crisng95/flowboard

해결하는 문제

Flowboard는 캐릭터, 제품, 장면 간 일관성을 유지하기 어려운 반복적인 전자상거래 영상 제작을 위한 것입니다. 매번 리퍼런스를 다시 업로드하고 프롬프트를 다시 입력하는 수작업을 그래프 기반 워크플로우로 대체하여, 특정 모델이나 의류와 같은 자산에 대한 단일 진실원이 전체 캠페인에 걸쳐 지속되도록 보장합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 자산을 방향성 그래프의 노드로 취급하는 무한 캔버스 워크스페이스를 사용합니다:

• 리퍼런스 노드: 사용자는 한 번만 "캐릭터"와 "비주얼 자산" 노드를 설정합니다. 이들은 앵커 역할을 하며, 시각 능력을 갖춘 LLM이 이 자산들을 설명하여 aiBrief를 생성하고 하류로 전달합니다.
• 컴포지션 노드: 리퍼런스 노드를 "이미지" 노드에 연결하면, 연결된 LLM CLI(예: Claude Code)를 사용해 패션 에디토리얼 프롬프트를 자동으로 합성합니다. 한 번의 배치로 다양한 자세의 변형을 생성합니다.
• 비디오 노드: 이미지를 입력으로 받아 Google의 Veo 3.1 i2v를 사용해 비디오를 생성합니다. 시스템은 감지된 장면(예: 스튜디오 vs. 거리)에 맞는 "모션 어휘"를 사용하여 자연스러운 움직임을 보장합니다.
• 프록시 아키텍처: Google Flow을 타겟으로 하기 때문에, 사용자 브라우저에서 인증된 요청과 reCAPTCHA 토큰을 로컬 FastAPI 에이전트로 프록시하기 위해 Chrome 확장 프로그램을 사용합니다.

대상 사용자

Google Flow(Pro/Ultra 플랜)을 사용하여 일관성 있는 제품 및 캐릭터 중심의 영상 콘텐츠를 제작하는 전자상거래 크리에이티브 프로듀서와 AI 아티스트를 위한 것입니다.

주요 특징

• 그래프 기반 워크플로우: 모든 자산은 재사용 가능한 노드이며, 모든 엣지는 실제 데이터 의존성을 나타냅니다.
• 환경 인식 프롬프트: 장면이 스튜디오, 거리, 카페, 자연 환경인지에 따라 자동으로 모션 어휘를 전환합니다.
• 로컬 우선 개인정보 보호: 모든 보드 상태와 미디어는 SQLite와 로컬 저장 폴더를 통해 로컬에 저장됩니다.
• CLI 기반 LLM 통합: Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex와 같은 기존 LLM CLI로 쉘을 실행하여 직접 클라우드 API 비용을 회피합니다.
• 배치 i2v 생성: 상류 이미지에 여러 변형이 있는 경우, 단일 클릭으로 여러 비디오 변형을 생성할 수 있습니다.