편집 프로그램 없이 영상 만들기 — 클로드 리모션 자동화
기존 편집 소프트웨어의 제약 없이, 말로만 설명해도 원하는 영상을 만드는 시대가 열렸다. 챗봇 클로드 코드와 영상 생성 도구 리모션을 결합하면 데이터를 활용한 차트 영상부터 SNS용 릴스, 음성까지 포함된 발표 영상까지 모두 자동 생성한다. 이 글은 그 방법을 처음부터 끝까지 상세히 다룬다.
영상 자동 제작을 위한 준비
클로드와 리모션을 활용한 영상 제작을 위해서는 두 가지 준비물이 필요하다. 개발 지식이 없어도 쉽게 따라 할 수 있다.
- Node.js 설치: 영상 생성을 위한 코드가 컴퓨터에서 실행되는 기반이다. Node.js가 이미 설치된 경우 이 단계를 건너뛴다. 공식 웹사이트에서 운영 체제에 맞는 설치 파일을 다운로드받아 설치한다. 설치 후 윈도우에서는 파워셸, 맥에서는 터미널을 열어
node -v를 입력하여 버전이 정상적으로 출력되는지 확인한다. - Remotion CLI 설치: Node.js 설치가 완료된 상태에서 리모션 웹사이트로 이동한다. 홈페이지 중앙에 있는 리모션 설치 명령어를 클릭해 복사한다. VS Code 같은 IDE를 실행하고, 새 프로젝트 폴더를 생성한다. 터미널을 열어 복사한 명령어를 붙여 넣고 실행한다. 설치 과정에서 여러 템플릿 중
blank를 선택하고, 나머지 질문에는yes를 입력하며 추천 방식으로 진행한다. 설치 범위는global로 설정한다. 이 리모션 CLI는 클로드에게 리모션 사용법을 알려주는 설명서 역할을 한다. 이 스킬이 설치되면 클로드는 리모션 사용법을 자동으로 인식한다.
프롬프트로 만드는 첫 영상
준비물 설치를 마쳤다면 이제 첫 번째 영상을 만들어 본다. 리모션 홈페이지에서 ‘프롬프트어 비디오’ 버튼을 클릭하면 다른 사용자들이 프롬프트로 만든 예시 영상들을 볼 수 있다. 그중 하단에 있는 프롬프트를 복사한다. 클로드 코드를 실행시키고 터미널에 복사한 프롬프트를 붙여 넣어 실행한다. 클로드는 리모션을 활용하여 코드를 작성하고 해당 코드로 영상을 생성한다. 잠시 기다리면 예시 영상과 유사한 느낌의 영상이 완성된다. 코드를 직접 작성하지 않고 프롬프트 입력만으로 원하는 영상을 받아내는 과정이다.
데이터 기반 역동적인 그래프 영상
몸 풀기가 끝났으니 이제 데이터를 바탕으로 역동적인 그래프 영상을 제작한다. 이런 데이터 영상은 발표, 유튜브, 뉴스레터 등에 활용하면 효과적이다. 클로드에게 다음과 같이 요청한다.
- 데이터 리서치 및 영상 생성 요청: “최근 1년간 코스피 지수의 상승 곡선을 표현하는 10초짜리 그래프 영상. 검은색 배경에 초록색 그래프로 X축은 시간, Y축은 지수를 나타낸다. 극적인 상승이 있을 때에는 반짝이는 효과를 넣어 달라.” 클로드는 요청에 따라 코스피 지수를 직접 리서치하고 이를 바탕으로 영상을 만들어 낸다.
- 1차 결과물: 실제 데이터에 맞춰 코스피 종합 지수를 표현한 영상이 생성된다.
- 수정 요청: “현재 반짝이는 효과의 타이밍이 맞지 않으니 급격한 상승이 이루어질 때 효과가 나타나게 바꿔 달라. 또한, 초반에는 상승 곡선 쪽으로 주민하다가 마지막에는 주마 아웃되며 전체 모습을 보여줄 수 있도록 영상을 수정해 달라.”
