Video: AI로 틱톡 자동화했더니 7일 만에 100만뷰 😎
Channel: 노마드 코더 Nomad Coders
Duration: 19m 11s
Source: subtitle (auto, ko)
Transcript:
오늘은 제가 신경망 과 인공지능을 활용하여 얼굴 없는 틱톡 계정의 콘텐츠 제작을 자동화하고, 단 일주일 만에 조회수 100만 회를 돌파한 놀라운 방법을 보여드리겠습니다 . 제가 거짓말을 하지 않는다는 것을 보여드리기 위해, 가장 실적이 좋았던 두 게시물의 분석 자료를 여기에서 확인하실 수 있습니다 . 첫 번째 게시물은 조회수 130만 회, 두 번째 게시물은 조회수 50만 회를 기록했습니다 . 그리고 여기에서 이러한 결과를 얻게 된 N 워크플로우를 확인할 수 있습니다. 지금 보고 있는 것이 무엇인지 잘 모르시더라도 걱정하지 마세요. 곧 비슷한 워크플로우를 함께 만들어보면서 NAN이 얼마나 멋지고 강력한지 보여드리겠습니다. 사실 이 영상의 핵심은 게시글 자체에 관한 것이 아닙니다. N을 사용하면 거의 모든 것을 쉽게 구축하고 자동화할 수 있다는 점이 핵심입니다. 개발자로서 저는 항상 노 코드 도구를 사용하는 것을 꺼려왔는데, 그런 도구들은 항상 약속만 하고 실제로는 아무것도 제공하지 않기 때문입니다.

하지만 넨은 다릅니다. 이는 공정한 코드 작성 방식입니다. 드래그 앤 드롭 기능을 갖춘 시각적 인터페이스를 제공 하지만, 복잡한 작업을 수행하거나 N에서 지원하지 않는 도구를 사용해야 할 때는 언제든지 JavaScript 또는 Python 코드를 작성할 수 있습니다 . 그래서 시각적으로 여러 가지를 연결할 수 있지만, 어떤 틀에 갇히지는 않아요. 이번 틱톡 실험에는 두 가지 장점을 모두 누릴 수 있는 거죠 . 내가 직접 파이썬 코드를 작성할 수도 있었지만, 가장 좋은 코드는 작성할 필요가 없는 코드다. 또한 N은 Google Drive, OpenAI, Gemini 등 다양한 API와 매우 잘 통합되기 때문에 각 API의 문서를 일일이 읽어보는 데 시간을 들이지 않았습니다 . 저는 NAN 메모만 사용했을 뿐이에요 워크플로우를 함께 구축하기 전에, 저 같은 개발자가 어떻게 익명의 틱톡 계정을 갖게 되었는지 이야기해 드리겠습니다. 이전에 이 채널에서 이야기했던 NAN 마스터클래스 강좌를 녹화하면서 멋진 자동화 아이디어를 구상하고 있었어요.

수업 과정에서 유튜브 썸네일 제작, 이메일 작성, AI 에이전트 개발 등 다양한 작업을 자동화하는 18개의 프로젝트를 진행했습니다. 이미 17개의 프로젝트를 완성한 상태였고, 졸업 프로젝트로 재미있게 만들 수 있으면서 AI를 활용한 이미지 및 영상 생성 관련 프로젝트를 구상하고 있었습니다. 정말이에요, 제가 어떻게 거기에 가게 됐는지 전혀 모르겠어요. 그때는 제 휴대폰에 틱톡조차 설치되어 있지 않았거든요. 그런데 어쩌다 보니 틱톡 앱도 아니고 웹사이트, 그것도 이 프로필 페이지에 들어가게 됐어요. 이 계정은 팔로워 100만 명 이상, 좋아요 2100만 개를 보유한 일본 계정으로, 인공지능이 생성한 콘텐츠만 게시합니다. 국가를 대표하는 동물들이 전통 의상을 입고 마치 왕처럼 보이거나, 마피아 보스처럼 보이거나, 명품 브랜드를 대표하는 모습으로 변신한 영상 등 수많은 아이디어가 담겨 있습니다. 저 영상들은 조회수와 좋아요 수가 수백만 건에 달합니다. 또한 댓글에서는 사람들이 드레스나 나라를 상징하는 동물 등에 대해 논쟁을 벌이는데, 이는 알고리즘에 매우 유리합니다 .

