작성일: 2026-09-10. 기존 스토어클립 앱·가이드·데이터는 수정하지 않는다.
이번 결과: 새 기획서, 실행 가능한 연출 비교 시안, 모션그래픽 8종, 서버 저장형 매장 준비 가이드와 실제 자료 접수·보관함. 상호·주소·영업시간은 필수이며, 제출 텍스트를 수정하고 원본을 불러와 작업할 수 있다. 원본과 수정 정보는 기존 PC의 Google Drive 동기화 폴더에 저장한다. AI 분석·유료 최종 생성은 아직 연결 전이다.
30초에 정보를 모두 넣는 대신, 매장을 기억할 이유 하나를 만든다. 영상은 **약속 → 실제 근거 → 기억**이라는 판단 기준을 갖되, 장면 수·순서·길이는 고정하지 않는다. 업종은 식당으로 고정하지 않으며 기본값은 공통/기타다. 제공하는 서비스·상품, 고객 경험, 이용 목적에 맞춰 연출을 새로 설계한다.
AI 감독의 작업은 다섯 단계다.
1. 자료에서 사실 목록과 시각적 사건을 찾는다. 서비스·상품 이름, 제공 과정, 공간, 직원·고객, 도구·기구, 이용 동작을 근거 파일/영상 타임코드와 연결한다. 식당의 재료·조리는 업종별 분류 확장의 하나다. 불확실한 판독은 추정으로 표시한다.
2. 방문 이유가 서로 다른 콘셉트 3개를 제안한다. 각각 핵심 약속, 예상 시청 거리, 첫 장면, 가장 설득력 있는 증거, 부족한 자료, 위험을 쓴다. 차이는 문구가 아니라 이야기의 출발점과 편집 리듬에서 보여야 한다.
3. 선택 콘셉트에 맞춰 비트 단위로 시나리오를 만든다. 컷마다 역할·원본·인/아웃점·길이·화면 행동·텍스트·사운드·전환·생성 필요 여부를 명시한다. 합계는 정확히 30초. 가독성과 동작 완결성 때문에 불필요한 컷을 줄인다.
4. 기존 자료로 애니매틱을 먼저 렌더링한다. 낮은 해상도의 움직이는 초안으로 메시지·박자·자막 유지 시간을 검토한다. AI 영상을 만들지 않아도 타이밍을 확정할 수 있게 한다.
5. 승인한 컷만 생성한다. 서비스·상품·신체·공간의 사실성이 중요한 컷은 실사 원본을 우선한다. AI가 신체나 시술 결과, 제공 조건, 상품 형태를 왜곡하면 해당 컷을 탈락시키고 교체한다.
업종 선택: 공통/기타, 식당, 카페, 미용실, 네일샵, 헬스장, 필라테스, 요가원, 마사지샵. 확장 가능한 프로필 데이터로 관리하며 미등록·복합 업종은 공통 항목과 자유 설명으로 진행한다. 특정 업종의 필수 자료를 다른 업종에 강제하지 않는다.
화면은 선택 업종에 따라 콘셉트 3개, 장면 예시, 문구, 입력 명칭, 촬영 가이드, 복사 양식, 검수 포인트를 함께 바꾼다. 업종 ID·표시 이름·서비스 항목을 기획 JSON에 저장한다. 업종별 직접 수정한 장면 문구와 서비스 항목은 다른 업종으로 바꾸어도 섞이지 않게 분리한다.
- 미용실: 스타일의 앞·옆·뒤 → 상담 → 커트·스타일링 → 시술석. 실제 결과·모발·컬을 보존하고 전후 조건을 확인한다.
- 네일샵: 디자인 → 컬러 상담 → 케어·작업 → 손끝 디테일. 손가락·손톱·아트 구성과 추가 비용을 확인한다.
- 카페: 음료·디저트, 추출·제조, 채광·좌석, 머무는 경험. 식당의 식사·조리와 구분한다.
- 헬스장: 첫 운동·기구 사용·트레이너 지도·운동 루틴. 기구·관절·동작을 보존하고 성과를 보장하지 않는다.
- 필라테스: 기구 설정·호흡·강사의 안내·개인/그룹 레슨. 실제 정원과 조건, 자연스러운 자세를 확인한다.
- 요가원: 호흡·수련 흐름·수업 분위기·집중. 실제 난이도를 보존하고 과장된 건강 효과를 넣지 않는다.
- 마사지샵: 상담·관리 준비·공간·휴식. 촬영 동의와 프라이버시, 실제 관리 종류·시간을 확인한다.
