popopo-99/zy-cinematic-realism

해결하는 문제

이 프로젝트는 추상적인 스토리 아이디어, 스크립트, 또는 참조 이미지를 정확하고 영화적인 시각 계획과 AI 이미지 생성기용 프롬프트로 변환하기 위한 구조화된 프레임워크를 제공합니다. 다양한 AI 모델의 기술적 프롬프트 요구사항과 서사적 의도(누가, 어디서, 무엇이 일어나는가) 사이의 격차를 메우며, 일반적인 'AI 스타일' 결과를 방지하고 여러 프레임에 걸쳐 시각적 일관성을 보장합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 LLM(예: ChatGPT 또는 Codex)의 '스킬'로 작동하며, 시각 감독 역할을 수행합니다. 단순한 프롬프트 생성이 아니라 체계적인 접근 방식을 사용합니다:

• 시각적 개발: 스크립트를 분석하여 핵심 서사 순간을 식별하고, '장면 마스터(마스터 장면 설명)'와 시각적 규칙을 개발합니다.

• 감독 기반 스타일링: 38명의 특정 감독의 시각 언어(라이브러리에서 선택 가능)를 조절 가능한 강도(약간, 명확, 강하게)로 적용할 수 있으며, 사용자의 핵심 장면 사실을 덮어쓰지 않습니다.

• 드림 디코딩: 참조 이미지를 분석하여 콘텐츠를 단순 복사하는 것이 아니라, 특정 패턴(색상, 노출, 재질)을 추출하여 완전히 새로운 장면에 적용할 수 있습니다.

• 모델 컴파일링: 최종 시각 계획을 특정 타겟 모델(Midjourney, Seedream, GPT Image 등)에 최적화된 프롬프트로 변환하거나, 모델에 의존하지 않는 버전을 제공합니다.

• 연속성 관리: 캐릭터와 환경의 일관성을 유지하기 위해 '연속성 성경'과 프로젝트 인수인계 카드를 생성합니다.

대상 사용자

• 스토리텔러 및 시나리오 작가: 스크립트를 시각화하고 감독 회의용 아트 컨셉을 개발하기 위해.

• AI 아티스트: 무작위 생성에 의존하지 않고 조명, 카메라 앵글, 구성에 대해 더 영화적인 제어를 원하는 사람.

• 비주얼 컨셉 아티스트: 프레임 시퀀스에 엄격한 연속성을 유지해야 하는 사람.

주요 기능

• 감독 라이브러리: 시각적 분위기를 영향을 미치는 38개의 엄선된 영화적 스타일에 접근 가능.
• 패턴 추출: 참조 이미지의 스타일/조명을 주제에서 분리할 수 있음.
• 프롬프트 도ctor: 특정 시각적 문제(예: '광고 같은' 조명)를 로컬에서 수리하고 개선하는 도구.
• 다중 모델 지원: 다양한 이미지 생성 모델용 어댑터로, 다양한 플랫폼에서 프롬프트가 작동하도록 보장.
• 프로젝트 인수인계: 상태를 기록하는 시스템으로, 새로운 채팅 세션에서 시각 프로젝트를 재개할 수 있음.