- 2차 결과물: 클로드의 수정 작업 후, 급격하게 상승하는 구간에 정확히 반짝이는 효과가 들어가고, 초반 주민-마지막 주마 아웃 카메라 워크가 적용되어 훨씬 더 극적인 영상이 완성된다.
이처럼 클로드와 여러 번의 수정 대화를 거치며 원하는 결과물에 대한 감을 잡고 영상의 완성도를 높일 수 있다. 색상, 글씨체, 영상 길이 등 모든 요소를 수정할 수 있다.
레퍼런스 이미지로 릴스 영상 제작
다음은 실전적인 릴스 영상 제작이다. AI로 만든 영상과 해당 영상을 제작할 때 사용한 프롬프트를 공유하는 정보성 릴스를 만든다. 클로드에게 가장 효율적으로 구성 방법을 설명하는 방식은 이미지 첨부이다.
- 구성 설명 및 요청: 참고할 원본 릴스 캡처 이미지를 첨부하고 다음과 같이 요청한다. “첨부한 이미지를 참고하여 9대16 비율의 릴스 영상을 만들고 싶다. 메뉴에는 자막, 가운데에는 영상, 아래에는 레퍼런스 및 제작 방법을 소개해 달라. 가장 상단에는 후킹 메시지, 위쪽에는 광고 영상, 왼쪽 아래에는 광고에 들어가는 제품 이미지, 오른쪽 아래에는 이 영상을 만들 때 사용한 프롬프트들을 순서대로 바꾸어가며 생성되도록 만들 수 있는가?”
- 클로드 답변: 필요한 자료만 있다면 바로 제작할 수 있다고 응답한다.
- 자료 준비 및 최종 요청: 퍼블릭 폴더 안에 에너지 드링크 이미지, 광고 영상, 광고 영상을 만들 때 사용한 프롬프트 파일을 넣어 둔다. “퍼블릭 폴더 안의 자료들을 활용해 영상을 만들어 달라. 영상이 넘어가는 타이밍이 정확히 맞아야 하고, 스타일은 클로드에게 전부 맡긴다. 영상 길이는 15초로 만들어 달라.”
- 1차 결과물: 요청한 배치대로 결과물이 잘 나온다.
- 수정 요청: “현재 영상의 하단 부분이 조금 더 위쪽으로 올라왔으면 좋겠고, 맨 위에 있는 자막의 크기를 더 키워 달라. 왼쪽 하단에 있는 ‘제품 컷’이라는 말을 ‘레퍼런스 이미지’로 바꿔 달라.”
- 최종 결과물: 클로드는 수정 요청을 반영하여 바로 릴스에 올릴 수 있을 정도로 완성도 높은 결과물을 만들어 준다.
이 방식의 핵심은 한 번 이렇게 세팅을 해두면 몇 번이고 같은 포맷으로 영상을 찍어낼 수 있다는 점이다. 영상 생성부터 편집까지 일련의 과정을 훨씬 더 효율적으로 진행할 수 있다.
디자인 시스템 기반 인포그래픽 영상
이번에는 유튜브 영상이나 발표에서 활용할 수 있는 인포그래픽 스타일의 영상을 제작한다. 단순히 만드는 것이 아니라, 원하는 디자인 시스템을 먼저 구축하고 이를 영상에 적용한다. 이 역시 한 번 디자인 시스템을 만들어 두면 모든 영상의 톤을 유지하며 영상을 대량 생산할 수 있다는 점이 중요하다.
- 디자인 시스템 정의 요청: 트렌디한 느낌으로 포맷을 만들기 위해 클로드에게 다음과 같이 요청한다. “배경색과 글자색, 자료 형식 등을 정해보고 싶다. 어떤 식으로 만드는 게 좋을지 함께 이야기하고 싶다.”
- 클로드 제안: 클로드는 배경색은 오프화이트, 글자색은 검정색과 빨간색, 예비색으로 회색을 제안한다. 자료 형식으로는 수치 강조형, 막대 그래프, 타임라인 등 구체적인 방안을 제시한다.