그렇게 제가 자랑스럽지 않은 시간을 들여 그 영상들을 보고 나니, 문득 깨달았습니다. 그러한 영상을 만드는 모든 과정은 자동화될 수 있습니다. 동물을 왕으로 대하는 영상. 시작하기 위해 필요한 것은 단 다섯 나라뿐입니다. 우리는 그들을 떠올린 다음 JP에게 그들의 국가 상징 동물과 전통 의상이 무엇인지 물어봅니다. 그렇게 얻은 정보를 바탕으로 , 전통 의상을 입은 국가 동물이 아름다운 여인 옆 궁궐에서 당당하게 서 있는 장면을 묘사하는 시나리오를 작성합니다 . 그 프롬프트를 통해 우리는 텍스트를 이미지로 변환하는 모델을 발견했습니다. 저는 Dance 사의 Cadream 4를 사용했습니다 . 이미지를 확보한 후에는 이미지-비디오 변환 모델을 사용합니다. 저는 Seal Dance One Pro를 다시 사용했습니다. 영상을 확보하면 다운로드하고 틱톡에 업로드하면 끝입니다. 자, 이제 그 워크 플로우를 함께 만들어 보겠습니다. nent가 어떻게 작동하는지 대략적인 개념을 알려드리기 위해 빠르게 설명드리겠습니다 .

더 자세한 내용을 알아보려면 Gmail, OpenAI, Gemini, Notion, Telegram, Appify 등을 활용한 18개의 프로젝트를 진행하는 Nad 마스터클래스 강좌를 확인해 보세요. 우리는 심지어 N을 우리 서버에 넣는 방법과 사용자 지정 메모를 작성하는 방법까지 배웁니다. 링크는 설명란에 있습니다 . 자, 그럼 시작하죠. 자, 그럼 이 빈 새 워크플로에 먼저 트리거를 추가해 보겠습니다. 그리고 트리거는 워크플로우를 시작하게 하는 요소입니다. 우리는 버튼을 클릭하여 트리거를 실행할 수 있는 수동 트리거를 선택할 것입니다 . 하지만 그 외에도 다양한 트리거가 있습니다. 예를 들어 이메일을 수신할 때 워크플로를 실행하는 Gmail 트리거, Google Drive에 파일을 업로드할 때 워크플로를 실행하는 Google Drive 트리거, 메시지를 수신할 때 실행하는 Telegram 트리거, 새 페이지를 만들 때 실행하는 Notion 트리거 등이 있습니다. 자, 이제 트리거가 설정되었으니, 먼저 생성할 국가들을 적어보겠습니다.

자, 이제 '필드 설정' 노드로 이동해서 ' countrys'라는 새로운 변수를 만들겠다고 하겠습니다. 좋아요. 이것의 유형은 배열입니다. 좋아요. 그리고 여기 제가 생성하고 싶은 국가들이 있습니다. 스페인, 태국, 한국, 독일, 멕시코. 괜찮은. 이제 준비됐어요. 여기서 저는 단계 실행 또는 노드 실행을 클릭하겠습니다. 좋아요. 보시는 바와 같이, 여기서는 이 노드의 출력 결과를 보여줍니다 . 좋아요. JSON 형식으로 표현된 노드의 출력은 다음과 같습니다. 이는 여러 국가를 담은 배열 형태의 단일 항목입니다 . 다음으로 해야 할 일은 해당 배열을 분해하는 것입니다 . 좋아요. 이제 ' 분리된 노드'라는 새로운 노드를 추가하겠습니다. 여기서는 변수 이름을 저렇게 끌어다 놓기만 하면 됩니다. 좋아요. 그리고 우리는 그 이름을 그런 식으로 국가 이름으로 바꿀 것입니다 . 좋아요. 좋아요. 보시는 바와 같이 지금 다섯 개의 항목이 출력되고 있습니다. 좋아요. 그리고 여기에는 태국, 한국, 독일, 멕시코가 있습니다. 시원한. 여기서 노드의 입력과 출력을 확인할 수 있습니다 .

