AI 기반의 스크립트 분석, 스토리보드, 촬영 목록, 캐스팅 통찰력, 예산 예측을 통해 몇 달이 걸리는 사전 제작 기획을 몇 주로 단축하세요.

영화 및 에피소드 사전 제작은 콘텐츠 제작에서 가장 노동 집약적인 단계 중 하나입니다. 라인 프로듀서는 소품, 장소, 캐릭터, 특수 효과 등 모든 요소를 식별하기 위해 스크립트를 수동으로 검토합니다. 조감독은 몇 주에 걸친 반복적인 회의를 통해 촬영 목록과 스토리보드를 만듭니다. 캐스팅 디렉터는 효율적인 필터링 없이 수천 장의 헤드샷을 샅샅이 뒤집니다. 로케이션 스카우트는 스크립트 요구 사항 및 제작 예산에 맞는 실행 가능한 장소를 찾기 위해 광범위하게 이동합니다. 예산 추정은 스프레드시트와 과거의 직관에 의존하며, 종종 너무 늦게 발견되어 수정할 수 없는 예산 초과로 이어집니다.
전체 단계는 순차적이고 느리며 사람의 실수가 발생하기 쉽습니다. 그러나 여기서 발생한 모든 실수는 값비싼 프로덕션 당일의 문제로 이어집니다.
다음 프로젝트를 위한 더 많은 구현 청사진을 발견하세요
MicrocosmWorks는 시나리오 PDF 또는 Final Draft 파일을 파싱하여 각 장면의 출연진, 장소, 소품, 특수 효과, 시간대, 예상 소요 시간을 자동으로 추출하고, 장소 클러스터링 및 출연진 가용성에 따라 구성된 프로덕션 스트립보드를 생성하여 촬영 일수를 최소화하는 AI 어시스턴트를 구축합니다. 이 시스템은 스케줄링 충돌, 날씨에 따라 달라지는 장면, 아역 배우 근무 시간 제한을 식별하고, 회사 이동 및 초과 근무를 줄이는 최적화된 촬영 순서를 제안합니다. 라인 프로듀서가 수동으로 분석하는 데 일반적으로 2~3주가 걸리는 작업이 AI가 생성한 초안으로 몇 시간 만에 완료됩니다.
MicrocosmWorks는 시나리오의 서사적 톤과 일치하는 캐릭터 블로킹, 카메라 앵글, 조명 분위기 등을 포함한 장면 설명을 바탕으로 스토리보드 프레임을 생성하기 위해 영화적 구도에 맞춰 미세 조정된 AI 이미지 생성 모델을 배포합니다. 감독들은 '이것을 로우 앵글 샷으로 만드세요' 또는 '외관에 비를 추가하세요'와 같은 자연어 지시를 사용하여 프레임을 반복적으로 수정하며, 물리적 제작 자원을 투입하기 전에 시각적 접근 방식을 신속하게 탐색할 수 있습니다. AI가 생성한 스토리보드는 기존 스토리보드 아티스트의 비용보다 훨씬 저렴한 비용으로 사전 제작 회의를 위한 효과적인 의사소통 도구로 활용됩니다.
MicrocosmWorks는 과거 제작 비용 데이터베이스, (SAG-AFTRA, IATSE, DGA)와 같은 노조 요율표, 그리고 현장별 스태프 요율을 기반으로 예산 추정 모델을 훈련하여, 대사 있는 배역 수, VFX 샷 복잡성, 야간 촬영 추가 요금, 원거리 촬영지 물류 등의 요소를 고려한 부서별 상세 예산 추정치를 생성합니다. 이 시스템은 실사 효과와 CGI 비교, 국내 촬영과 원거리 촬영 비교와 같은 다양한 제작 전략에 걸친 예산 비교를 제공하여 제작자들이 정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 돕습니다. 예산 추정치는 Movie Magic Budgeting 및 Hot Budget와 호환되는 업계 표준 형식으로 생성됩니다.
MicrocosmWorks는 스턴트, 화약 효과, 동물, 미성년자, 노출 장면 조항(nudity riders), 라이선스 음악, 허가가 필요한 브랜드 등장, 그리고 예산 기준을 초과하는 VFX 장면이 필요한 장면들을 표시하고, 각 항목에 대한 완화 권고가 포함된 위험 등록부를 생성하는 위험 분석 모듈을 구현합니다. 이 시스템은 또한 법적 검토가 필요할 수 있는 실제 인물, 브랜드 또는 이벤트를 참조하는 대사를 식별하고, 제한적인 촬영 허가 요건이 있는 관할 구역에서 촬영되는 장면들을 표시합니다. 이러한 초기 위험 식별은 사전 제작 어시스턴트 설정에 대해 시간당 $15~$35의 개발 요율로 프로덕션 중 값비싼 예상치 못한 일을 방지합니다.
