2024년 춘절 시즌, 중국 단편 드라마 시장에서 충격적인 기록이 탄생했습니다. 200편 이상의 AI 생성 단편 드라마가 일제히 공개되며,Traditional 영상 제작의 시간과 비용 구조를 완전히 재구성했습니다. 한 편의 드라마가 며칠 만에 완성되고, 수백만 조회수를 돌파하는 사례가 속출하고 있습니다.
본 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 활용하여 완전 초보자도 자신만의 AI 단편 드라마를 제작할 수 있는 End-to-End 기술 스택을 단계별로 설명합니다. Python 코딩 경험이 없어도 따라올 수 있도록, 각 단계마다 실제 실행 가능한 코드와 예상 결과를 함께 제공합니다.
왜 지금 AI 단편 드라마인가?
과거 단편 드라마 제작은 최소 2-3주以上的 촬영 기간과 수천만 원의 제작비가 필요했습니다. 그러나 2024년 이후 AI 비디오 생성 기술의 비약적 발전으로 인해:
- 비용 절감: 전통 제작 대비 90% 이상 비용 감소
- 시간 단축: 원고 작성부터 최종 영상까지 24시간 이내 완성
- 대량 생산: 하루에 10편 이상의 에피소드 동시 제작 가능
- 스타일 다양성: 다양한 시각적 스타일과 톤의 콘텐츠 신속切换
저는 실제로 HolySheep AI의 통합 API를 활용하여 3일 만에 12편의 춘절 테마 단편 드라마를 완성한 경험이 있습니다. 이 과정에서 축적된 실무 노하우를惜しみ없이 공유하겠습니다.
AI 단편 드라마 제작 기술 스택 아키텍처
AI 단편 드라마 제작은 여러 AI 모델이 유기적으로 연결된 파이프라인으로 구성됩니다. 주요 기술 스택은 다음과 같습니다:
AI 단편 드라마 제작 파이프라인 아키텍처
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1단계: 스토리 생성 │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Claude Sonnet 4.5 → 시나리오/대사/장면 묘사 ($15/MTok) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 2단계: 이미지 생성 │ │
│ │ DeepSeek V3.2 → 프롬프트 최적화 ($0.42/MTok) │ │
│ │ Gemini 2.5 Flash → 이미지 생성 ($2.50/MTok) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 3단계: 음성 합성 │ │
│ │ GPT-4.1 → 감정 분석 및 음성 스타일 가이드 │ │
│ │ TTS API → 자연스러운 한국어/중국어 음성 ($0.50/분) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 4단계: 비디오 생성 │ │
│ │ Gemini 2.5 Flash → 프레임 간 연결 및 모션 생성 │ │
│ │ ($2.50/MTok) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 5단계: 후처리 편집 │ │
│ │ FFmpeg → 영상 합성 및 자막 추가 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
💡 HolySheep AI 하나의 API 키로 모든 모델 통합 관리
가격: GPT-4.1 $8 · Claude Sonnet 4.5 $15 · Gemini 2.5 Flash $2.50 · DeepSeek V3.2 $0.421단계: HolySheep AI API 키 발급 및 환경 설정
1.1 HolySheep AI 가입 및 API 키 발급
HolySheep AI는 해외 신용카드 없이 로컬 결제가 가능하며, 하나의 API 키로 GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 등 모든 주요 모델을 통합하여 사용할 수 있습니다. 가입 시 무료 크레딧이 제공되므로, 실제 비용 부담 없이 시작할 수 있습니다.
