저번시간엔 간단하게(?) 쇼츠를 자동으로 만드는 기본에 대해서 설명하였습니다.
오팔이라는 툴을 잘 쓰면 콘텐츠는 자동으로 만들기가 너무 편해집니다. 물론 이게 정답은 아니지만 모범답안 중에 하나는 될 수 있죠 ^^.
이 강의의 목표는 단순히 영상을 만드는 것이 아니라, "입력 → 조사 → 기획 → (이미지/대본/영상/음성 동시 제작) → 결과"로 이어지는 자동화 파이프라인을 만드는 것입니다.
오팔(Opal)로 'AI 쇼츠 자동화 공장' 만들기
1단계: 공장 가동 버튼 만들기 (User Input)
사용자가 만들고 싶은 주제(키워드)를 입력받는 입구를 만듭니다.
1. User Input 블록 생성: 오팔 화면에서 User Input을 클릭합니다.
2. 설정 (Step):
◦ 질문 내용: "만들고 싶은 쇼츠의 내용을 간단하게 써주세요."
◦ 역할: 공장의 '주문서' 역할을 합니다. 여기에 "건강 달리기", "멍멍이" 등을 입력하게 됩니다,.
2단계: 자료 조사팀 꾸리기 (Research Agent)
입력된 키워드를 바탕으로 AI가 인터넷을 뒤져서 최신 트렌드를 분석합니다.
1. Web Search 기능 추가:
◦ Search Web 컴포넌트(기능)를 추가합니다. (텍스트 블록이 아니라 기능 블록입니다) .
2. 프롬프트(지시사항) 입력:
◦ 페르소나 부여: "너는 유튜브 콘텐츠를 만드는 연구를 잘하는 에이전트야."
◦ 지시 사항: "입력된 키워드(예: 건강 달리기)를 바탕으로 웹에서 최신 트렌드를 검색하고, 시니어를 위한 콘텐츠를 만들기 위해 아주 자세히 분석해 줘. 옛날 정보는 쓰지 마",, .
◦ 연결: 1단계의 [Input] 블록을 이 블록에 연결합니다.
3단계: 기획팀 - 장면 요약하기 (Planning Agent)
방대한 조사 자료 중, 영상으로 만들 '핵심 장면' 하나만 뽑아냅니다.
1. Generate 블록 연결: 2단계 조사 결과 뒤에 새로운 Generate 블록을 연결합니다.
2. 지시 사항:
◦ "앞단에서 조사한 방대한 자료를 바탕으로, 우리는 딱 한 장면(One Scene)만 만들 거야. 영상 제작을 위해 내용을 요약 정리해 줘."
3. 효과: AI가 긴 보고서를 영상 제작용 '큐시트'처럼 짧고 명확하게 바꿔줍니다 , .
4단계: 제작팀 가동 (Parallel Processing - 병렬 처리)
이제 기획안을 바탕으로 이미지팀, 대본팀, 영상팀이 동시에 일을 시작합니다. 선을 세 갈래로 나눠서 연결하세요.
(1) 이미지 제작팀
1. 프롬프트 생성: 기획안을 받아 "이미지 생성용 프롬프트(명령어)"를 먼저 작성하게 합니다.
2. 이미지 생성 (Nanobana):
◦ 작성된 프롬프트를 받아 실제 이미지를 그립니다.
◦ 모델 선택: Nanobana(나노바나)를 선택해야 그림이 나옵니다,
(2) 대본 및 음성팀
1. 대본 작성: 기획안을 받아 "대본(Script)만 추출해 줘. 장면 설명이나 지문은 다 빼고 오직 말할 내용만 써줘"라고 지시합니다 .
2. 음성 생성 (AudioLM):
◦ 작성된 대본을 연결하여 AudioLM 모델을 선택합니다.
◦ AI 성우가 대본을 읽은 음성 파일이 생성됩니다 .
(3) 영상 제작팀
1. 영상 생성 (VEO):
◦ 앞서 만든 이미지를 가져와서 움직이는 영상으로 만듭니다.
◦ 모델 선택: VEO (또는 관련 영상 모델) 선택.
◦ 제약 사항: 현재 기술로는 약 8초 길이의 영상이 만들어집니다, .
5단계: 최종 조립 및 배포 (Output & Share)
각 팀이 만든 결과물을 한곳에 모아 보여줍니다.
1. Output 블록 연결: 마지막에 Output 블록을 하나 둡니다.
2. 모두 연결: (1) 이미지, (2) 음성 파일, (3) 영상 파일을 모두 이 Output 블록에 선으로 연결합니다 .
3. 배포 (Share App):
◦ 상단 Share App 버튼을 누르고 Public으로 변경합니다.
◦ 생성된 링크를 복사하여 카카오톡으로 나에게 보냅니다 .
4. 사용: 스마트폰에서 링크를 열고 "강아지", "건강" 등 키워드만 넣으면, 조사부터 영상 제작까지 자동으로 수행됩니다.
수동 제작 vs 오팔(Opal) 공장 자동화
강의에서 강조한 기존 방식과의 차이점입니다.
비교 항목
기존 수동 방식 (Manual)
오팔 자동화 공장 (Opal Factory)
작업 흐름
자료 조사 → (복사/붙여넣기) → 이미지 생성 → (다운로드/업로드) → 영상 변환
키워드 입력 한 번으로 끝 (All-in-One)
역할 분담
사람이 직접 각 AI 툴을 왔다 갔다 하며 지시
에이전트(AI)끼리 데이터를 주고받으며 알아서 처리
확장성
영상 10개 만들려면 10배의 노동 필요
루틴만 짜두면 주제만 바꿔서 무한 생산 가능
속도
단계별 대기 시간 및 사람의 개입 시간 필요
모든 팀(이미지, 음성, 영상)이 동시에(Parallel) 작업