- 사용자 선택 및 디자인 문서 생성: 제안 내용을 바탕으로 배경색은 오프화이트, 강조색은 웜톤의 오렌지로 선택하고, 자료 형식은 클로드의 제안을 그대로 수용하여 디자인 문서를 만들어 달라고 요청한다. 클로드는 컬러 시스템, 타이포그래피, 레이아웃 규격 등이 포함된 MD 파일 형태의 디자인 문서를 바로 생성해 준다.
- 영상 제작 요청: 생성된 디자인 문서를 인풋 폴더에 넣어 둔다. 또한, 저번 영상에서 다루었던 익스필드 MCP에 대한 내용을 마크다운 형태로, 익스필드 이미지와 클로드 로고 이미지들을 함께 인풋 폴더에 넣어 둔다. 클로드에게 다음과 같이 요청한다. “비디오 디자인 시스템 가이드를 확인하여 익스필드 MCP 문서에 있는 내용에 대한 영상을 1분짜리로 만들어 달라. 인풋 폴더 안에 있는 에셋들을 활용하라.”
- 1차 결과물: 클로드는 디자인 시스템과 에셋들을 활용하여 1분짜리 영상을 만들어 낸다.
음성 및 폰트 적용으로 완성도 높이기
디자인 시스템이 적용된 영상에 TTS (Text-to-Speech)와 커스텀 폰트를 적용하여 최종 완성도를 높인다.
- TTS 파일 생성: 클로드 프로젝트 내에서 API를 직접 연결할 수도 있지만, 여러 번 들어보고 가장 잘 나온 결과물을 활용하기 위해 일레븐랩스 홈페이지에서 직접 TTS 파일을 생성한다. 생성된 파일을 인풋 폴더 안에 넣어 둔다.
- 폰트 파일 준비: 영상 속 텍스트의 글씨체를 바꾸기 위해 Gmarket Sans 폰트 파일을 인풋 폴더 안에 넣어 둔다.
- 최종 수정 요청: “영상에서 나오는 폰트는 방금 넣은 Gmarket Sans 폰트를 활용해 달라. 생성한 TTS 파일을 활용하여 음성을 넣어 달라. 영상에 나오는 애니메이션들이 너무 급하게 나오는 것 같으니 천천히 나오게 바꿔 주고, 영상의 내용들을 두 배로 늘려 달라.”
- 최종 결과물: 클로드는 요청 사항에 맞춰 폰트도 변경하고, TTS 음성을 추가하며, 애니메이션 속도도 조절하여 완성도 높은 인포그래픽 영상을 만들어 준다.
이처럼 내가 원하는 영상의 포맷을 지정하고, 나중에 이 포맷을 여러 번 재활용해가며 생산성을 높일 수 있다. 핵심은 한 번에 완벽한 결과물을 기대하기보다, 클로드와 대화하면서 원하는 수준에 도달할 때까지 점진적으로 고쳐나가는 과정에 있다. 이 방식에 익숙해지면 영상을 만드는 시간을 획기적으로 단축할 수 있다.
신경과학의 시선으로 보면
이 영상이 보여주는 영상 제작 과정은 초기 불완전한 결과물에서 시작하여 사용자 피드백을 통해 목표에 수렴하는 점진적 완성을 보여준다. 신경과학에는 이를 설명하는 강화 학습 개념이 있다. 에이전트(클로드)가 환경(사용자 요청)과 상호작용하며 보상(만족스러운 결과물)을 최대화하는 방향으로 행동(영상 생성 및 수정)을 조절하는 과정이다. 처음부터 완벽한 모델을 학습시키는 것이 아니라, 시행착오와 피드백을 통해 점진적으로 최적의 해결책을 찾아가는 인간의 학습 방식과 그 구조가 닮아 있다.
출처
- 데키랩. (2026-06-12). 이제 편집조차 필요 없습니다 (클로드 리모션 영상 제작). YouTube.