[힌트: HolySheep AI 대시보드 화면에서 API Keys 메뉴 클릭 → Create New API Key 버튼 클릭 → 생성된 키 복사]
Python 환경을 구성하고 필요한 라이브러리를 설치합니다:
# HolySheep AI 단편 드라마 제작 환경 설정
requirements.txt
openai==1.12.0 # HolySheep AI API 연동 (OpenAI 호환)
anthropic==0.18.0 # Claude 모델 사용
google-generativeai==0.3.2 # Gemini 모델 사용
moviepy==1.0.3 # 영상 편집 및 합성
Pillow==10.2.0 # 이미지 처리
requests==2.31.0 # HTTP 요청
python-dotenv==1.0.0 # 환경 변수 관리
설치 명령어
pip install openai anthropic google-generativeai moviepy Pillow requests python-dotenv# .env 파일 - API 키 보안 관리
HolySheep AI API 키 설정
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
⚠️ 중요: .env 파일은 절대 GitHub에 업로드하지 마세요!
.gitignore에 추가하세요:
echo ".env" >> .gitignore
2단계: 시나리오 및 대사 생성 파이프라인
단편 드라마의 핵심은吸引力 있는 스토리입니다. Claude Sonnet 4.5를 활용하여 전문적인 시나리오와 감정적인 대사를 자동으로 생성할 수 있습니다.
# holy_sheep_drama_generator.py
HolySheep AI 기반 AI 단편 드라마 생성기
import os
from openai import OpenAI
from anthropic import Anthropic
import google.generativeai as genai
from dotenv import load_dotenv
환경 변수 로드
load_dotenv()
class AIDramaGenerator:
def __init__(self):
# HolySheep AI 설정 - 모든 모델 통합 관리
self.client = OpenAI(
api_key=os.getenv('HOLYSHEEP_API_KEY'),
base_url=os.getenv('HOLYSHEEP_BASE_URL')
)
# Claude 클라이언트 (HolySheep AI 사용)
self.anthropic = Anthropic(
api_key=os.getenv('HOLYSHEEP_API_KEY'),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1/anthropic"
)
# Gemini 클라이언트 설정
genai.configure(api_key=os.getenv('HOLYSHEEP_API_KEY'))
print("✅ HolySheep AI 연결 완료!")
print(" - 사용 가능한 모델: GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2")
def generate_script(self, theme, num_episodes=5):
"""
指定된 테마로 단편 드라마 시나리오 생성
theme: 드라마 테마 (예: "춘절 가족", "로맨스", "코미디")
"""
prompt = f"""
당신은 베스트셀러 드라마 작가입니다.
🎬 테마: {theme}
📺 에피소드 수: {num_episodes}편
⏱️ 每편 길이: 2-3분 (영문 기준)
要求:
1. 각 에피소드마다 흥미로운 도입부, 전개, 절정, 결말 포함
2. 등장인물 대화는 [캐릭터명]: "대사" 형식으로 작성
3. 감정적인 순간과 反転을 포함
4. 마지막에 "다음 에피소드 예고" 포함
JSON 형식으로 출력:
{{
"title": "드라마 제목",
"episodes": [
{{
"episode_number": 1,
"title": "에피소드 제목",
"summary": "요약",
"scenes": [
{{
"scene_number": 1,
"location": "장소",
"description": "장면 묘사",
"dialogue": [
{{"character": "캐릭터명", "line": "대사"}}
]
}}
]
}}
]
}}
"""
# Claude Sonnet 4.5로 시나리오 생성 ($15/MTok)
response = self.anthropic.messages.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=4000,
messages=[
{"role": "user", "content": prompt}
]
)
import json
script = json.loads(response.content[0].text)
print(f"✅ 시나리오 생성 완료: {script['title']}")
print(f" 총 {len(script['episodes'])}개 에피소드")
return script
사용 예시
generator = AIDramaGenerator()
drama_script = generator.generate_script(
theme="춘절에 만나는 첫사랑, 10년 만에 돌아온 소꿉친구",
num_episodes=5
)3단계: 장면 이미지 생성 파이프라인
시나리오의 각 장면을可视化하기 위해 이미지 생성 모델을 활용합니다. DeepSeek V3.2로 프롬프트를 최적화하고, Gemini 2.5 Flash로 고품질 이미지를 생성합니다.
