semedia

AI 시대의 미디어는 이래야 합니다

생성형 영상, UGC 스타일 광고 소재, STT 편집, 자막 자동화, 게시 파이프라인을 하나의 제작 운영 루프로 설계합니다.

Narrative

Animation

UGC

Thesis

AI 영상의 문제는 “만들 수 있나”가 아니라 “계속 쓸 수 있나”입니다.

체계화된 시스템으로 최적의 효율로 최고의 결과물을

Interactive reel

직접 보고 빠르게 고릅니다

실사 내러티브, 애니메이션, 세로형 UGC까지 다른 목적의 소재를 한 화면에서 비교할 수 있습니다. 이 섹션이 기존 PDF와 다른 지점입니다.

Narrative generation 여러 씬을 하나의 홍보 내러티브로 연결

Asset-first continuity

프롬프트보다 먼저 에셋을 고정합니다

프롬프트만으로 장면을 이어 만들면 씬마다 캐릭터 디자인, 표정, 카메라 톤, 질감이 쉽게 흔들립니다. 먼저 캐릭터와 톤앤매너 에셋을 만든 뒤, 각 씬에서 같은 참조를 재사용해 일관된 홍보 영상을 만듭니다.

Prompt-only risk 씬마다 다른 얼굴, 다른 질감, 다른 브랜드 톤

짧은 클립은 만들 수 있어도 여러 씬을 이어붙이면 캐릭터와 영상 언어가 흔들립니다.

Our approach 캐릭터와 스타일을 먼저 만들고, 장면마다 재사용

에셋 레퍼런스를 고정한 뒤 씬 프롬프트, 카메라, 배경, 후반 편집 규칙을 맞춥니다.

Main promo kit

실사형 홍보 영상도 캐릭터 에셋에서 시작합니다.

Semi, Colony, Reus 프로필 이미지를 먼저 만들고 각 씬의 입력으로 반복 사용했습니다. 이 방식으로 현재 생성형 영상의 한계인 짧은 클립 단위 생성과 씬 간 불일치를 줄입니다.

Making log

작업 과정 자체도 재현 가능한 제작 루프로 남깁니다.

에셋 선택, 장면 프롬프트 조정, 결과 비교, 재생성 판단을 기록해 다음 컷을 더 빠르게 만들 수 있는 제작 기준으로 축적합니다.

Animation style kit

애니메이션형 영상은 스타일 시트와 캐릭터 레퍼런스를 먼저 맞춥니다.

Golden age 스타일, 인물 비율, 의상, 캐릭터 라인을 먼저 정리한 뒤 같은 에셋을 여러 장면에 재사용했습니다. 그래서 장면이 바뀌어도 같은 세계관 안에 있는 영상처럼 보입니다.

Persona to deck

페르소나 하나로 강의 자료까지 확장합니다.

AI로 생성한 “김민지” 페르소나 프로필을 기준으로 강의 장면, 보조 캐릭터, 슬라이드 톤을 통일했습니다. 같은 방식은 브랜드 마스코트, 튜터, 상담원, UGC 페르소나에도 적용할 수 있습니다.

공개 강의 자료 보기

Persona-led UGC

사람처럼 말하고 광고처럼 움직입니다

실사형 페르소나, 자연스러운 보이스, 큰 자막, 모바일 비율을 조합해 광고처럼 보이지 않는 첫 테스트 소재를 만듭니다.

sample 01

sample 02

sample 03

sample 04

sample 05

sample 06

sample 07

sample 08

sample 09

Production method

만들고 고치고 올리는 흐름

Source

제품 메시지, 고객 언어, 레퍼런스, 트렌드 소재를 수집합니다.

Script

첫 3초 훅, 대본, 자막 문장, CTA를 여러 버전으로 생성합니다.

Asset

캐릭터, 스타일 시트, 페르소나 이미지를 먼저 고정하고 각 씬에 재사용합니다.

Generate

이미지, 영상, 보이스, B-roll을 만들고 같은 기준으로 비교합니다.

