개별 샷의 품질보다 중요한 '시각적 일관성' 확보 전략

Context

AI 비디오 생성 도구의 개별 샷 품질은 매우 높음. 하지만 다수의 컷을 연결한 영상에서 조명, 색감, 렌즈 설정이 불일치하는 파편화 현상 발생. 각 프롬프트를 독립적인 결정으로 처리하는 생성 방식의 구조적 한계.

Technical Solution

• 단순 프롬프트 최적화를 넘어 모든 샷에 적용되는 '공통 시각 문법(Shared Visual Grammar)' 레이어 설계
• 플랫폼별 특성과 영상 길이에 따른 샷 개수 및 페이싱(Pacing) 자동 산출 로직 적용
• Color Palette, Lighting, Lens, Film, Motion의 5가지 핵심 요소를 정의한 Visual Theme 블록 구축
• 추상적 표현 대신 구체적인 수치(예: 3200K 색온도, 35mm 풀프레임 룩)를 명시하여 생성 모델의 변동성 억제
• Claude Code skill 형태로 패키징하여 브리프 입력부터 일관된 스토리보드 생성까지의 워크플로우 자동화
• .cursorrules 및 .windsurfrules 파일 형식을 지원하여 IDE 수준의 제약 조건 강제화

Key Takeaway

AI 생성물 간의 파편화 문제는 개별 생성 품질의 문제가 아닌 좌표계의 부재 문제임. 독립적인 생성 호출 상위에 공통 제약 조건 레이어(Constraint Layer)를 배치하여 전체 결과물의 정렬(Alignment)을 맞추는 설계 원칙이 필요함.