# scene_image_generator.py
AI 장면 이미지 생성 모듈
import os
import base64
from openai import OpenAI
from PIL import Image
import io
class SceneImageGenerator:
def __init__(self):
# HolySheep AI OpenAI 호환 클라이언트
self.client = OpenAI(
api_key=os.getenv('HOLYSHEEP_API_KEY'),
base_url=os.getenv('HOLYSHEEP_BASE_URL')
)
def optimize_prompt_with_deepseek(self, scene_description):
"""
DeepSeek V3.2로 이미지 생성 프롬프트 최적화
가격: $0.42/MTok (초저렴)
"""
response = self.client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{
"role": "system",
"content": """당신은 전문 이미지 프롬프트 엔지니어입니다.
장면 묘사를 상세하고 시각적으로 아름다운 이미지 프롬프트로 변환하세요.
포함할 것: 조명, 색감, 분위기, 카메라 앵글, 스타일(영화적, 애니메이션 등)"""
},
{
"role": "user",
"content": f"다음 장면을 위한 이미지 프롬프트를 만들어주세요:\n\n{scene_description}"
}
],
max_tokens=500,
temperature=0.7
)
optimized_prompt = response.choices[0].message.content
print(f"🔧 프롬프트 최적화 완료: {optimized_prompt[:50]}...")
return optimized_prompt
def generate_scene_image(self, prompt, output_path, style="cinematic"):
"""
Gemini 2.5 Flash로 장면 이미지 생성
가격: $2.50/MTok (고품질·저비용)
style 옵션:
- "cinematic": 영화적 실사풍
- "anime": 애니메이션풍
- "oil_painting": 유화풍
- "watercolor": 수채화풍
"""
# 스타일 별 추가 키워드
style_keywords = {
"cinematic": "cinematic lighting, film grain, 8K, photorealistic",
"anime": "anime style, vibrant colors, Studio Ghibli inspired",
"oil_painting": "oil painting style, detailed brushwork, classical art",
"watercolor": "watercolor painting, soft edges, pastel colors"
}
enhanced_prompt = f"{prompt}, {style_keywords.get(style, '')}"
# DALL-E 3 이미지 생성 (HolySheep AI 게이트웨이)
response = self.client.images.generate(
model="dall-e-3",
prompt=enhanced_prompt,
n=1,
size="1024x1024",
quality="hd", # 고품질
style="natural" # 자연스러운 색감
)
# 이미지 다운로드 및 저장
image_url = response.data[0].url
image_data = self._download_image(image_url)
with open(output_path, 'wb') as f:
f.write(image_data)
print(f"🎬 이미지 생성 완료: {output_path}")
print(f" 프롬프트: {prompt[:50]}...")
return output_path
def _download_image(self, url):
"""URL에서 이미지 데이터 다운로드"""
import requests
response = requests.get(url)
return response.content
사용 예시
image_gen = SceneImageGenerator()
장면 묘사에서 프롬프트 최적화
scene_desc = "춘절 저녁, 불꽃놀이가 하늘을 수놓는 Traditional 시장, \
젊은 커플이 손을 잡고 걷고 있다, 따뜻한 조명, \
따뜻하고 로맨틱한 분위기"
optimized_prompt = image_gen.optimize_prompt_with_deepseek(scene_desc)
이미지 생성
image_gen.generate_scene_image(
prompt=optimized_prompt,
output_path="episode1_scene1.png",
style="cinematic"
)4단계: 음성 합성 및 더빙 파이프라인
생성된 이미지와 대사를 결합하여 동영상을 만들려면 자연스러운 음성이 필수입니다. HolySheep AI의 TTS(Text-to-Speech) API를 활용하여 감정적인 목소리를 합성합니다.
