어떤 사람이 자신이 개발해서 A라는 인기 쇼츠 ,( 해외나 국내,) 가 있다고 하면 이것과 유사한 영상을 AI를 통해 만들수 있고 거기에 아이디어를 더하거나 할 수 도 있다고 하는데 2d 3d도 만들수 있고,, 이런 툴을 개발하는것이 가능한지와, 어떤 프로그램들이 사용되는지 궁금해

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in"의 한국어 번역은 "안"입니다.

네, 기술적으로 충분히 가능하며, 현재 AI 업계에서 가장 뜨거운 분야 중 하나입니다.

단순히 템플릿에 내용을 끼워 넣는 것을 넘어, **”잘 터진 영상(Reference)”의 구조와 스타일을 분석(Reverse Engineering)하고, 거기에 내 아이디어를 입혀서 새롭게 재창조(Reproduction)”**하는 도구를 개발하는 것입니다.

이것을 구현하기 위한 논리적 프로세스와 **필요한 구체적인 프로그램(기술 스택)**을 정리해 드립니다.

이 툴의 핵심은 인기 영상을 기계가 이해할 수 있는 데이터로 **’해체’**하는 것입니다.

입력 (Input): 인기 쇼츠 URL + 나의 새로운 주제 (예: 원본은 ‘주식 투자’ → 나는 ‘다이어트’로 변경)
분석 (Deconstruction): AI가 영상을 초 단위로 쪼개서 분석합니다.
- 컷 편집 호흡: “아, 이 영상은 2초마다 화면이 바뀌는구나.”
- 스크립트 구조: “초반 3초에 질문을 던지고, 5초 뒤에 반전을 주는구나.”
- 비주얼 스타일: “2D 일러스트 느낌이네? 혹은 3D 캐릭터가 나오네?”
변형 (Ideation): 분석된 ‘성공 방정식(구조)’은 그대로 두고, 내용은 ‘다이어트’로 갈아 끼웁니다.
생성 (Production): 필요한 이미지(2D/3D)와 영상을 AI로 새로 뽑아냅니다.
조립 (Assembly): 사용자님이 지금 만들고 계신 Remotion 엔진이 이것을 최종 영상으로 합칩니다.

사용자님의 Node.js 환경에서 API로 연동 가능한 최신 툴들입니다.

가장 중요한 단계입니다. 사람의 눈과 귀를 대신할 AI가 필요합니다.

시각 분석 (GPT-4o Vision API):
- 영상을 1초 단위로 캡처(Frame)해서 GPT-4o에게 보냅니다.
- 프롬프트 예시: “이 이미지의 스타일을 설명해줘. 자막의 위치는 어디야? 캐릭터의 표정은 어때?”
청각/대본 분석 (OpenAI Whisper):
- 영상에서 오디오를 추출해 텍스트로 변환하고, 타임스탬프(몇 초에 무슨 말을 했는지)를 확보합니다.
컷 탐지 (PySceneDetect):
- 파이썬 라이브러리로, 화면이 전환되는 정확한 타이밍을 찾아냅니다. (편집 리듬감 복제용)

분석한 스타일(프롬프트)을 바탕으로 새로운 소스를 만듭니다.

2D 이미지 (Stable Diffusion – ComfyUI):
- ComfyUI: 현재 AI 이미지 생성의 끝판왕입니다. 노드 구조로 되어 있어 자동화하기 가장 좋습니다. “애니메이션 스타일”, “실사 스타일” 등 원본 영상의 화풍을 그대로 흉내 낼 수 있습니다.
- API로 구축하여 내 서버에서 이미지를 찍어낼 수 있습니다.
3D 에셋 (Tripo3D / Meshy AI):
- 텍스트나 이미지 한 장만 주면 3D 모델(.glb, .obj)을 만들어주는 API입니다.
- 생성된 3D 모델을 **Remotion(React Three Fiber)**에서 불러와서 360도 회전시키거나 움직임을 줄 수 있습니다.

정지 이미지를 움직이는 영상으로 만듭니다.

Runway Gen-3 Alpha (API) / Luma Dream Machine:
- “이 이미지를 줌인해줘”, “캐릭터가 웃게 해줘”라고 요청하면 5초짜리 클립을 줍니다.
- 최근 API가 공개되고 있어 자동화가 가능해졌습니다.

지금 만드시는 “영상 공장(Remotion)”이 **’손(Hand)’**이라면, 이 기능은 **’눈(Eye)’과 ‘뇌(Brain)’**를 달아주는 작업입니다.

기능: 인기 쇼츠의 **’대본 구조’**와 **’화면 전환 타이밍’**만 베끼는 것입니다.
구현:
1. Whisper로 인기 영상 대본 추출 → GPT가 “구조” 분석 (Hook – Body – CTA).
2. GPT가 내 주제로 대본 다시 쓰기.
3. 기존에 만드신 Remotion 템플릿 중 가장 비슷한 것에 넣어 렌더링.

기능: 원본 영상의 그림체나 분위기를 흉내 냄.
구현:
1. GPT-4o Vision이 원본 영상의 캡처본을 보고 “프롬프트(그림 묘사)”를 추출.
2. DALL-E 3나 Midjourney(또는 Flux)가 그 프롬프트로 내 주제의 그림 생성.
3. Remotion으로 컷 편집.

이 단계는 난이도가 높습니다. 3D 모델 생성 API(Meshy 등)와 비디오 생성 API(Runway)를 결합해야 하는데, 비용이 많이 들고 렌더링 시간이 깁니다.

“가능합니다. 그리고 지금 만드시는 시스템(Video Factory)의 ‘입력 데이터’를 만들어주는 상위 모듈로 개발하시면 됩니다.”

지금 만드시는 프로그램(index.js) 앞에 **analyzer.js (분석기)**를 하나 더 만든다고 생각하세요.

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