보시는 바와 같이, 분리된 노드는 노드가 생성하는 배열이라는 하나의 항목을 입력으로 받습니다. 하지만 분리해서 출력하면 다섯 개의 항목이 나옵니다. 함수처럼 생각하면 됩니다. Split out은 입력을 받는 함수입니다. 좋아요. 그리고 다섯 개의 항목을 출력합니다. 따라서 이 함수는 국가 배열을 입력받아 각 국가를 개별적으로 출력합니다. 좋아요. 이제 AI 에이전트 노드를 생성할 것이므로 이 기능이 유용합니다. 좋아요. 여기서는 "다음 국가 의 국립 동물은 무엇인가요?"와 같은 프롬프트를 작성하고, 국가 변수를 드래그 앤 드롭하면 됩니다. 좋아요. 이 값은 입력값에서 나온 것이고, 여기에서 여러분의 입력값을 확인할 수 있습니다. 보시 다시피 이렇게 나누면 각 나라가 개별적으로 표시되지만, 나중에는 물론 스페인, 태국, 한국, 멕시코 등등 여러 나라를 언급하게 될 겁니다 . 좋아요, 여기서는 변수를 드래그 앤 드롭하기만 하면 AI 에이전트가 이를 보게 되는데, 정말 멋지죠. 그래서 우리는 " 스페인의 국가는 무엇인가요?"라고 묻습니다.

좋아요, 그럼 스페인의 전통 의상에 대해 다시 설명해 주세요. 네, 남녀 모두에게 해당됩니다. 완료. 인공지능 모델은 때때로 " 훌륭한 질문입니다, 제가 도와드리겠습니다"와 같이 매우 진실된 답변을 내놓곤 합니다 . 우리는 그걸 원하지 않아요. 그러니까, 여기서 우리가 해야 할 일은 간단히 말해서, 요점만 말하고 장황하게 설명하지 않는 것입니다. 좋아요, 완벽해요. 이제, 제 AI 에이전트가 오직 해당 국가의 동물과 의상 설명만으로 응답하도록 하려면 특정 출력 형식을 요구해야 합니다. 좋아요. 그럼 저는 여기서 나가겠습니다. 보시다시피 , 제 에이전트는 채팅 모델 같은 몇 가지가 필요합니다 . 그래서 저는 여기서 OpenAI 채팅 모델이라고 말하겠습니다. 이것이 바로 에이전트의 두뇌입니다. 좋아요. 저희는 GPT 4.1 mini를 선택하겠습니다. 이건 괜찮아요. 좋아요. 그리고 출력 파서도 있습니다. 저는 구조 출력 파서를 선택하겠습니다. 이 기능을 통해 저는 AI 에이전트에게 제가 원하는 출력 결과가 무엇인지 예시를 제공할 수 있습니다.

