단계별로 말씀드립니다.

1. 원작 웬소설 텍스트를 LLM으로 회차 분할 및 장면 프롬프트를 자동 분해합니다.

2. 에셋 라이브러리 준비

3. 원화 연속 생성

4. 클링으로 랜더링

5. 후가공(목소리 등)

6. 자동 업로드

스토리라인은 인력이 배치 됩니다. 

기존 인기작의 일부를 따와 설정의 일부만 바꾸는데, 이 마저도 플롯을 짜는 과정은 모두 자동화가 되어 있습니다.

다만, AI의 서사 기억이 완벽하지 않을 뿐더러 핍진성 붕괴 및 완결성 확보는 인력 없이 되지 않기 때문입니다.

그리고.. 이후는...

거의 99% 자동화 압니다.

에셋은 서로 서로 공유해서 방대하게 준비 되어 있고,

효율이 떨어지는 짓은 최대한 하지 않으려고 합니다.

예를 들어 한 번 만들어 놓은 Lora는 계속 울궈먹습니다.

돈도 돈이지만 이미 시장에서 먹힌 캐릭터 외형을 포기할 이유가 더 적습니다.

이렇게 준비한 자료를 바탕으로 원화를 연속으로 뽑아 내는데,

기존에는 미드저니가 많았다면 요즘은 지피티 이미지2를 활용하기도 합니다.

원화 장면을 바탕으로 자동으로 클링이 영상을 뽑아 내지만,

인간은 스토리 등 일부만 검수하고, 장면이 깨지든 말든 상관하지 않습니다.

그래서 물리 엔진이 깨진 것 같은 장면이 반복해서 등장합니다.

QC에 들이는 시간과 노력, 비용을 95%는 하지 않고,

정말 최소한의 이야기 구조가 깨지지 않는 것만 신경 씁니다.

이렇게 QC가 거의 없다시피 한 채 영상을 이어 붙이고,

음성 합성 및 자막 과 같은 부분을 완전 자동화 하는

워크플로우가 담긴 하네스가 있어서 무시무시한 수의 작품을 쏟아 내게 됩니다.

같은 얼굴이 많은 것도, 변화를 주는 것 같아도 결국 외 적인 일부 변화 때문이지

캐릭터는 거의 그대로인 이유가 여기 있습니다.

안 그래도 싼 인건비와 전력 때문에 싸게 뽑지만,

일체의 낭비? 없이 최대한의 효율로 공장에서 그 긴 장편을 뽑아 냅니다.

20시간 짜라 영상 만드는 기간은 아무리 적어도 몇 년이 걸릴 것을

이렇게 하면 반년도 걸리지 않을 수 있습니다.

최근에는 클링 모델의 성능이 좋아져서 점차 엉터리 장면이 줄어들지만,

그럼에도 계속 보이는 이유는...QC할 시간과 비용을 감수할 의향이 거의 없기 때문입니다.