픽시 자전거 타고 도심을 가로질러 약속 장소로

GPT Image 2 + Seedance 2.5도시카메라워크I2VSeedance 2.5GPT Image 2슬로우모션트래킹샷34초
이 프롬프트는 아예 JSON 구조로 작성됐다. subject, scene, camera로 필드를 나눠 도심을 가로지르는 라이더를 묘사한다. 구조화 프롬프트와 자연어 프롬프트 사이의 노선 논쟁에서, 이 작품은 구조파의 샘플이며 34초짜리 완성본이다.
PROMPT · 영상 프롬프트
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"video_generation": { "subject": { "character": "젊은 도시 남성, 하이 플랫탑 페이드 헤어, 염소수염, 목과 팔에 타투, 실버 후프 귀걸이, 기하학적 형태의 반사 선글라스", "clothing": "화이트-베이지 배색 바시티 재킷, 소매에 '38' 문구, 검정색 반바지, 흰색 양말", "vehicle": "무광 검정색 픽시(고정기어) 자전거" }, "scenes": [ "클로즈업 샷: 손 하나가 스마트폰을 들고 있고, 화면에는 빛나는 빨간 하트가 표시됨.", "캐릭터가 분홍색 아이스드링크를 마시며 득의양양한 미소를 짓고, 이어 자전거에 올라탐.", "햇살 쏟아지는 도심 거리를 빠르게 질주, 동작이 날카로움, 차량 사이를 누빔.", "캐릭터가 빠르게 자전거를 몰아 콘크리트 계단을 내려감.", "붐비는 아시아 거리 음식 시장을 고속으로 질주하다 한 남성과 부딪혀, 면발이 슬로모션으로 흩날림.", "계단을 올라 흙 언덕 점프대에서 도약, 배경에는 도시 스카이라인.", "캐릭터가 현대적인 유리 건물 앞에서 완벽하게 급정지, 한 여성이 그곳에서 기다리고 있음." ], "camera_work": "다이내믹 트래킹 샷, 빠른 템포의 액션 장면, 음식이 흩날리는 순간에는 짧은 슬로모션으로 강조", "style": "초사실적 3D 애니메이션 스타일, 시네마틱 라이팅, 선명한 컬러, 모션 블러", "render_settings": { "resolution": "8K", "quality": "시네마틱, 고디테일", "aesthetic": "할리우드 영화 질감" } } }
✍️ 편집자 해설

이 항목에서 가장 눈에 띄는 건 작성 형식 그 자체다. 자연어 서술이 아니라 아예 JSON 조각(subject/clothing/vehicle/scenes/camera_work/style/render_settings)을 그대로 썼고, 시작 부분에는 바깥쪽 키 이름과 왼쪽 중괄호조차 빠져 있어 더 큰 구조화 데이터에서 잘라낸 조각이라는 게 명백하다. 이건 작성자가 API 호출에 가까운 방식으로 모델을 구동하고 있다는 뜻이다. 인물 설정, 장면 목록, 카메라 언어, 렌더링 파라미터를 각각 독립된 필드로 채워 넣지, 한 덩어리 문장으로 뭉뚱그리지 않는다. 일곱 개의 scenes 항목 자체는 굉장히 영화적이다. 하트 모양 알림부터 계단에서 스카이다이빙하듯 뛰어내리는 것, 야시장에 난입해 국수를 날려버리는 것까지, 동작 장면이 컷 순서대로 번호가 매겨져 있는데, 이건 앞서 나온 여러 중국어 장문 프롬프트의 콘티 작법과 본질적으로 같다. 다만 겉껍질만 프로그래머에게 더 익숙한 키-값 구조로 바뀐 것뿐이다. 이건 GPT Image 2 + Seedance 2.5 조합이 구조화된 JSON 입력과 자연어 입력 두 가지 파싱 경로를 동시에 지원할 가능성을 시사한다.

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