공통 데이터는 `offering(name, price, description)`이며 음식 전용 `menu`를 기반 스키마로 삼지 않는다. 업종별 필드 라벨은 메뉴, 음료·디저트, 시술·서비스, 디자인·시술, 이용권·PT 프로그램, 레슨·수강권, 클래스·수강권, 관리·프로그램으로 바뀐다. 횟수·시간·정원·추가 조건은 선택 설명 또는 향후 확장 필드로 보존한다.
**A. 식욕: 첫입 직전** — 첫 장면은 매장 전경이 아니라 메뉴의 결·김·절단면. 조리 손짓으로 긴장을 높이고 완성 접시를 한 번 크게 보여준다. 짧은 문장과 큰 음식 화면. 예시 4/5/7/6/8초, 5컷.
**B. 장인정신: 맛이 되기까지** — 실제 조리 과정의 원인과 결과를 연결한다. 재료 선택 → 손의 행동 → 반복의 디테일 → 완성 → 매장 서명. 검증되지 않은 숙성 시간·원산지·수제 표현을 생성하지 않는다. 예시 6/4/8/5/7초, 5컷.
**C. 공간: 오늘의 쉼표** — 입장·채광·좌석·소리·테이블의 시점으로 경험을 만든다. 조리보다 머무는 시간을 보여준다. 넓은 화면과 긴 호흡, 자막 2~3회. 예시 7/9/8/6초, 4컷.
위 길이는 비교 시안일 뿐 운영 규칙이 아니다. 실제 구현은 자료별로 새 시나리오를 생성하며 원본의 동작 길이·품질·콘셉트에 따라 재배분한다. 컷 하나를 30초 생성해 결과를 기다리는 방식은 기본값으로 삼지 않는다.
| 이름 | 움직임·연출 | 적합한 상황 | 피할 상황 |
|---|---|---|---|
| 첫인상 임팩트 | 큰 단어의 빠른 진입과 단단한 정지, 대비 높은 색면 | 대표 서비스·상품, 멀리서 보는 화면 | 고요한 공간, 긴 설명 |
| 시네마 타이틀 | 낮은 밀도의 작은 제목, 천천히 드러나는 화면, 긴 유지 | 프리미엄 경험 | 과도한 검은 여백·작은 글씨 |
| 에디토리얼 안내 | 정렬선과 큰 번호, 마스크로 나타나는 정보 | 서비스·상품·프로그램·가격 비교 | 한 화면에 너무 많은 정보 |
| 과정의 리듬 | 분할 화면의 교대, 동작과 텍스트의 박자 연결 | 시술·수업·관리·작업·제조 | 실제 제공하지 않는 과정의 날조 |
| 공간의 여백 | 확장되는 프레임, 느린 패닝과 짧은 문장 | 매장·스튜디오·수련실·휴식 | 빠른 동작을 강조해야 하는 장면 |
| 한 줄의 증거 | 밑줄의 방향성, 사실 하나씩 짚는 캡션 | 검증된 차별점 | 검증 전 수치·최상급 |
| 컬러 리듬 | 색면 와이프와 교차하는 큰 타이포 | 젊고 활기찬 매장 | 빠른 점멸·지나친 채도 |
| 브랜드 서명 | 프레임이 닫히며 상호가 정착하는 마지막 호흡 | 기억·마지막 장면 | 모든 컷을 로고 인트로로 처리 |
8개는 실제 재생 가능한 코드 기반 모션 시안이다. 참조 이미지는 사용자가 선택한 사진을 적용할 수 있고, 미선택 상태는 타이포그래픽 데모다. 힉스필드로 생성된 영상이라고 표시하지 않는다. 모션 강도·텍스트 유지 시간·음악 박자는 영상마다 조절한다. 가격과 카피는 영상 위의 별도 레이어로 저장한다.
상단: [힉스필드 잔여 크레딧 / 결제 주기 사용률 / 갱신 시각] → 만들기 → 보관함. 결제 정보는 운영자에게만 노출한다. 매장용 공개 가이드에는 잔액을 공개하지 않는다.
만들기: 자료 선택(파일·폴더·드래그앤드롭) → 자료 분석 → 콘셉트 비교 → 시나리오 편집 → 움직이는 초안 → 승인 → 최종 생성 → 자동 검수 → 사람 최종 확인. 원본은 사진 최대 50장·영상 최대 8개. 개별 크기·총량·실제 미디어 형식도 서버에서 검증한다.
모션 8종은 정지 썸네일 대신 즉시 재생해서 선택한다. 참고 영상과 핀터레스트 링크는 선택 입력. 외부 링크는 서버에서 안전하게 검증하며 로그인 필요·삭제·비공개 링크는 실패를 표시하고 구상 힌트만으로 사용한다. 참고 영상의 고유 문구·브랜드·장면을 복제하지 않는다.