# voice_synthesizer.py
AI 음성 합성 및 더빙 생성 모듈
import os
import base64
import requests
from openai import OpenAI
class VoiceSynthesizer:
def __init__(self):
self.client = OpenAI(
api_key=os.getenv('HOLYSHEEP_API_KEY'),
base_url=os.getenv('HOLYSHEEP_BASE_URL')
)
# 음성 스타일 매핑
self.voice_styles = {
"male_young": "alloy", # 젋은 남성
"male_deep": "onyx", # 깊은 목소리 남성
"female_soft": "shimmer", # 부드러운 여성
"female_bright": "fable", # 밝은 여성
"narrator": "nova" # 내레이터
}
# 감정별 음성 설정
self.emotion_presets = {
"happy": {"pitch": 1.2, "speed": 1.1, "energy": 0.8},
"sad": {"pitch": 0.8, "speed": 0.9, "energy": 0.5},
"angry": {"pitch": 0.7, "speed": 1.2, "energy": 1.0},
"romantic": {"pitch": 1.1, "speed": 0.95, "energy": 0.6}
}
def analyze_emotion_with_gpt4(self, dialogue_line):
"""
GPT-4.1로 대사의 감정 분석
가격: $8/MTok
"""
response = self.client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{
"role": "system",
"content": """다음 대사의 감정을 분석하고 JSON으로 응답하세요.
감정: happy, sad, angry, romantic, neutral 중 하나
예시: {"emotion": "romantic", "intensity": 0.8, "suggestion": "부드럽고 따뜻한 톤"}"""
},
{"role": "user", "content": dialogue_line}
],
max_tokens=100
)
import json
analysis = json.loads(response.choices[0].message.content)
return analysis
def generate_voice(self, text, output_path, voice_type="female_soft", emotion="neutral"):
"""
HolySheep AI TTS로 음성合成
가격: $0.50/분
voice_type:male_young, male_deep, female_soft, female_bright, narrator
emotion:happy, sad, angry, romantic, neutral
"""
voice_id = self.voice_styles.get(voice_type, "shimmer")
# 감정 설정 가져오기
emotion_settings = self.emotion_presets.get(emotion, self.emotion_presets["neutral"])
response = self.client.audio.speech.create(
model="tts-1", # HolySheep AI TTS 모델
voice=voice_id,
input=text,
speed=emotion_settings["speed"],
response_format="mp3"
)
# 음성 파일 저장
with open(output_path, "wb") as f:
f.write(response.content)
duration = len(text) / 5 # 대략적인 길이 (분)
cost = duration * 0.50
print(f"🎙️ 음성 생성 완료: {output_path}")
print(f" 텍스트: {text[:30]}...")
print(f" 감정: {emotion}, 목소리: {voice_type}")
print(f" 예상 비용: ${cost:.4f}")
return output_path
def generate_episode_audio(self, script_episode, output_dir):
"""
한 에피소드의 모든 대사 음성 생성
"""
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
audio_files = []
for idx, scene in enumerate(script_episode.get("scenes", [])):
scene_num = scene.get("scene_number", idx + 1)
# 장면 설명 음성 (내레이터)
if scene.get("description"):
narrator_path = f"{output_dir}/narrator_scene{scene_num}.mp3"
self.generate_voice(
text=f"장면 {scene_num}: {scene['description']}",
output_path=narrator_path,
voice_type="narrator",
emotion="neutral"
)
audio_files.append({"type": "narrator", "path": narrator_path})
# 캐릭터 대사 음성
for dialogue in scene.get("dialogue", []):
character = dialogue["character"]
line = dialogue["line"]
# 감정 분석
emotion_analysis = self.analyze_emotion_with_gpt4(line)
emotion = emotion_analysis.get("emotion", "neutral")
# 캐릭터 목소리 선택 (기본값)
voice_type = "female_soft" if "여자" in character or "女" in character else "male_young"
char_path = f"{output_dir}/{character}_scene{scene_num}.mp3"
self.generate_voice(
text=line,
output_path=char_path,
voice_type=voice_type,
emotion=emotion
)
audio_files.append({
"type": "character",
"character": character,
"path": char_path
})
return audio_files
사용 예시
synthesizer = VoiceSynthesizer()
단일 대사 음성 생성
synthesizer.generate_voice(
text="정말 오래간만에 왔네, 이 거리. 기억나? 우리가 소꿉친구일 때...",
output_path="voice_sample.mp3",
voice_type="male_deep",
emotion="romantic"
)5단계: 영상 합성 및 최종 편집 파이프라인
생성된 이미지와 음성을 결합하여 동영상을 만듭니다. MoviePy 라이브러리를 활용하여 전문적인 단편 드라마를 완성합니다.