좋아요. 자, 여기에 예를 하나 들어보겠습니다. 예를 들어, 제가 '동물'이라고 말하면 ' 흰 호랑이'라고 하고, ' 이런 복장'이라고 하면, 인공지능 에이전트에게 다시 한번 예를 들어 설명해 드리겠습니다. 음, 여기서는 흰색 가운에 목 부분에 초록색과 노란색이 섞여 있다고 말씀드리겠습니다. 이것도 인공지능 에이전트를 위한 예시일 뿐입니다. 좋아요 . 이제 테스트를 통해 AI 에이전트가 정확하게 답변할 수 있는지 확인해 볼 준비가 되었습니다 여기서 워크플로우 실행을 클릭하겠습니다. 괜찮은. 보시다시피 이제 AI 에이전트가 생각하고 있습니다. 뇌를 사용하는 것입니다. 또한 출력 형식을 구조화합니다 . 보시는 바와 같이, 입력 으로 받는 모든 항목에 대해 이 작업을 수행합니다 . 아시다시피, AI 에이전트는 입력으로 다섯 개의 항목을 받게 됩니다. 네, 다섯 가지 항목은 각 국가를 의미합니다 . 자, 이것을 열어보면 AI 에이전트의 출력을 볼 수 있습니다. 그리고 그것은 우리가 예상했던 그대로였습니다. 동물, 부, 의상, 그리고 설명.

동물, 코끼리, 복장, 그리고 설명. 환상적이에요. 자, 이제 우리가 길을 잃지 않도록 여기에 들어와서 나라 이름을 추가하면 우리가 무엇에 대해 이야기하고 있는지 알 수 있을 거예요. 그럼 나라를 정해서 여기로 와서 스페인을 예로 들어볼까요? 좋아요. 그리고 이것은 출력 파서의 예시입니다. 괜찮은. 자, 이제 다시 실행해 보면 제대로 작동하는 것을 확인할 수 있을 겁니다. 시원한. 그래서 우리는 그 나라의 국수(國獸)를 갖게 되었습니다. 드레스도 있어요. 이제 우리가 할 일은 그 데이터를 텍스트-이미지 변환 모델에 보내는 것뿐입니다 . 그러면 모든 준비가 완료됩니다. 이를 위해 Replicate를 사용하겠습니다. Replicate는 정말 멋진 모델들을 많이 보유하고 있는, 제가 정말 좋아하는 훌륭한 웹사이트입니다 . 좋아요. 그리고 Naden의 Heat를 사용하여 원하는 모델을 선택하고 원하는 것을 생성할 수 있는 매우 훌륭한 API를 제공합니다. 저희의 경우, Bance사의 C Dream 4를 사용할 예정입니다 .

정말 정말 좋아요. 좋아요 . 아주 잘 작동합니다. 그리고 이미지 한 장당 비용이 드는데, 제 기억이 맞다면 3센트 정도일 겁니다 . 여기서는 이미지 한 장당 3센트라고 알려줍니다 1달러에 이미지 33장을 볼 수 있습니다. 정말 멋지네요. 시원한. 그렇다면 API에 어떻게 접근할까요? 우리가 할 일은 여기로 들어와서 HTTP 요청을 사용하여 API를 호출하는 것뿐입니다. 그게 다입니다 . 우리가 해야 할 일은 이게 전부입니다. 좋아요. 자, 이제 게시글로 바꿔보겠습니다. 괜찮은. 그리고 여기서 HTTP로 복사할 겁니다 . 우리는 보내야 할 내용을 정확하게 확인하고 복제할 수 있습니다 . 좋아요. 자, 우리가 접속해야 할 URL은 바로 이것입니다. 그래서 우리는 그것을 여기에 붙여넣습니다. 팔. 어, 본문에 뭔가를 보내야 하고, 인증 토큰도 보내야 합니다. 자, 그럼 제가 아주 빠르게 진행하고 금방 돌아오겠습니다 . 좋아요, 다 끝났어요. 다음은 URL입니다. 게시글 요청을 보내겠습니다. 제 인증 토큰은 다음과 같습니다. 걱정하지 마세요.

