나는 말하는 동안 그림을 그리는 방식으로 진행되는 설명을 담은 영상들을 접하게 되었고, 나도 직접 하나 만들어보고 싶었다. 하지만 관련 도구들을 열어보니, 각 프레임을 개별적으로 준비해야 하고, 음성 녹음(voiceover)과 자막(subtitles)을 타임라인에 따로 동기화(sync)시켜야 한다는 걸 깨달았다.

그래서 Nikola라는 Skill을 찾게 되었다. 주제나 스크립트, 혹은 SRT 자막 파일만 넣어주면, '말하기 일부, 그리기 일부' 방식의 손그림 MP4가 바로 출력된다. 여기에 자막, 타임라인, 그리고 편집 가능한 에셋까지 모두 함께 제공된다.

획 하나하나를 따라 그리는 과정은 정말 한 획씩 진행된다—먼저 러프 스케치를 하고 나중에 채색을 하며, 그려지는 모든 것이 캔버스 위에 유지된다. 제작자는 단순히 정지된 이미지를 패닝(panning)하여 손그림처럼 보이게 하는 방식이 아님을 명시적으로 밝히고 있다. 전달하기 전에 실제 비디오 트랙과 오디오 트랙을 검증할 것이라고 한다.

GitHub:
http://github.com/hi-nikola/hand-drawn-explainer-video-nikola
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비주얼 구조 옵션으로는 단일 장면(single-scene), 다중 패널 스토리텔링(multi-panel storytelling) 또는 왼쪽에서 설명하고 오른쪽에서 그려서 이중 의미의 섬(dual-semantic islands)을 구성하는 방식 등이 있다.

캐릭터는 Q-버전(chibi) 스타일이나 작은 검은색 인물(little black figure) 스타일로 제공된다—전자는 Steve Jobs 같은 인물의 전기(biographies)에 적합하고, 후자는 방법론 설명에 적합하다.

순서도(Flowcharts), 관계 다이어그램(relationship diagrams), 그리고 정확한 텍스트는 각각의 프로그램 애니메이션 경로를 가지고 있으며, HTML과 SVG로 구성된다. 음성 녹음은 Volcano Engine의 Liu Fei 목소리로 기본 설정되어 있으며, 레포지토리에는 38.5초 및 57초 분량의 전체 데모 클립이 포함되어 있다.

제작자는 README에 토큰이 거의 소진되었다고 말하는데—나는 그 말이 사실이라고 믿는다; 이런 종류의 Skill은 반복적인 재실행(reruns)을 통해 학습되기 때문이다. 만약 지식 전달 영상을 만들고 싶지만 직접 그릴 여유가 없다면, 한번 사용해 보길 바란다.

만약 실제 인물이 등장하는 토킹 헤드 비디오를 만들고 싶지만, 스크립트를 카메라 앞에서 반복해서 읽는 것이 싫고, 나중에 더빙(dubbing), 립싱크(lip-syncing), 자막 편집에 반나절을 쓰고 싶지 않다면.

video-ai-talking은 이 오픈소스 툴입니다. 실제 사람을 카메라 앞에 배치하기만 하면 됩니다.