AI 영상 제작 가이드: 캐릭터와 세계관 일관성 유지하기
- 작업 날짜: 2026-07-26
- 공개 범위: 공유용 요약본
이 글은 외부에서 공유받은 프롬프트를 참고해 진행한 작업을 정리한 사례다. 원문 프롬프트의 작성자는 내가 아니므로 전문과 원본 대화 링크는 공개하지 않고, 실제 작업에서 활용한 목적과 구조만 재구성해 소개한다.
소개
AI 영상 제작의 도전과 목표
AI 영상은 한 장면만 보면 그럴듯해도 여러 컷을 이어 붙이면 캐릭터의 얼굴, 체형, 의상과 배경의 색감, 조명이 쉽게 달라진다. 이번에는 장면을 바로 생성하기 전에 다음 두 가지 제작 기준을 먼저 정의했다.
캐릭터 마스터 시트
캐릭터의 얼굴, 체형, 의상, 색상, 표정과 포즈를 고정하는 기준
스타일·세계관 레퍼런스 시트
장소, 색감, 조명, 상징 요소와 작품 분위기를 고정하는 기준
목표는 보기 좋은 설정화 한 장을 만드는 데 그치지 않고, 이후 스토리보드·이미지·영상 생성에서 반복해서 사용할 수 있는 시각적 기준점을 마련하는 것이었다.
진행 방법
사용한 도구와 기술
ChatGPT
제작 단계와 필요한 입력 항목 정리
캐릭터 및 세계관 레퍼런스 시트 구성 설계
AI 이미지 생성 도구(ChatGPT)
확정된 캐릭터와 환경을 기준으로 장면별 스토리보드 이미지 생성
Codex
가로형 스토리보드를 9:16 세로 장면으로 재구성
생성 결과와 시행착오 문서화
Git 커밋과 GitHub PR 게시
GitHub
이미지와 제작 기록의 버전 관리
작업 흐름과 프롬프트 활용
핵심 감정·장르 결정
→ 시나리오 요약
→ 캐릭터·세계관 설정
→ 비주얼 스타일 확정
→ 캐릭터 프리뷰 확정
→ 캐릭터 마스터 시트
→ 세계관 레퍼런스 시트
→ 스토리보드
→ 장면별 이미지
→ 영상 생성각 단계의 결과를 다음 단계에 다시 입력해 맥락이 끊기지 않도록 했다. 특히 캐릭터 프리뷰와 마스터 시트를 이후 장면 생성 시 참조 이미지로 반복 사용했다.
프롬프트 요약과 활용
캐릭터 기준 시트 요청
프로젝트의 감정, 장르, 시나리오, 캐릭터 설정과 확정된 비주얼 스타일을 바탕으로
영상 제작에 반복 사용할 캐릭터 기준 시트를 구성한다.
포함할 기준:
- 대표 전신과 앞·옆·뒤 모습
- 주요 표정과 실전 포즈
- 얼굴, 체형, 헤어, 의상, 액세서리의 고정 요소
- 핵심 색상과 변경하면 안 되는 디자인 규칙
목표:
여러 장면에서도 같은 캐릭터로 인식될 수 있는 읽기 쉬운 제작 자료를 만든다.>> 캐릭터 디자인 결과물
비즈니스 정장을 입은 고양이가 포스터에 나와 있다
세계관 기준 시트 요청
프로젝트의 장르, 감정 흐름, 주요 장소와 비주얼 스타일을 바탕으로
영상의 배경과 분위기를 반복 유지할 세계관 기준 시트를 구성한다.
포함할 기준:
- 작품을 대표하는 메인 공간
- 주요 장소와 특수 상태의 공간 변형
- 반복되는 상징 오브젝트
- 색상 팔레트와 장면별 조명 흐름
- 환경 고정 문장과 피해야 할 스타일
목표:
장소가 달라져도 같은 작품의 세계처럼 보이는 제작 자료를 만든다.>> 세계관 시트 결과물
고양이가 방에 앉아 있는 사진
두 요청을 하나로 합치지 않고 분리한 것이 중요했다. 캐릭터 시트는 인물의 정체성에, 세계관 시트는 환경의 정체성에 집중하도록 했다.