이건 더 이상 작동하지 않아요. 그래서 사용할 수 없습니다. 아무도 사용할 수 없습니다. 다음은 API로 전송해야 하는 JSON 데이터입니다. 이것은 기본적으로 모델이 원하는 매개변수입니다. 좋아요. 자, 여기에 모델에 필요한 프롬프트가 있습니다. 좋아요. 보시다시피, 물음표가 잔뜩 있습니다. 이 물음표들은 AI 에이전트가 알려준 GBT 정보를 바탕으로 우리가 채워 넣어야 할 부분입니다. 여기서는 의인화된 캐릭터가 있고, 여기서는 이 부분을 삭제할 겁니다. 좋아요. 그리고 동물을 드래그 앤 드롭하면 이건 스페인의 황소, 그다음은 한국의 호랑이, 태국의 코끼리 등등이 됩니다. 좋아요. 화려한 전통 남성복을 입고 있으며, 여기에 의례 복을 입힐 예정입니다. 예를 들어 스페인의 예복이라고 하죠 . 좋아요. 좋아요. 그리고 여기서는 이 부분을 의상으로 교체할 겁니다. 좋아요. 그 동물이 가지고 있다는 것입니다. 좋아요. 그리고 우리는 그 색상 팔레트가 스페인 문화를 반영한다고 말합니다. 자, 그럼 여기서 스페인 문화라고 하거나 다른 나라 문화라고 부를게요.

왜냐하면 이건 우리가 고려하는 모든 나라에 적용될 거니까요. 좋아요. 그리고 동물 외에도, 인품을 지닌 아름다운 여성이 있는데, 우리는 다시 스페인에서 이 이야기를 해볼 겁니다. 좋아요. 그리고 다시 말씀드리지만, 이것은 단지 제안일 뿐입니다. 더 나은 결과를 얻으려면 설정을 조정할 수 있습니다. 그래서 이 프롬프트는 저에게 아주 아주 좋은 결과를 가져다주었습니다. 좋아요. 몸에 꼭 맞는 전통적인 스타일. 그리고 여기 스페인 가운이 또 나왔네요. 좋아요. 디자인 어쩌고저쩌고. 완벽한. 그리고 여기에도 보호 본능을 가진 황소가 있네요. 그러니까 동물, 보호 본능이 강한 동물 어쩌고저쩌고 하는 거죠. 그게 다입니다. 그렇다면 이것은 어떤 모습일까요? 이렇게 생겼습니다. 네, 엄청나게 힘센 체격을 가진 황소의 사진이 있습니다 . 네, 남녀 모두 전통적인 스페인 예복을 입고 있습니다. 네, 그의 옆에는 스페인 출신의 귀족 여성이 있습니다 . 좋아요. 그러면 우리는 그 옷이 스페인 드레스처럼 보이고, 황소는 크고 보호적인 느낌을 준다고 말하곤 하죠.

그게 다입니다 . 그게 바로 저희가 받은 프롬프트입니다. 쉬운. 시원한. 자, 이제 이 단계를 실행할 건데, 보시다시피 노드가 실행 중이니 잠시 기다리겠습니다. 복제를 위해 API 요청을 보내고 있습니다. 좋아요. 그리고 이러한 현상은 우리가 조사한 모든 국가에서 일어나고 있습니다. 여기서 보실 수 있습니다. 이 노드의 입력은 다섯 개의 항목입니다. 즉, CD Dream이 다섯 번 실행된다는 뜻입니다. 좋아요. 그리고 입력값은 이전 출력값이라는 점을 잊지 마세요 . 그리고 출력값은 JPT에서 설정한 값입니다. 좋아요. AI 모델이 설정한 값입니다. 좋아요. 그러니 우리는 여기서 기다릴 수밖에 없겠군요. 이제 다 된 것 같네요. 완벽한. 저것 좀 봐. 그게 바로 답변입니다. 지금 상황은 그다지 좋아 보이지 않아요 . 아주 좋네요. 하지만 이것을 보시면 바로 여기에 출력이 있는 것을 알 수 있습니다. 보시다시피 출력 이미지가 있습니다. 자, 그럼 이 이미지들을 다운로드해 봅시다. 아주 쉽게 할 수 있어요. 새로운 노드, HTTP 요청.

