이미지 4 Provider
복수 이미지 AI 모델 동시 활용. 프롬프트 + 네거티브 + aspect ratio 자동 변환.
경영진용 도입 효과로 돌아가기
Technical implementation
엔터테인먼트·미디어 · 기술 적용 방법
AI 랜딩 빌더, 음성 합성 AI, 립싱크 AI, 배경음 AI, 영상 편집 AI를 DAG 자율 실행 엔진 위에서 오케스트레이션해 대량 콘텐츠·광고·숏폼을 자동으로 만듭니다.
개요
콘텐츠·광고·방송은 기획자·디자이너·영상팀이 각자 도구로 만들고 사람이 이어 붙이는 구조입니다. 단일 이미지 생성 도구나 영상 생성 도구만으로는 브랜드 일관성·다국어·멀티 포맷·성과 피드백이 끊깁니다.
AICLUDE는 이미지 4 Provider, 영상 3 Provider, 음성 합성(TTS) AI, 립싱크 AI, AI 랜딩 빌더를 DAG 자율 실행 엔진 위에서 잇습니다. 기존 영상·이미지 생성 도구와 경쟁하지 않고 상위 오케스트레이션 레이어로 작동합니다.
주요 역량
영상 3 Provider
복수 영상 AI 모델 동시 활용. 스크립트 → 씬 → 영상 자동 생성.
AI 비디오 호스트 (TTS + 립싱크)
음성 합성 AI + 립싱크 AI + 배경음 AI + 영상 편집 AI 조합으로 AI 쇼핑 호스트·방송 호스트를 자동으로 만듭니다.
AI 랜딩 빌더 5단계
기획·디자인·코드·이미지·편집 5단계 (AI 랜딩 빌더 + 드래그앤드롭 비주얼 에디터).
DAG 자율 실행 오케스트레이션
DAG 자율 실행 엔진이 "기획 → 스크립트 → 영상 → 편집 → 배포"를 병렬·직렬로 자율 실행합니다.
브랜드 일관성 RAG
브랜드 가이드·과거 캠페인을 Graph N-hop 방식의 Agentic RAG으로 학습해 생성 시 자동 준수 검증.
Case Stories
완결형 적용 시나리오
각 케이스는 고객 과제·AICLUDE 적용·작동 시나리오·기대 효과·사용 기술 5요소를 모두 펼친 상태로 노출됩니다.
Case 01
AI 비디오 호스트·버추얼 휴먼
고객 과제
- 쇼핑·방송·광고에 매번 실제 호스트 촬영이 필요해 제작비·일정 부담
- 다국어 호스트는 섭외·더빙 추가 비용
- 상품 업데이트마다 재촬영
AICLUDE 적용
- 1상품 DB·스크립트 RAG으로 자연어 스크립트 자동 생성
- 2영상 3 Provider(복수 영상 AI 모델)로 씬 자동 생성
- 3음성 합성 AI로 다국어 음성 합성
- 4립싱크 AI로 영상·음성 합성
- 5배경음 AI·영상 편집 AI로 배경음·편집 부가 처리
- 6한·영·일 네이티브로 다국어 호스트 동시 생성
작동 시나리오
요청 · MD
"신상 10종 - 30초 AI 호스트 영상, 9:16 숏폼"
- 01단계상품 DB 조회
- 02생성스크립트 자동 생성
- 03생성영상 3 Provider 병렬 호출 (씬별 최적 선택)
- 04단계음성 합성 AI
- 05단계립싱크 AI 합성
- 06단계배경음 AI
- 07단계aspect ratio 자동 변환
기대 효과
- 영상 제작 시간 단축
- 다국어 호스트 동시 생성
- 상품 업데이트 대응 속도 향상
사용 기술
- 영상 3 Provider
- 음성 합성 AI
- 립싱크 AI
- 배경음 AI
- 영상 편집 AI
- DAG 자율 실행 엔진
Case 02
숏폼·광고 대량 생성
고객 과제
- 숏폼·광고 수요 급증 - 세그먼트·캠페인·채널별 변형 필요