활용 이미지
<스토리 보드>
고양이가 컴퓨터 화면 앞에 앉아 있다
위 스토리보드를 codex를 활용하여 각 이미지를 9:16비율로 이미지를 쪼개는 작업으로 재생성된 9:16 장면이다. (캐릭터와 사무실 환경을 일관되게 유지된 것을 확인할수 있다)
업무 과부하
자동화 실행
컴퓨터 화면 앞에 앉아 있는 고양이
고양이가 컴퓨터 화면의 아이콘을 가리키고 있습니다.
자동화 성공
퇴근
컴퓨터 화면 앞에 앉아 있는 고양이
고양이가 사무실 문 밖으로 걸어나오고 있다
결과와 배운 점
성과와 인사이트
네 장면에서 동일한 주황색 고양이 캐릭터와 사무직 의상을 유지했다.
어두운 사무실, 따뜻한 조명, 모니터의 푸른빛이라는 환경 기준을 반복했다.
업무 과부하 → 자동화 실행 → 성공 → 퇴근이라는 감정 흐름이 시각적으로 이어졌다.
각 장면을 독립적인 9:16 이미지로 제작해 세로 영상에 바로 활용할 수 있게 했다.
배운 점과 팁
캐릭터와 환경을 따로 고정한다.
캐릭터 기준과 세계관 기준을 분리하면 무엇이 달라졌는지 진단하기 쉽다.
고정 요소는 구체적으로 적는다.
“같은 캐릭터”보다 눈 색, 털 색, 얼굴 비율, 셔츠, 넥타이처럼 관찰 가능한 특징이 효과적이다.
피해야 할 변화도 명시한다.
원하지 않는 화풍, 의상 변경, 임의의 문자, 로고와 워터마크 등을 함께 제한한다.
단순 크롭 대신 세로 구도로 재구성한다.
가로 장면을 그대로 자르면 정보가 손실된다. 인물과 핵심 오브젝트의 위치를 9:16에 맞 게 다시 설계해야 한다.
이전 결과를 다음 단계의 입력으로 사용한다.
한 번 확정한 프리뷰와 기준 시트를 계속 참조해야 일관성이 높아진다.
프롬프트와 결과물을 함께 버전 관리한다.
어떤 접근이 어떤 결과로 이어졌는지 추적하기 쉬워진다.
시행착오와 개선점
한글 라벨이 길면 이미지 안에서 깨지거나 무작위 문자로 표현됐다.
GitHub 게시 과정에서 CLI 설치, 인증, 권한과 비공개 저장소 접근 문제를 해결해야 했다.
(위 내용은 별도의 사례글로 정리함)
https://www.gpters.org/nocode/post/codexeseo-github-imiji-eobrodeu-gaideu-codex-ceosmannam-Ci428s1Bc55YrC0
도움이 필요한 부분
장면마다 동일한 얼굴과 체형을 더 정밀하게 유지하는 방법
작은 제작 시트 안에서 한글 라벨을 안정적으로 표시하는 방법
캐릭터·환경 기준을 이미지 및 영상 도구별 문법으로 자동 변환하는 방법
스토리보드의 구도를 다양한 영상 비율로 자동 재설계하는 방법
앞으로의 계획
최종 영상과 제작 기록을 GitHub에서 지속적으로 관리한다.
스터디장님은 n8n을 활용하여 영상 자동화 구현을 보여주셨는데, make나 n8n은 결국 유료 자동화 툴을 사용하는것으로 비용부담이 된다. 그래서 클로드코드나 다른 방식으로 자동화 구현하는 방법을 고민하고 있다. 그래서 기존에 익숙한 클로드 코드를 활용하여 나만의 영상 자동화 프로젝트를 구축해보려한다. (최소한의 비용으로 최대의 효율을 내는 것이 목표)
도움 받은 글
이번 작업은 23기 영상파이프라인 스터디장님인 천안한마당님이 정리해주신 AI 영상 제작 프롬프트를 참고했다. 원문 작성자의 콘텐츠를 보호하기 위해 출처 링크와 프롬프트 전문은 공개용 문서에서 제외했다. 부득이하게 근무시간과 겹쳐서 첫 라이브를 참석하지 못했지만, 오늘 오프라인 모임을 통해서 뒤늦게나마 따라갈 수 있어서 감사했다.
도구 사용법은 아래 공식 문서를 참고할 수 있다.