MicrocosmWorks는 시나리오에서 연령대, 신체적 특징, 억양 요구사항, 캐릭터 아크의 복잡성 등을 포함한 상세한 캐릭터 프로필을 추출한 다음, 이들을 탤런트 데이터베이스 및 에이전시 명단과 비교하여 매칭하는 캐스팅 어시스턴트 기능을 구축합니다. AI는 일정 가용성, 제작 예산과의 출연료 적합성, 이미 캐스팅된 역할과의 케미스트리, 배우의 장르별 경력 등의 요소를 고려합니다. 시스템은 나란히 비교할 수 있는 최종 후보 목록을 생성하며, 각 후보자의 소셜 미디어 팔로잉 및 최근 프로젝트 반응을 분석하여 관객의 반응까지 예측할 수 있습니다.
MicrocosmWorks는 시나리오를 받아들이고 장면, 캐릭터, 장소, 소품, 의상, VFX 촬영, 시간대 요구 사항을 식별하는 포괄적인 스크립트 분석을 자동으로 수행하는 AI 영화 사전 제작 어시스턴트를 제공할 수 있습니다. 이 분석을 통해 시스템은 생성형 AI를 사용하여 예비 스토리보드를 생성하고, 제안된 카메라 앵글 및 렌즈 선택이 포함된 촬영 목록 초안을 작성하며, 제작 데이터베이스 및 지역 비용 지수를 기반으로 장면별 예산 추정치를 생성합니다. 캐스팅 모듈은 캐릭터 설명을 인재 데이터베이스와 일치시키고, 로케이션 분석은 스크립트 요구 사항을 스카우트된 장소 이미지, 허가 데이터 및 물류 제약 사항과 교차 참조합니다.
이 플랫폼은 특수 AI 마이크로서비스를 기반으로 하는 협업 웹 애플리케이션으로 구성됩니다. 스크립트 파서는 구조화된 데이터를 다운스트림 모듈(스토리보드 생성, 촬영 계획, 캐스팅, 로케이션 분석, 예산 책정)로 공급하며, 각 모듈은 독립적으로 작동하지만 통합된 프로젝트 데이터 모델을 공유합니다. 협업 기능을 통해 감독, 프로듀서, 부서장은 AI 제안을 실시간으로 주석을 달고, 재정의하고, 승인할 수 있습니다.
| 레이어 | 기술 |
|---|---|
| 백엔드 | Python, Django REST Framework, Celery, Redis |
| AI / ML | OpenAI GPT-4o, DALL-E 3, Stable Diffusion XL, spaCy, LangChain, scikit-learn |
| 프론트엔드 | React, Next.js, Fabric.js (스토리보드 캔버스), Tailwind CSS |
| 데이터베이스 | PostgreSQL, Pinecone (캐스팅을 위한 벡터 검색), S3 (자산 저장) |
| 인프라 | AWS ECS, Lambda, CloudFront, Terraform, GitHub Actions |
이 빌드는 5가지 핵심 모듈을 중심으로 구성되며, 기본 스크립트 분석이 먼저 제공됩니다.
1. 1-3주차 — 스크립트 분석 핵심: PDF, Final Draft, Fountain 형식을 지원하는 시나리오 파서 구축, 부서별 요소 추출 기능을 갖춘 NLP 분석 엔진 개발.
2. 4-6주차 — 시각 생성: 스타일 제어 기능이 있는 스토리보드 생성, 카메라 및 렌즈 제안을 통한 촬영 목록 생성, 협업 검토 캔버스 구현.
3. 7-9주차 — 캐스팅 및 로케이션: 인재 데이터베이스 커넥터 통합, 캐릭터-배우 매칭 파이프라인 구축, 지도 기반 검색 및 허가 조회 기능을 갖춘 로케이션 평가 개발.
4. 10-12주차 — 예산 책정 및 통합: 지역 요율 데이터베이스를 이용한 비용 추정 엔진 구축, 모든 모듈을 통합 프로젝트 대시보드에 연결, 내보내기 및 공유 기능 구현.
| 지표 | 개선 사항 | 세부 정보 |
|---|---|---|
| 스크립트 분석 시간 | 90% 단축 | AI가 수동으로 1-2주 걸리는 작업을 몇 분 만에 완료 |
| 스토리보드 생성 | 80% 단축 | 생성형 스토리보드가 며칠이 아닌 몇 시간 안에 생성; 아티스트는 처음부터 시작하는 대신 다듬기만 하면 됨 |
| 예산 추정 정확도 | 30% 향상 | 데이터 기반 비용 모델링은 과소평가된 항목을 조기에 파악하여 예산 초과를 줄임 |
| 캐스팅 최종 후보 선정 시간 | 75% 단축 | AI가 인재 데이터베이스를 사전 필터링하여 수동 검토에 며칠이 걸리는 작업을 몇 분 만에 순위가 매겨진 후보를 제시 |
| 사전 제작 기간 | 40% 단축 | 분석, 스토리보드, 예산 책정의 병렬 AI 처리가 전체 기획 일정을 단축 |
텍스트 프롬프트와 긴 형식의 콘텐츠를 자동으로 모든 플랫폼에 맞춰 형식화하고 자막을 추가하며 게시하여 스크롤을 멈추게 하는 짧은 형식의 비디오로 전환합니다.