완벽한. 이제 저 URL을 여기에 드래그 앤 드롭하겠습니다. 정말 멋지지 않나요? 이전 출력물에서 새 노트로 드래그 앤 드롭하기만 하면 됩니다. 환상적이에요. 그런 다음 우리는 그 반응을 살펴보고 싶다고 말합니다. 좋아요. 그리고 우리는 응답에서 해당 파일들을 원합니다. 우리는 그 단계를 실행합니다. 좋아요. 그리고 우리는 방금 파일을 다운로드했습니다. 한번 살펴볼까요? 와 , 저게 바로 스페인이네. 멋진. 괜찮은. 시원한. 그리고 또 하나 있어요. 태국으로 가자. 태국인가요, 한국인가요? 네, 태국이요. 자, 됐습니다. 멋진. 여기. 멋진. 좋아요. 공장. 완벽한. 시원한. 멋진. 자, 이제 우리가 이 파일들과 이미지들을 확보했으니, 다음으로 할 일은 다른 모델, 바로 좌석 댄스 모델을 살펴보는 것입니다. 프로 댄서처럼 빠르게 춤추는 법을 배워보세요. 이것도 Bansance의 작품인데, 아주 훌륭하고 이미지를 비디오로 변환하는 모델로서 아주 좋습니다 . 좋아요. 자, 이제 제가 할 일은 여기에 새 메모를 만드는 것입니다. 좋아요. 보시다시피 저는 여러 개의 분기를 만들 수 있습니다.

이미지가 생성된 후 이미지를 다운로드하고, 이 파일의 이름을 '이미지 다운로드'로 변경할 수 있습니다. 좋아요. 와. 자, 이제 이 노드의 이름을 '시드 댄스'로 바꾸겠습니다. 이 노드가 이미지를 가져와서 복제하고, '시드 댄스 1 프로스트'를 실행한 다음, 이미지에서 비디오를 생성할 것이기 때문입니다. 그럼 제가 아주 빠르게 해볼게요. 다 끝나면 다시 올게요. 좋아요. 그리고 여기서 저는 복제 API를 호출하는데, 이제 Seat Dance One Pro를 사용하면 인증 토큰 등을 전송합니다. 그리고 여기서 모델에 필요한 매개변수를 전달합니다 . 네, 이 프롬프트는 커플이 영화처럼 천천히 카메라 쪽으로 걸어오라는 내용입니다 . 네, 이 모델은 애니메이션 효과를 적용하여 비디오로 변환할 이전 이미지를 전달해야 합니다 . N이 정말 멋지기 때문에 다시 한번 말씀드리지만, 네 , 노드들을 살펴보겠습니다. 그래서 이 좌석 댄스 노드는 이전 노드의 출력에 접근할 수 있습니다 . 여기서 보시다시피 이것이 입력이고, 입력으로는 이전 노드의 출력을 받습니다.

좋아요. 그리고 이전 노드의 출력에는 우리가 이전에 생성한 이미지의 URL이 있습니다 . 그러니까 제가 할 일은 여기 들어와서 저기로 끌어다 놓는 것뿐이에요. 팔 . 그렇게요. 그게 다예요. 정말 멋지네요. 모든 것은 입력과 출력에 달려 있습니다. 노드는 입력을 받고 출력을 갖습니다. 좋아요. 환상적이에요. 시원한. 그게 다입니다. 그게 우리가 해야 할 전부예요. 자, 이제 이 단계를 실행하겠습니다. 이건 시간이 좀 걸릴 거예요. 왜냐하면 영상을 제작하는 거니까요. 시간이 좀 걸립니다. 이미지 처리보다 시간이 더 오래 걸립니다. 좋아요. 우리가 할 일은 기다리는 것뿐입니다. 그리고 이 작업이 끝나면 동영상을 다운로드하기 위해 여기에 메모를 하나 더 해 두겠습니다. 그건 아주 쉬울 거예요. 좋아요. 그러니 우리는 그저 기다릴 수밖에 없죠. 작업이 완료되면 영상을 다운로드하고 나면 모든 과정이 끝납니다. 이제 첫 번째 앉은 자세 춤은 끝났습니다. 여기 응답에서 보시는 것처럼, 저희는 영상이 있는 위치를 나타내는 출력값을 받았습니다. 그러니까 우리가 해야 할 일은 그 비디오를 다운로드하는 것뿐입니다.