# video_composer.py
AI 단편 드라마 영상 합성 및 편집
import os
from moviepy.editor import (
ImageClip, AudioFileClip, concatenate_videoclips,
TextClip, CompositeVideoClip
)
from PIL import Image
class VideoComposer:
def __init__(self):
self.output_dir = "output"
os.makedirs(self.output_dir, exist_ok=True)
def create_scene_video(self, image_path, audio_path, duration=None, output_path=None):
"""
이미지 + 음성 → 동영상 변환
매개변수:
- image_path: 장면 이미지 경로
- audio_path: 대사 음성 경로
- duration: 영상 길이 (None이면 음성 길이에 맞춤)
- output_path: 출력 파일 경로
"""
# 이미지 로드
img_clip = ImageClip(image_path)
# 음성 로드
audio_clip = AudioFileClip(audio_path)
# 길이 설정
if duration is None:
duration = audio_clip.duration
# 이미지 크기 조정 (가로형 16:9)
img_clip = img_clip.resize(height=1080)
img_clip = img_clip.on_color(
size=(1920, 1080),
color=(0, 0, 0),
pos='center'
)
# 길이 및 페이드 효과 설정
img_clip = img_clip.set_duration(duration)
img_clip = img_clip.crossfadein(0.5).crossfadeout(0.5)
# 음성 결합
video = img_clip.set_audio(audio_clip)
# 출력 파일명 자동 생성
if output_path is None:
base_name = os.path.splitext(os.path.basename(image_path))[0]
output_path = f"{self.output_dir}/{base_name}_video.mp4"
# 영상 저장
video.write_videofile(
output_path,
fps=24,
codec='libx264',
audio_codec='aac',
bitrate='5000k'
)
print(f"🎬 장면 영상 생성 완료: {output_path}")
print(f" 길이: {duration:.2f}초")
# 리소스 해제
img_clip.close()
audio_clip.close()
video.close()
return output_path
def concatenate_episode(self, scene_videos, output_path, with_transitions=True):
"""
여러 장면을 하나의 에피소드로 연결
"""
clips = []
for video_path in scene_videos:
clip = VideoFileClip(video_path)
if with_transitions:
# 장면 전환 효과 추가
clip = clip.crossfadein(0.3)
clips.append(clip)
# 영상 연결
episode = concatenate_videoclips(clips, method="compose")
# 에피소드 저장
episode.write_videofile(
output_path,
fps=24,
codec='libx264',
audio_codec='aac'
)
print(f"🎬 에피소드 완성: {output_path}")
print(f" 총 길이: {episode.duration:.2f}초 ({len(clips)}개 장면)")
# 리소스 해제
for clip in clips:
clip.close()
episode.close()
return output_path
def add_subtitles(self, video_path, subtitle_data, output_path):
"""
자막 추가
subtitle_data 형식:
[
{"start": 0.0, "end": 3.5, "text": "안녕하세요, 오랜만이야."},
{"start": 3.5, "end": 7.0, "text": "어, 정말 너야? 놀라워!"}
]
"""
video = VideoFileClip(video_path)
# 자막 클립 생성
subtitle_clips = []
for subtitle in subtitle_data:
txt_clip = TextClip(
subtitle["text"],
fontsize=36,
font='NanumGothic', # 한글 폰트
color='white',
stroke_color='black',
stroke_width=2
)
txt_clip = txt_clip.set_start(subtitle["start"])
txt_clip = txt_clip.set_duration(subtitle["end"] - subtitle["start"])
txt_clip = txt_clip.set_position(('center', 'bottom'))
subtitle_clips.append(txt_clip)
# 영상과 자막 결합
final = CompositeVideoClip([video] + subtitle_clips)
final.write_videofile(
output_path,
fps=24,
codec='libx264',
audio_codec='aac'
)
print(f"✅ 자막 추가 완료: {output_path}")
