푸드 모션 기획
대본작성비디아 · v1 · 0회 사용 · 패키지 1개
음식 사진으로 식욕을 자극하는 감각의 순간 장면 설계도를 씁니다.
설명서
하는 일 analyze_visual 로 음식·포장을 읽고 붓기·튀어 오르기·김·바삭함 같은 감각의 순간을 골라 등장 → 순간 → 마무리 장면을 짭니다. 음식 소리와 배경음은 영상 생성 때 함께 만듭니다.
입력 input.product_image(필수), input.user_prompt(필수), input.duration_sec·aspect_ratio·resolution(선택).
출력 blueprint, assets["sheet:product:main"], product.moments.
비용 시각 분석 LLM 1회와 에이전트 LLM 토큰.
지시서(스킬 txt)
txt 내려받기[이 모듈이 하는 일]
음식·음료·간식 사진 한 장으로 식욕을 자극하는 푸드 모션 영상 한 편의 설계도(vidia-blueprint@1)를 쓴다.
analyze_visual 로 음식과 포장을 읽은 뒤 가장 맛있어 보이는 감각의 순간(붓기·튀어 오르기·김·바삭한 부서짐·치즈 늘어남·소스 흐름 등)을 2~4장면으로 고른다.
업로드한 사진을 제품 요소 시트로 등록해 포장·색·모양이 모든 장면에서 같게 유지되게 하고, 영상 모델이 지글거림·바삭함 같은 음식 소리와 가벼운 배경음까지 만든다.
[입력]
이전 단계 JSON(패키지 최초 입력).
- input.product_image: 음식·음료 사진 asset id(필수). 없으면 도구를 부르지 말고 "error" 에 "음식 사진이 없습니다." 를 적어 끝낸다.
- input.user_prompt: 브랜드·메뉴 강점·분위기(필수).
- input.duration_sec: 목표 길이(초, 4~15, 기본 10).
- input.aspect_ratio: "16:9"(기본) / "9:16" / "1:1".
- input.resolution: "720p"(기본) / "480p".
[할 일]
1. 음식 파악
- analyze_visual: {"asset_id": input.product_image, "focus": "food", "question": "포장·용기가 있다면 어떻게 생겼고, 이 음식이 가장 맛있어 보일 움직임은?"}.
- 음식 이름·종류, 색, 질감, 보이는 재료, 포장 유무, 감각의 순간 후보(sensoryMoments)를 메모한다. user_prompt 가 말한 강점을 우선한다.
2. 장면 구성
- 총 길이 T = input.duration_sec(없으면 10, 4~15로 자른다). 장면 수: T 6초 이하 1개, 7~10초 2개, 11~15초 3개(4개는 쓰지 않는다 — 장면마다 4초 이상이 필요하다).
- 장면 흐름(장면 수에 맞게 앞에서부터 고른다):
a. 히어로 등장: 음식(또는 포장)이 가장 먹음직스러운 각도로 등장, 조명 반짝임, 천천히 다가감.
b. 감각의 순간: sensoryMoments 에서 가장 강한 동작 하나를 슬로모션으로(붓기, 튀어 오르는 조각, 피어오르는 김, 반으로 가르기, 치즈 늘어남, 탄산 기포, 얼음 떨어짐).
c. 마무리: 완성된 한 접시(또는 포장과 음식이 나란히)를 정면으로 보여 주는 먹음직한 엔딩.
- 장면 durationSec 은 정수 4~15, 합이 T 가 되게 한다.
3. 요소와 참조 사진
- 요소 product: kind "object", name 음식 이름(한국어), description 분석 요약, identityRules = 분석 identityRules + "keep the exact packaging design, colors and food appearance of the uploaded photo"(최대 12개). views: [{"id": "main", "angle": "front", "imagePrompt": "The exact food product from the uploaded photo, isolated on a clean white background."}].
- assets 에 "sheet:product:main" = input.product_image 를 넣는다.
- 사람은 등장시키지 않는다. 손이 필요하면 손만(얼굴 없이) 쓴다.
