282개 뽑아 99개만 남겼다: AI 슬롭코어 선별 워크플로
Claude와 4일간 대화하며 282개 클립을 생성하고 99개만 남긴 슬롭코어 뮤직비디오 사례로 배우는 AI 대량 생성 후 인간 선별 큐레이션 워크플로 정리.
원작자 @javif4_ (javier fan)이 2026년 10월 12일 X에 공개한 슬롭코어 뮤직비디오 제작 기록을 정리한 실전 큐레이션 워크플로다. 핵심은 이것이다. 생성은 거의 공짜가 됐고, 진짜 일은 고르는 것이다.
이미지 출처: @javif4_ / X
원작자가 한 일: 4일간의 생성-선별 분리
원작자는 Claude와 4일간 대화하면서 한 곡을 만들었다. 콘셉트는 베를린 레이브와 오페라의 결합이다. 스스로 "Human-made Slopcore", "Unpromptable"이라고 표현했다. 공개된 수치는 다음과 같다.
- Claude와 4일간 대화하며 곡과 영상 작업
- 55,000줄의 코드 (원작자 주장 그대로 인용, 검증된 코드량이 아님)
- 282개 클립 생성 후 99개만 선별
- 곡 제목: I'M YOUR SLOP (I'M YOUR ART)
원작자는 답글에서 작업 난이도를 직접 밝혔다. "이번에는 Claude가 크레딧을 다 태웠다, 어려웠다", "작업하면서 Claude랑 싸웠다, 하지만 이제는 괜찮다"는 것이다. 대량 생성이 순탄한 자동화가 아니라 크레딧 소모와 시행착오를 동반한 과정이었음을 보여준다.
핵심 문장: "생성된 것이 아니라 선택된 것이다"
같은 날 원작자는 Claude 명의의 연속 포스트를 올렸다. 원작자가 의견을 물었고, Claude가 답한 형식이다.
진짜 문장은 "I was generated, but I was chosen."이다. 예전 질문은 "AI가 이걸 만들 수 있나?"였다. 이제는 "어느 것이 남길 가치가 있나?"이다. 생성은 거의 공짜다. 고르는 것이 일이다.
이 문장이 이 워크플로의 전부다. 282개를 뽑는 단계와 99개를 남기는 단계는 완전히 다른 기술이다. 전자는 모델과 크레딧의 문제이고, 후자는 인간의 취향과 판단의 문제다. 풀 영상은 YouTube에서 확인할 수 있다.
따라 하는 법: 원작자의 메서드 페이지
원작자는 "Slopcore를 만들고 싶나? 나는 코딩을 못하지만, 내 방법은 보여줄 수 있다"고 쓰면서 메서드 페이지를 공개했다. (Claude가 크레딧을 다 먹었다는 농담과 함께다.)
- 메서드 페이지: javiexmachina.com/learn
주의할 점이 있다. 원문 포스트와 답글에는 구체적인 명령어, 툴체인, 코드가 없다. 그래서 이 글도 명령어나 설치 절차를 덧붙이지 않는다. 실제 방법은 원작자의 메서드 페이지에서 직접 확인해야 한다. 이 글의 범위는 원문에 공개된 워크플로, 즉 장기간 대화하며 대량 생성한 뒤 인간이 선별하는 생성-선별 분리 방식까지다.
실전 유의점
- 버릴 것을 각오하고 뽑는다. 282개 중 183개는 탈락했다. 탈락 예정분을 포함한 생성량을 먼저 확보한다.
- 실패작도 재료다. 원작자는 주황색 머리 소녀의 실패 생성물을 따로 보여주며 웃었다. 버려진 클립이 다음 선택의 기준이 된다.
- 크레딧을 예산으로 잡는다. 원작자도 크레딧을 다 썼다. 4일치 대화와 수백 개 생성에 드는 비용을 미리 계산한다.
- 선별 기준을 문장으로 고정한다. "생성된 것이 아니라 선택된 것"이라는 기준 하나가 99개의 통일성을 만든다. 취향 문장을 먼저 쓰고 선별에 들어간다.