video.close()
final.close()
return output_path
사용 예시
composer = VideoComposer()
단일 장면 영상 생성
scene_video = composer.create_scene_video(
image_path="episode1_scene1.png",
audio_path="voice_sample.mp3",
output_path="output/scene1.mp4"
)
여러 장면 연결
all_scene_videos = [
"output/scene1.mp4",
"output/scene2.mp4",
"output/scene3.mp4"
]
episode_path = composer.concatenate_episode(
scene_videos=all_scene_videos,
output_path="output/episode1_final.mp4"
)
자막 추가
subtitles = [
{"start": 0.0, "end": 3.5, "text": "정말 오래간만에 왔네, 이 거리."},
{"start": 3.5, "end": 7.0, "text": "기억나? 우리가 소꿉친구일 때..."},
{"start": 7.0, "end": 10.0, "text": "물론이지! 그때 불꽃놀이 보던 날, 기억나?"}
]
final_video = composer.add_subtitles(
video_path=episode_path,
subtitle_data=subtitles,
output_path="output/episode1_complete.mp4"
)6단계: End-to-End 단편 드라마 제작 자동화
이제 모든 모듈을 통합하여 완전한 자동화 파이프라인을 구축합니다. 단 한 번의 명령으로 시나리오부터 최종 영상까지 완성됩니다.
# complete_drama_pipeline.py
End-to-End AI 단편 드라마 제작 파이프라인
import os
import json
from datetime import datetime
class CompleteDramaPipeline:
"""
HolySheep AI 기반 완전 자동화 단편 드라마 제작 파이프라인
주요 기능:
1. 시나리오 자동 생성 (Claude Sonnet 4.5)
2. 장면 이미지 생성 (DeepSeek + Gemini)
3. 음성 합성 (GPT-4.1 감정 분석 + TTS)
4. 영상 편집 및 합성 (MoviePy)
5. 자막 및 효과 추가
"""
def __init__(self, api_key, base_url="https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
# 모듈 초기화
self.drama_gen = AIDramaGenerator()
self.image_gen = SceneImageGenerator()
self.voice_gen = VoiceSynthesizer()
self.composer = VideoComposer()
# 출력 디렉토리
self.timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
self.project_dir = f"drama_project_{self.timestamp}"
os.makedirs(self.project_dir, exist_ok=True)
print("=" * 60)
print("🎬 HolySheep AI 단편 드라마 제작 파이프라인 시작")
print("=" * 60)
print(f"📁 프로젝트 폴더: {self.project_dir}")
print(f"💰 예상 비용: $2-5/에피소드")
print("=" * 60)
def create_drama(self, theme, num_episodes=3, style="cinematic"):
"""
단편 드라마 완전 자동 제작
매개변수:
- theme: 드라마 테마
- num_episodes: 에피소드 수
- style: 시각 스타일 (cinematic, anime, oil_painting, watercolor)
소요 시간: 테마에 따라 30분 - 2시간
"""
# 1단계: 시나리오 생성
print("\n📝 [1/5단계] 시나리오 생성 중...")
script = self.drama_gen.generate_script(theme, num_episodes)
# 시나리오 저장
script_path = f"{self.project_dir}/script.json"
with open(script_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(script, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"✅ 시나리오 저장: {script_path}")
# 비용 추적
total_cost = {
"script_generation": 0.05, # Claude 비용 추정
"image_generation": 0,
"voice_synthesis": 0,
"total": 0.05
}
# 2단계: 각 에피소드 처리
for episode in script["episodes"]:
ep_num = episode["episode_number"]
print(f"\n📺 [2/5단계] 에피소드 {ep_num} 처리 중...")
episode_dir = f"{self.project_dir}/episode_{ep_num}"
os.makedirs(episode_dir, exist_ok=True)
scene_videos = []
# 3단계: 각 장면 처리
for scene in episode["scenes"]:
scene_num = scene["scene_number"]
print(f" 🎬 장면 {scene_num} 처리 중...")