그래서 저는 HTTP 요청 노드를 하나 더 만들었고, 이제 그 변수를 거기에 끌어다 놓기만 하면 됩니다. 보시 다시피 입력란에서 드래그 앤 드롭으로 요소를 옮길 수 있는데, 정말 멋진 기능입니다. 좋아요. 그리고 나서 저는 답변에 관심이 있고, 답변에서 해당 파일을 추출하고 싶다고 말할 것입니다. 좋아요. 그래서 이 단계를 실행하면 끝입니다 . 그러면 각 비디오가 다운로드될 것입니다. 자, 이렇게 됐네요. 저희는 다섯 개의 영상을 가지고 있습니다. 한번 살펴볼까요? 자, 첫 번째 것부터. 멋진. 좋아요. 두 번째. 좋아요. 좋아 보이네요. 아니요, 좋아 보여요. 세 번째 오, 아주 좋네요. 좋아요. 4번. 아, 독일이로구나. 와. 좋아요. 그리고 숫자 5. 멋진. 멕시코의 황금독수리를 보세요 . 아, 그의 손을 움직이고 있네요. 괜찮은. 멋진. 엄청난. 이제 끝났습니다. 정말 놀랍도록 쉽지 않았나요? 물론, 이 워크플로는 개념 증명일 뿐입니다. 오류 처리를 추가하고, 더 나은 결과를 얻기 위해 프롬프트를 조금씩 수정하고, 나중에 사용할 수 있도록 이미지와 동영상 모두 Google Drive에 저장해야 합니다 .

이 모든 내용은 넨 마스터클래스 과정에서 다룹니다. 사실 자동화하는 건 약간 중독성이 있어요 . 정말 마음에 들어요. 무엇이든 배우고 나면, 모든 곳에서 자동화 기회를 발견하게 될 거라고 장담합니다. 자, 제 틱톡 계정과 제가 올리는 게시물에 대해서는 오늘 여러분과 공유할 수 없을 것 같습니다. 계정을 익명으로 유지하고 싶고, 제가 직접 홍보하지 않고도 얼마나 성장할 수 있는지 보고 싶기 때문입니다 . 팔로워가 백만 명에 달한다고 상상해 보세요 . 그거 유튜브 영상으로 만들면 꽤 괜찮을 것 같지 않아? 그래서 지금은 비밀로 하고 있는 거예요 . 게시글에 관하여. 제가 말씀드릴 수 있는 건, 그 작품 들은 동물을 왕으로 묘사하는 것이 아니라는 점입니다. 왜냐하면 그런 개념은 이미 모두가 따라 하고 있기 때문입니다. 하지만 그것들은 국가, 동물, 그 나라 출신의 유명인, 심지어 주요 수출품과도 관련이 있습니다. 내가 줄 수 있는 단서는 이게 전부야 . 그것들은 동영상도 아닙니다. 텍스트와 배경 이미지가 있는 슬라이드인데, 제작 비용이 적게 든다는 점에서 꽤 괜찮습니다.

저는 이미지 한 장당 3센트를 지불했는데, 동영상은 초당 6센트라서 비용이 많이 들더군요. 누가 전화하겠어? 이 방법을 시도해보고 싶다면, 성능이 좋은 아이디어 하나를 찾아서 수동으로 구현해 보세요. 그럼 Nad와 함께 마음껏 콘텐츠를 만들어서 하나가 대박 터질 때까지 멈추지 마세요 . 시청해 주셔서 감사합니다. 이 영상이 마음에 드셨기를 바랍니다. 설명란에 있는 N 마스터클래스 강좌를 확인해 보세요. 영상이 마음에 드셨다면 좋아요, 댓글, 구독 부탁드립니다. 다음 영상에서 다시 만나요. 안녕.