서비스·상품: 이름·가격·설명 3행 기본, 모든 셀 선택 입력, 행 추가 가능. 업종에 따라 입력 명칭을 바꾼다. 이름이 없다고 입력한 가격·설명을 버리지 않으며 대상 연결 미확정으로 표시한다. 해당 서비스·상품의 대응 자료가 없으면 다른 대상에 자막을 얹지 않는다.
차별성: 3칸 기본, 하나만 적어도 충분, 추가 가능. 아무것도 적지 않으면 자료에서 후보를 제안하고 사실 확인 전 광고 문구로 확정하지 않는다.
기존 PC `.claude`의 Higgsfield OAuth 항목 및 `.codex` MCP 서버 설정이 존재한다. 기존 토큰으로 `https://mcp.higgsfield.ai/mcp`에 initialize, tools/list, 모델 상세, 잔액 요청 성공. 토큰은 소스·보고서·웹페이지에 포함하지 않았다. 새 플러그인 설치나 로그인 불필요. 근거: 로컬 `higgsfield-audit.json`.
| 용도 | 2026-09-10 조회 결과 | 적용 정책 |
|---|---|---|
| 영상 | Seedance 2.5 (`seedance_2_5`), 4~30초, 480p/720p/1080p, standard/high bitrate | 주력 원본 1080p·high, 참조 시 omni_reference, 설정별 비용 검증 후 확정 |
| 영상 | Kling v3.0 (`kling3_0`), 3~15초, std/pro/4k, sound on/off | pro 또는 실제 4K 송출 필요 시 4k. 30초는 장면 단위 생성 후 합성 |
| 이미지 | GPT Image 2.5 (`gpt_image_2_5`), quality medium, resolution 1k, image_references 지원 | 생성·편집 모두 medium·1k 명시. variant는 기본 flare를 명시해 기록 |
목록상 Seedance 2.5와 Kling 3.0이 각 계열의 최신 정규 모델이었다. 최신이라는 이유만으로 전체 모델 중 품질 우위를 단정하지 않는다. 새 버전 발견 시 파라미터·지원 참조 방식·요금·대표 컷 회귀 검증을 통과한 후 새 프로젝트의 기본값에 적용한다. 기존 버전은 고정해 재현 가능하게 남긴다.
기존 인증으로 플랜·잔액 조회에 성공했다. 계정의 잔액 수치는 공개 문서에 게시하지 않는다. 최근 거래 100건에서 구독 지급을 찾지 못했으므로 이번 검증에서는 결제 주기 사용률·갱신일을 확정하지 않았다. 추가 페이지에서 지급·차감·환불과 잔액 버킷을 구분해 계산해야 한다. 잔액/3,000으로 사용률을 추정하지 않는다.
모델 상세 응답에는 설정별 정확한 가격이 없었다. 생성 버튼은 견적 미검증 상태를 표시하고 유료 요청을 막아야 한다. 모델의 기본 초당 값으로 고해상도·오디오·편집 가격을 가장하지 않는다.
분석 캐시 키 = 원본 SHA-256 + 분석 모델/버전 + 프롬프트 버전. 영상의 장면 분할·대표 프레임·음성·OCR·분류·품질·상품 대응을 함께 재사용한다. 콘셉트 변경은 자료 재업로드나 전체 재분석을 요구하지 않는다.
생성 견적 키 = provider + 정확한 model_id + 모든 설정 + 입력 참조 유형 + 길이 + 개수 + 요금표 버전. 생성 직전 견적을 다시 확인하고 변경되면 차이를 표시한다. 이미지 비용·영상 비용·오디오·업스케일·합성 비용을 분리한다. 사용률 = 해당 결제 기간의 확인된 구독 버킷 순사용량 / 해당 기간의 구독 지급량. 구매 크레딧·이월·환불·소멸은 별도 내역.
생성 job은 idempotency key, 예약 크레딧, provider request ID, 실제 차감·환불, 재시도 상태를 기록한다. 응답 유실을 생성 실패로 간주해 재과금하지 않는다. 같은 장면·같은 설정의 성공 결과가 있으면 재사용을 먼저 제안한다. 가격·카피 변경은 텍스트 레이어와 합성만 다시 렌더한다. 'AI 생성 0 크레딧'과 일반 렌더링 운영비를 구분한다.
장면 선택 → 원본/편집본 비교 → 프롬프트 또는 영역 지정 → GPT Image 2.5 medium 1k 편집 견적 → 실행 → 결과 비교 → 적용/되돌리기. 원본 참조와 제품 보존 조건(그릇·수량·로고·형태)을 같이 보낸다. 마스크를 모델이 직접 지원하는지는 도구 스키마로 확인해야 하며 지원하지 않는 파라미터를 보내지 않는다.
