ChatGPT와 Seedance 2.5로 바이럴 숏폼 제작하기: 2,360만 뷰를 기록한 AI 캐릭터 영상 워크플로우

ChatGPT로 생성한 가상 캐릭터를 일본 도쿄의 좁고 천장이 낮은 공간에 배치하여 단일 클립으로 2,360만 조회수와 11,200달러(약 1,500만 원)의 수익을 기록한 AI 숏폼 바이럴 제작 워크플로우가 AI 크리에이터 kazurai(@k4zxbt)를 통해 공유되었습니다.

이미지 출처: X / @k4zxbt

기존의 복잡한 실사 촬영이나 대규모 3D 모델링 없이, 대형 언어 모델(LLM) 기반의 캐릭터 기획과 최신 비디오 생성 모델인 바이트댄스(ByteDance)의 Seedance 2.5를 결합해 소셜 미디어 알고리즘에서 폭발적인 반응을 이끌어낸 실전 제작 파이프라인입니다.

핵심 바이럴 워크플로우: 스케일 대비와 캐릭터 스왑 4단계

kazurai가 공개한 숏폼 제작 시스템은 시각적 이질감(Scale Contrast)과 스토리텔링 캡션을 결합한 4단계 구조로 이루어져 있습니다.

1단계: ChatGPT로 장신 여성 캐릭터 기획 및 시트 생성

• 프롬프트를 통해 뚜렷한 개성을 가진 장신 여성(Tall girl) 캐릭터의 외형을 정의합니다.
• 후속 영상 합성 단계에서 일관성을 유지할 수 있도록 다각도 전신 샷과 표정 클로즈업이 포함된 캐릭터 레퍼런스 시트를 구성합니다.

2단계: 공간적 대비를 극대화하는 로케이션 선정

• 캐릭터의 거대한 체구가 극명하게 부각될 수 있는 좁고 낮은 장소를 배경으로 선정합니다.
• 일본 현지의 낮은 지하 통로(Tunnels), 지하철 객차(Trains), 천장이 낮은 선술집(Low bars) 등 평균 신장에 맞춰 설계된 일상적 공간을 활용하여 시각적 충격을 만듭니다.

3단계: Seedance 2.5를 활용한 비디오 합성 및 캐릭터 스왑

• 기획된 배경 클립에 Seedance 2.5의 멀티모달 레퍼런스 합성 기능을 적용하여 생성한 캐릭터를 자연스럽게 결합합니다.
• 조명, 그림자, 공간적 원근감을 일치시켜 AI 생성 캐릭터가 실제 현장에 있는 듯한 움직임을 생성합니다.

4단계: 일상적 고군분투를 담은 스토리텔링 캡션 작성

• 단순한 가상 인간 영상이 아닌, 현실 공간에서 겪는 어려움을 나타내는 생활 밀착형 캡션을 배치합니다.
• 예시: "giant woman struggles in Japan tunnels" (일본 지하 통로에서 고생하는 장신 여성)
• 시청자가 호기심과 공감을 느끼고 댓글 토론을 유발하도록 유도합니다.

Seedance 2.5의 멀티모달 레퍼런스와 일관성 유지 기법

이러한 바이럴 워크플로우가 가능해진 기술적 배경에는 Seedance 2.5의 고도화된 캐릭터 일관성(Consistency) 제어 기능이 있습니다.

• 원테이크 30초 네이티브 렌더링: 분절된 짧은 클립을 이어 붙이지 않고 단일 샷으로 최대 30초 분량의 일관된 모션을 생성합니다.
• 최대 50개 멀티모달 레퍼런스 지원: 이미지, 비디오, 오디오 입력을 결합하여 캐릭터의 얼굴 구조, 헤어스타일, 의상 디테일, 공간 방향성을 프레임 전반에 걸쳐 고정합니다.
• Reference-to-Video 파이프라인: 레퍼런스 이미지를 바탕으로 다른 배경(터널, 기차, 거리)으로 전환되더라도 동일한 캐릭터의 정체성을 유지한 채 자연스러운 움직임을 구현합니다.

버추얼 크리에이터 및 AI 숏폼 수익화 확장 사례

이번 워크플로우와 관련하여 크리에이터 커뮤니티에서는 유사한 파이프라인을 활용한 수익화 사례들이 함께 주목받고 있습니다.

AI 크리에이터 @Mnilax가 공유한 사례에 따르면, GPT Astra와 Seedance 2.5를 결합해 제작된 가상 AI 싱어 채널의 경우 다음과 같은 성과를 보였습니다:

• 130만 틱톡 팔로워 및 데뷔 EP 발매: 실존하지 않는 AI 캐릭터로 월 15만 달러 이상의 수익 창출
• 캐릭터 시트 프롬프트 전략: ChatGPT에 5가지 신체 각도(5 body angles)와 3가지 클로즈업(3 close-ups)을 요청해 캐릭터 시트를 고정
• 바이럴 레퍼런스 스왑: 이미 소셜 미디어에서 검증된 숏폼 포맷 및 앵글에 일관된 캐릭터를 Seedance 2.5로 반복 생성하여 포스팅 전반의 얼굴 일관성 확보

제작 시 주의점 및 팁

1. 시각적 대비 명확화: 바닥 레벨의 로우 앵글(Low-angle)이나 천장 프레임을 함께 담아 인물의 스케일 대비가 첫 프레임(Hook Frame)부터 즉각적으로 인지되도록 구성합니다.
2. 캡션의 후가공: AI 영상 내부에 텍스트를 직접 렌더링하기보다, 영상 생성 후 숏폼 편집기(CapCut 등)에서 모바일 9:16 안전 영역에 맞춰 캡션을 배치하는 것이 가독성과 시청 지속 시간을 높입니다.
3. 얼굴 디테일 고정: 여러 장면을 시리즈로 연재할 경우, 레퍼런스 이미지의 조명과 톤을 균일하게 유지하여 모델 간 드리프트(Drift)를 방지해야 합니다.

원문 출처

• kazurai 공식 X (@k4zxbt): Tokyo Giant Girl Viral Workflow