- 디자이너·영상팀이 매번 수동 제작
- A/B 변형 빈도 낮음
AICLUDE 적용
- 1이미지 4 Provider + 영상 3 Provider 병렬 호출
- 2DAG 자율 실행 엔진이 "기획 → 콘텐츠 → 편집 → 배포" 병렬 실행 계획 수립
- 3멀티 LLM 라우터(5 Provider)로 채널별 카피 톤 분리 생성
- 4이메일·웹·앱 채널 배포 연동
작동 시나리오
요청 · 마케터
"가을 프로모션 - 배너 3변형 × 숏폼 2변형"
- 01실행DAG 자율 실행 엔진이 실행 계획 수립
- 02생성이미지 AI 3변형 병렬 생성
- 03생성영상 AI 숏폼 2변형 병렬 생성
- 04생성채널별 카피 톤 분리 생성
- 05전송SNS 3종 예약 배포
기대 효과
- 콘텐츠 생성 속도 향상
- A/B 변형 빈도 증가
- 채널별 톤 일관성 유지
사용 기술
- 이미지 4 Provider
- 영상 3 Provider
- DAG 자율 실행 엔진
Case 03
다국어 콘텐츠 현지화
고객 과제
- 글로벌 콘텐츠는 언어별 스크립트·음성·자막이 동시에 필요
- 번역기 기반은 맥락·뉘앙스 상실
- 브랜드 톤이 언어별로 달라짐
AICLUDE 적용
- 1한·영·일 네이티브 프롬프트 (번역기 아님)
- 2음성 합성 AI로 언어별 음성 합성
- 3립싱크 AI로 언어별 립싱크 (입모양 맞춤)
- 4브랜드 RAG으로 언어별 톤 일관성 유지
- 5이미지 4 Provider로 로컬 이미지 자동 교체
작동 시나리오
요청 · 콘텐츠팀
한국 광고
- 01단계영·일 로컬라이즈
- 02단계원본 스크립트 네이티브 번역(번역기 아님)
- 03단계영·일 음성 합성 AI
- 04단계립싱크 AI로 언어별 립싱크
- 05검증브랜드 RAG이 톤 준수 검증
- 06단계3개 언어 버전 동시 완성
기대 효과
- 다국어 콘텐츠 제작 시간 단축
- 번역기 대비 맥락 정확도 향상
- 브랜드 톤 일관성
사용 기술
- 한·영·일 네이티브
- 음성 합성 AI
- 립싱크 AI
- Brand RAG
- 이미지 4 Provider
Case 04
브랜드 일관성 RAG
고객 과제
- 콘텐츠 대량 생성에서 가장 어려운 건 브랜드 톤·CI 일관성
- 외주·내부 팀마다 해석이 달라 편차 발생
- 단일 프롬프트 제어로는 일관성 낮음
AICLUDE 적용
- 1브랜드 가이드·과거 캠페인을 Graph N-hop 방식의 Agentic RAG으로 학습
- 2생성 시 자동 참조 - 톤·컬러·폰트·어휘 일관성 유지
- 3Fortress Pipeline 8단계 검증에서 브랜드 준수율 평가
- 4준수율 낮은 산출물은 자동 보정 단계에서 다시 생성
작동 시나리오
요청 · 팀
브랜드 가이드 v3.2 업로드
- 01재학습Graph N-hop 방식의 Agentic RAG가 명제 단위 분할·학습
- 02생성이후 모든 이미지·영상·카피 생성 시 자동 참조
- 03생성생성물마다 브랜드 준수율 점수
- 04단계기준 미달
- 05생성자동 보정 단계에서 재생성
기대 효과
- 브랜드 준수율 향상
- 외부 검수 공수 절감
- 신규 팀원 즉시 톤 적용
사용 기술
- Graph N-hop 방식의 Agentic RAG
- Fortress Pipeline 8단계
- 자동 보정 단계
이 산업에 바로 적용해 보세요
우리 조직의 데이터·보안 요구와 업무 흐름을 기준으로 PoC를 설계합니다.