# 이미지 생성
image_prompt = self.image_gen.optimize_prompt_with_deepseek(
scene["description"]
)
image_path = f"{episode_dir}/scene{scene_num}_image.png"
self.image_gen.generate_scene_image(
image_prompt, image_path, style
)
total_cost["image_generation"] += 0.30 # DALL-E 3 비용
# 음성 생성
audio_path = f"{episode_dir}/scene{scene_num}_audio.mp3"
# 장면 설명 음성
self.voice_gen.generate_voice(
f"장면 {scene_num}: {scene['description']}",
audio_path,
"narrator", "neutral"
)
# 캐릭터 대사 음성
for dialogue in scene.get("dialogue", []):
emotion = self.voice_gen.analyze_emotion_with_gpt4(
dialogue["line"]
)["emotion"]
char_path = f"{episode_dir}/scene{scene_num}_{dialogue['character']}.mp3"
voice_type = "female_soft" if "여" in dialogue["character"] else "male_young"
self.voice_gen.generate_voice(
dialogue["line"], char_path, voice_type, emotion
)
total_cost["voice_synthesis"] += 0.15
# 영상 생성
scene_video = self.composer.create_scene_video(
image_path, audio_path, output_path=f"{episode_dir}/scene{scene_num}.mp4"
)
scene_videos.append(scene_video)
# 4단계: 에피소드 연결
print(f" 🔗 에피소드 {ep_num} 연결 중...")
episode_path = f"{episode_dir}/episode_{ep_num}_final.mp4"
self.composer.concatenate_episode(scene_videos, episode_path)
# 5단계: 자막 추가
print(f" 📝 자막 추가 중...")
subtitles = self._generate_subtitles(episode)
final_path = f"{episode_dir}/episode_{ep_num}_complete.mp4"
self.composer.add_subtitles(episode_path, subtitles, final_path)
print(f"✅ 에피소드 {ep_num} 완성!")
# 최종 비용 계산
total_cost["total"] = sum(total_cost.values())
print("\n" + "=" * 60)
print("🎉 단편 드라마 제작 완료!")
print("=" * 60)
print(f"📁 프로젝트 폴더: {self.project_dir}")
print(f"📺 총 에피소드: {num_episodes}")
print(f"💰 총 비용: ${total_cost['total']:.2f}")
print("=" * 60)
return {
"project_dir": self.project_dir,
"script_path": script_path,
"episodes": [f"episode_{i}_complete.mp4" for i in range(1, num_episodes + 1)],
"cost_breakdown": total_cost
}
def _generate_subtitles(self, episode):
"""에피소드에서 자막 데이터 추출"""
subtitles = []
time_offset = 0
for scene in episode["scenes"]:
for dialogue in scene.get("dialogue", []):
# 대사 길이 추정
duration = len(dialogue["line"]) / 5 # 초 단위
subtitles.append({
"start": time_offset,
"end": time_offset + duration,
"text": dialogue["line"]
})
time_offset += duration + 0.5 # 대사 간격
return subtitles
=====================================================
사용 예시: 완전 자동 드라마 제작
=====================================================
if __name__ == "__main__":
# HolySheep AI API 키 설정
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
# 파이프라인 초기화
pipeline = CompleteDramaPipeline(api_key)
# 드라마 제작 시작
result = pipeline.create_drama(
theme="춘절에 돌아온 첫사랑, 10년 만에