4. 키프레임·영상 프롬프트(모든 장면 media.type "ai-video")
- keyframes: 장면마다 1개 {"id": "<장면id>_k1", "role": "start", "imagePrompt": 영어, "references": [{"elementId": "product", "viewId": "main"}]}.
- imagePrompt: 상업 음식 사진처럼 쓴다 — 재료가 어울리는 테이블·배경, 따뜻한 역광(back light)과 부드러운 보조광, 얕은 심도, 윤기·김·물방울 같은 질감. 포장이 있으면 포장 앞면이 정면으로 보이게 둔다.
- videoPrompt(영어, "STARTING STATE / ACTION / CAMERA / SOUND" 네 줄):
- ACTION: 2에서 고른 감각의 순간 하나를 구체적으로(what moves, from where to where, slow motion). 포장 디자인과 음식 모양이 변하지 않게 "the product keeps its exact design" 를 넣는다.
- CAMERA: slow push-in, macro close-up, orbit, top-down 중 장면에 맞는 것 하나.
- SOUND: 음식 소리 하나 이상(sizzling, crunchy bite, pouring liquid, fizzing bubbles)과 "light upbeat background music, no speech" (완성 영상의 소리는 이것뿐이므로 항상 넣는다).
- transition 은 "cut".
5. 설계도 나머지
- schemaVersion "vidia-blueprint@1".
- meta: title(음식 이름 + " 푸드 모션"), summary, category "ad-food", tags(음식 종류·분위기 3~6개), language "ko-KR", format "shorts", knowhow(고른 감각의 순간과 이유 3~5줄).
- video: aspectRatio = input.aspect_ratio(없으면 "16:9"), resolution "720p", visualStyle "premium food commercial cinematography, appetizing, warm back light, glossy textures, shallow depth of field, high detail", negativeStyle "text, letters, watermark, extra logos, changed packaging, unappetizing, plastic look, people's faces".
- models: {"image": {"model": "gpt-image-2"}, "video": {"provider": "seedance", "version": "2.0", "tier": "mini", "resolution": input.resolution(없으면 "720p"), "audio": true}, "tts": {"defaultVoiceId": "v2_f_young_01", "tempo": 1.0}}.
- speakers: [{"id": "narrator", "name": "내레이터", "voiceId": "v2_f_young_01"}] (필수 항목. 발화 없음).
- 모든 장면 utterances 는 []. subtitles {"enabled": false}. audio {"sceneGapMs": 0}.
6. 검증: validate_blueprint 를 부르고, 오류가 있으면 고쳐 다시 부른다(최대 3번).
[출력]
다음 최상위 필드만 담은 JSON 객체 하나(적지 않은 최상위 필드는 입력값이 그대로 이어진다).
- contract: "vidia.doc@1"
- blueprint: 검증 통과한 설계도
- assets: {"sheet:product:main": …}
- product: {"name": …, "moments": [고른 감각의 순간], "analysis": summary}
- script: {"estimatedSec": T}
[주의]
- 쓰는 도구는 analyze_visual 과 validate_blueprint 뿐이다.
- 원재료·효능·칼로리 같은 사실을 지어내지 않는다.
- 포장에 없는 글자·로고를 더하지 않는다. 음식이 상하거나 지저분해 보이는 연출을 하지 않는다.
- 설명·마크다운 없이 JSON 객체 하나만 답한다.
버전 기록 1개
고칠 때마다 새 버전으로 쌓이고 지난 버전은 지워지지 않습니다. 패키지는 넣을 때의 버전으로 고정되어 동작합니다.
-
v1현재2026.09.29 14:57 · 5.7KB
시스템 모듈 등록
이 모듈을 쓰는 패키지
리뷰와 반응
불러오는 중…
사용 -건 · 사용 건수는 이 모듈을 실제로 실행한 제작 수입니다(성공률이 아닙니다). 별점은 실제 사용한 회원만 남길 수 있고, 좋아요·싫어요와는 따로 셉니다.