로 오케스트레이션

결과: 72시간, $34로 5분 9초 뮤직비디오 완성.

7단계 AI 제작 파이프라인

Phase 1: 원작 분석 ──→ Phase 2: AI 작곡 (Suno AI)
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Phase 3: 스토리보드 (Antigravity + Grok)
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Phase 4: AI 이미지 생성 (Imagen 4.0) ──→ Phase 5: AI 영상 클립 (Veo 3.0)
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                              Phase 6: ffmpeg 편집 ──→ Phase 7: 자막 & 최종 출력

핵심 원칙: 음원 먼저, 씬 나중. 음원의 에너지 프로파일이 씬 분할의 근거가 됩니다.

72시간의 여정

DAY 1 — 3월 20일: 기획 & 레퍼런스 (12시간)

20:33 — 원작 분석 시작. 줄거리, 캐릭터, 테마를 12KB 문서로 정리. 핵심 모티프 4개 도출:

• 강 (유배→죽음)

• 줄 (뗏목→활줄)

• 밥상 (거부→소속)

• 이름 (왕→인간)

20:59 — Suno AI로 음원 4종 생성. “강을건너다 5번스타일” (5:09, D단조, 6/8박) 최종 선택. 대금+가야금+스트링스의 서정적 발라드.

21:30 — YouTube 김만오 리뷰(183만뷰) 분석. 댓글 200개 감성 분석으로 “밥상”, “한”, “정” 키워드 도출 → 가사 모티프 결정.

22:50~23:57 — 프로덕션 패키지 v4 → v5 → v6 진화.

🔴 시행착오 #1: v4에서 11씬으로 기획했으나, 음원 에너지 분석 후 에너지 변화점이 더 많아 13씬으로 재조정. 음원 없이 씬을 나눈 것이 문제.

DAY 2 — 3월 21일: 이미지 & 영상 생성 (24시간)

00:13 — 스토리보드 v7 최종 확정. 13씬 완전 명세 — 씬별 타임코드, 카메라, 조명, hex 컬러, 감정 곡선, 전환 지시.

03:16~07:30 — 이미지 생성 본격 시작:

• Imagen 4.0: 57장 (메인) — “Korean historical sageuk webtoon/manhwa illustration style”

• Codex: 66장 (비교용)

• 총 비용: ~$4

04:26~06:32 — Kling AI 영상 테스트… 실패.

🔴 시행착오 #3: 5건 테스트 후 스타일 불일치 확인. 2시간 낭비. 1~2컷만 비교하면 30분이면 충분했다. → Veo 3.0으로 전환.

12:28~ — Veo 3.0 영상 클립 배치 생성 시작. 총 60개 클립.

🔴 시행착오 #4: 순차 1개씩 제출하여 9개에 3시간+ 소요. Veo 3.0은 동시 3~4개 가능한데 몰랐다.

🔴 시행착오 #5: Rate Limit 재시도 [30, 60, 120]초 — 30초는 거의 항상 429 에러. 실제 쿨다운은 60~90초 필요.

DAY 3 — 3월 22일: 편집 & 완성 (24시간)

04:20 — 가사 v2 (김이나 스타일): 단어 수 15% 감소, 은유 밀도 2배.

20:41 — 최종 MV 인코딩 완료! “0.왕사님 뮤비.mp4” (306MB, 5:09, 1280×720 24fps)

23:36 — ffmpeg로 41개 클립 연결 + 음원 합성.

POST-PRODUCTION — 3월 30일 ~ 4월 7일

3/31 — 스토리보드 v7 대비 불일치 구간 식별. 핵심 5씬 보강 계획 수립.

4/1 — MV v5 최종본 완성 (148MB). SRT 가사 자막 3종, 썸네일 7종, 유튜브 업로드 패키지 완성.

4/7 — MV2 “벗” 기획안 작성. 엄흥도 시점, 10씬, 2.39:1 시네마스코프.

13씬 스토리보드

7가지 시행착오와 교훈

1. 음원 없이 씬 분할

• 문제: 11씬 → 음원 분석 후 13씬으로 재조정

• 교훈: 음원 확보 → librosa 에너지 분석 → 자동 씬 분할

2. 레퍼런스 과잉 추출

• 문제: 500+장 추출, 실사용 ~30장 (활용률 6%)

• 교훈: 씬당 3~5장 타겟팅 + 콘택트 시트로 필터링

3. Kling AI 2시간 낭비

• 문제: 부적합한 도구로 5건 테스트

• 교훈: 동일 이미지 1장으로 3종 도구 비교 (30분)

4. 순차 1개씩 클립 생성

• 문제: 9개 클립에 3시간+

• 교훈: Veo 3.0은 동시 3~4개 가능. 배치 제출 + 90초 간격

5. Rate Limit 쿨다운 부족

• 문제: [30, 60, 120]초 → 30초는 거의 항상 실패

• 교훈: [60, 90, 120]초 + 3회 실패 시 fal.ai 폴백

6. 이미지 3번에 나눠 생성

• 문제: 57장 → 9장 → 3장 (3일에 걸쳐 분산)

• 교훈: prompts.json 완성 후 한 번에 일괄 생성

7. 최종 버전 혼동

• 문제: 306MB vs 97MB 두 파일, 어느 것이 최종인지 불명확

• 교훈: FINAL_{프로젝트명}_v{N}.mp4 명명 규칙

비용 분석

비용의 88%가 Veo 3.0 영상 클립. 최적화하면 ~$20까지 줄일 수 있습니다.

실제 vs 최적화 워크플로우

3가지 핵심 원칙

1. 음원 먼저, 씬 나중

에너지 프로파일이 씬 분할의 근거. librosa RMS 분석으로 자동화 가능.

2. 한 번에 확정, 한 번에 생성

prompts.json 완성 → --dry-run으로 목록 확인 → 한 번에 생성.

3. 1장 테스트, N장 실행

도구 비교는 1장으로. 본 작업은 배치로.

다음 프로젝트: MV2 “벗”

같은 세계, 다른 시선.

마무리

이 프로젝트가 증명한 것:

AI 도구의 조합으로 전문가가 아닌 사람도 감동적인 뮤직비디오를 만들 수 있습니다.

물론 완벽하지는 않습니다. 캐릭터 일관성, Rate Limit, 버전 관리 등 수많은 시행착오가 있었습니다. 하지만 72시간, $34로 5분 9초의 뮤직비디오를 만들어낸 것 자체가 2026년 AI 크리에이티브 도구의 가능성을 보여줍니다.

다음에는 12시간, $20으로 만들 수 있을 것입니다. 시행착오에서 배웠으니까요.

“나으리… 차갑지요. 이제 나갑시다. 따뜻한 데로 갑시다.”

크레딧

• 원작: 영화 《왕과 사는 남자》 (2026, 장항준 감독)

• 음원: Suno AI

• 이미지: Google Imagen 4.0

• 영상: Google Veo 3.0, SeedAnce, fal.ai

• 오케스트레이션: Claude Code (Opus 4.6)

📽️ 눈물 참을 자신 있는 분만 시청 부탁드립니다.

https://youtu.be/lDmsLCnjWNk