Udemy 영상 자동 생성 시 심사에서 탈락하는 3가지 패턴과 대책
요약
edge-tts, Playwright, ffmpeg를 활용해 Udemy 강의를 자동 생성하는 파이프라인 구축 과정에서 겪은 심사 탈락 사례와 해결책을 공유합니다. 특히 코스 이미지 내 문자 및 숫자 포함 금지 등 Udemy의 심사 기준을 준수하는 방법을 다룹니다.
핵심 포인트
- edge-tts, Playwright, ffmpeg 기반 자동화 파이프라인 구축
- 5시간 분량의 강좌를 2시간 만에 생성하는 효율성 확보
- Udemy 심사 통과를 위한 코스 이미지 제작 가이드
- 자동화 프로세스 중 발생할 수 있는 플랫폼 정책 위반 주의
AI 영상 생성 도구를 Udemy에 공개할 때의 3가지 심사 함정
우리는 JQCA(일본 양자 컴퓨팅 협회)에서 양자 계산 및 AI×양자 Udemy 강좌를 자동 생성 및 공개하고 있습니다. edge-tts(음성 읽기) → Playwright(웹 페이지 → 이미지 캡처) → ffmpeg(영상 결합)라는 거의 완전 자동화된 파이프라인을 구축하여, 5시간 분량의 강좌를 2시간 만에 생성할 수 있게 되었습니다.
하지만 첫 Udemy 공개 과정에서 '심사 탈락'을 3번이나 반복했습니다. 그 과정에서 발견한 함정과 대책을 공유합니다.
함정 1: 코스 이미지에 문자·숫자를 절대 넣어서는 안 된다
Udemy의 심사...
AI 자동 생성 콘텐츠
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