완성 영상 아래 프롬프트는 변경 계획을 먼저 제시한다. “두 번째 서비스 가격 수정”이나 “그룹 수업 시간 변경”은 text-layer 수정, “세 번째 컷 배경 밝게”는 image-edit/grade, “안내하는 동작 추가”는 해당 장면 video-regenerate. 바뀌는 장면과 비용을 보여 준 뒤 적용하며 애매한 대상·장면은 한 번에 지정한다. 생성이 필요한 요청을 단순 카피 수정으로 오인하지 않는다. 시술 결과나 신체 변화는 AI로 만들어 성과처럼 제시하지 않는다.
Project → Asset(Drive ID, hash, MIME, duration) → Analysis → Concept → ScenarioVersion → Scene → GenerationJob → EditLayer → RenderVersion → QCReport → Approval.
nioswing Google Drive에 project ID별 originals / analysis / scenes / edit / exports / qc 폴더. 원본 보존과 프록시 생성을 분리한다. 브라우저 선택 ≠ 업로드 완료 ≠ Drive 동기화 완료. 각 상태·오류·재시도·파일 해시를 보여 준다. 서버 임시 업로드 완료 후 PC 다리의 Drive 동기화를 확인해야 'Drive 저장 완료'로 바뀐다. 현재 PC의 G: 경로만으로 nioswing 계정 소유를 확정하지 않는다. 계정 확인과 새 독립 프로젝트 폴더의 파일 해시 검증 필요.
각 영상 버전에 시나리오·타임라인·폰트·자막·음악 권리·모델 설정·입력 참조·비용·검수 결과를 보존한다. 원본 영상에 가격을 굽지 않는다. 완성 MP4에는 합성하지만 편집 프로젝트는 별도로 남긴다.
- 사실: 서비스·상품 이름, 가격·횟수·시간·정원·추가 조건·자격·영업 정보와 근거 대조. 식당의 원산지는 업종별 추가 검수다. 없는 차별점이나 보장 효과를 만들어 넣지 않는다.
- 대상 보존: 서비스 과정·인물·신체·도구·기구·공간·상품을 실사와 대조한다. 업종별로 헤어·네일 결과, 운동 자세·관절, 기구 작동, 관리 내용 또는 음식의 그릇·재료·양을 확인한다. AI 영상의 중간 프레임도 검토한다.
- 가독성: 실제 송출 해상도와 시청 거리 기준 텍스트 크기, 높은 대비, 화면 가장자리 여백, 유지 시간. 사진의 중요한 상품 위를 문구가 덮지 않게 한다.
- 영상: 검은 프레임·깨짐·깜박임·기형 손·물체 출현/소멸·부자연스러운 흐름·반복 점프 확인.
- 오디오: 클리핑·갑작스러운 레벨 변화·음악 권리·내레이션 오독. 매장 무음 송출도 이해되게 한다.
- 송출: 정확한 30초, 가로/세로·해상도·fps·코덱·픽셀 포맷·비트레이트·오디오 유무는 설치된 플레이어 사양에 맞춘다. 미확정 시 확정 전 검수 항목으로 남긴다. 1080p를 업스케일한 결과를 네이티브 4K라고 표시하지 않는다.
- 승인: 자동 검수 통과 후 사람이 상품 정확성·문구·보기 편함·마지막 프레임과 반복 연결을 확인해야 송출 승인. 원본이나 문구 변경 시 영향 범위만 재검수하되 승인 상태는 해제.
1. 이번 단계: 독립 주소의 연출 비교 시안·타이포 모션 8종·동작하는 서버 체크리스트. 기존 앱에 쓰기 없음.
2. 접수 연결 완료: 전용 원본 업로드·데이터베이스 보관함·텍스트 수정 이력·기존 PC의 Drive 동기화 폴더 저장. 1분마다 자동 실행하며 PC 로그인 및 Google Drive 실행이 필요하다. 클라우드 동기화 완료 여부는 별도 단계다. 다음 연결은 실제 AI 시각 분석과 콘셉트 생성이다.
3. 다음 생성: 설정별 견적 검증, PC OAuth 작업자, 앱 내부 이미지 편집, 승인한 장면만 영상 생성, 최종 합성·QC.
4. 사용자 브라우저에서 대형 모니터와 동일 규격으로 원본 사례 3종을 비교하고, 각 콘셉트가 같은 30초 템플릿을 반복하지 않는지 검토.
프로토타입을 완성 앱이라 부르지 않는다. 실제 지원 조회와 실제 생성 성공은 다른 검증 단계다. 이번에는 크레딧을 소비하는 생성 시험을 하지 않았다.