Edit

STT, 컷 매핑, 자막 레이아웃, 오버레이를 자동화해 속도를 올립니다.

Publish

플랫폼별 비율과 문구를 정리하고 업로드 이후 반응을 다시 학습합니다.

Operating system

반복은 자동화하고 판단은 사람이 합니다

YouTube operations lab

AI는 촬영 후에도 계속 일합니다

직접 유튜브를 운영하며 원본 촬영본의 후반 작업에도 AI를 붙여보고 있습니다. 썸네일, 목소리 프로필, 전환 효과, STT 자막, 업로드 메타데이터까지 실제 운영 과정에서 반복 실험합니다.

Thumbnail system

썸네일도 한 장의 광고 소재처럼 실험합니다.

누끼 따기, 텍스트 요소, 이펙트, 강조선, 감정 포인트를 AI로 빠르게 만들고 조합합니다. 사람이 방향을 잡고 AI가 반복 시안을 빠르게 늘리는 방식입니다.

Voice profile

실제 목소리를 학습해 다른 영상 더빙에 활용

녹음된 실제 음성을 기반으로 목소리 프로필을 만들고, 후속 영상의 내레이션과 더빙 실험에 적용합니다.

Stinger transition

컷 전환 효과도 AI로 빠르게 프로토타이핑

채널의 리듬에 맞는 스팅어와 전환 효과를 만들고, 편집 타임라인에 붙여 실제 영상 톤을 검증합니다.

STT caption workflow

자막은 받아쓰기가 아니라 레이아웃 시스템입니다.

STT로 발화를 텍스트화한 뒤, 문장 길이와 강조어에 맞춰 자막 박스, 이름표, 브랜드 바, 컷별 배치를 자동으로 맞춥니다.

STT mapping

Subtitle timing

Layout automation

Publish automation

업로드도 제작의 일부로 자동화합니다.

제목, 설명문, 썸네일 등록, 업로드 설정을 하나의 체크리스트로 연결합니다. 영상 제작물이 플랫폼에 올라가는 마지막 단계까지 AI 운영 루프 안에 넣습니다.

Automation case study

AI 영상 자동화는 이미 운영으로 검증했습니다

정치판 프로젝트는 토론 데이터를 입력하면 대본, 성우, 이미지, 자막, 영상 편집, SNS 배포까지 자동 처리하는 무인 영상 공장입니다. 6.2개월 동안 89개 영상을 발행해 채널 누적 105,672회 조회를 만들었습니다.

Published videos 89

누적 제작 및 업로드

Total views 105,672

영상 합산 105,667회

Subscribers 106

오가닉 채널 성장

Production time 202.1초

성공 run 실측 완료 시간

System flow

01토론 선정
Supabase DB에서 투표, 조회수, 중복 여부를 기준으로 소재를 자동 선택합니다.
02AI 스크립트
Gemini가 훅, 배경, 찬성, 반대, CTA 구조의 대본과 검색 키워드를 생성합니다.
03음성 및 이미지
GCP Chirp3-HD TTS, AI 장면 이미지, Wikipedia/Unsplash/Pixabay 검색을 결합합니다.
04렌더링
Canvas 슬라이드와 FFmpeg 합성으로 1080×1920 쇼츠 영상을 만듭니다.
05배포 자동화
YouTube Shorts 업로드 성공을 확인했고, 같은 구조를 다른 플랫폼 API로 확장할 수 있게 모듈화했습니다.

Live execution proof

node pipeline.js --dry-run [1/8] DB에서 핫 토론 선정 [2/8] AI 스크립트 + 이미지 키워드 생성 [4/8] 자막 chunk 분할 [5/8] TTS 음성 생성 [7/8] Canvas 슬라이드 렌더 [8/8] FFmpeg 합성 및 YouTube 업로드 메타 생성 ✅ YouTube Shorts 업로드 성공 ✅ 업로드 완료 마킹 및 중복 방지 처리

GitHub Actions verified run #28834234173

2026-07-07 01:07:20Z 실행, completed success, 5분 29초. 스케줄은 09:30 · 18:30 KST 하루 2회입니다.