스토리보드 제작의 자동화와 일관성을 위한 Amazon Nova Canvas 모델 파인튜닝 활용법
최근 생성형 AI 기술의 발전으로 스토리보드 제작 방식에도 혁신적 변화가 나타나고 있습니다. 단순한 프롬프트 기반 이미지 생성이 아닌, 캐릭터의 외형이나 스타일이 일정하게 유지되는 고품질의 결과물을 제작하기 위해선 커스텀 모델 파인튜닝이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 Amazon Bedrock에서 Amazon Nova Canvas 모델을 활용해 캐릭터 일관성이 유지되는 스토리보드 제작 워크플로우를 자동화하는 방법에 대해 소개합니다.
Amazon Nova와 Bedrock을 활용한 캐릭터 일관성 모델 구축
이번 예시에는 AWS의 FuzzyPixel에서 제작한 단편 애니메이션 Picchu의 주인공 Mayu와 그녀의 어머니를 중심으로 주요 장면을 추출, 파인튜닝된 커스텀 모델을 생성하여 새로운 속편을 위한 스토리보드 컨셉을 빠르게 생성하는 방식을 설명합니다.
아래는 전체 솔루션 아키텍처입니다:
워크플로우 주요 단계
1단계: 데이터 준비 자동화
- 사용자가 입력 동영상을 Amazon S3에 업로드합니다.
- Amazon ECS가 트리거되어 영상 프레임 기반으로 캐릭터 추출 작업을 수행합니다.
- Amazon Rekognition과 얼굴 컬렉션 검색 기능을 통해 대상 캐릭터가 포함된 프레임을 탐지하고 중심부를 크롭합니다.
- Amazon Titan 멀티모달 임베딩 모델을 통해 유사 이미지 중복을 제거해 데이터 다양성을 확보합니다.
2단계: 데이터 라벨링 자동화
- 각 이미지에 대한 설명 문장을 Amazon Nova Pro로 생성합니다.
- 주요 캐릭터의 시각적 특징과 상호작용을 중심으로 자연언어 설명을 JSONL 포맷으로 래벨링합니다.
예제 결과 포맷:
{"image_ref": "s3://media-ip-dataset/characters/blue_character_01.jpg", "alt_text": "파란색 계열의 둥그런 얼굴과 커다란 눈을 가진 애니 캐릭터. 정갈한 線 표현이 인상적인 현대적 디자인입니다."}
3단계: Amazon Bedrock 기반 Fine-tuning
- 수집된 이미지와 캡션 데이터를 Amazon Bedrock를 통해 커스텀 Amazon Nova Canvas 모델로 파인튜닝합니다.
- 콘솔 또는 Boto3 Python SDK를 통해 파인튜닝 작업을 수행할 수 있습니다.
- 하이퍼파라미터 조정은 일관성 향상과 학습 품질 간 균형을 위해 신중하게 수행됩니다.
4단계: 모델 배포 및 테스트
- Amazon Bedrock에서 파인튜닝된 모델에 대해 Provisioned Throughput을 생성하여 실시간 호출이 가능하도록 합니다.
- 실시간 생성된 이미지는 다음과 같은 품질로 캐릭터 외형과 설정의 일관성을 유지합니다:
활용 사례 정리 및 도입 가이드
해당 방식은 프롬프트 기반의 단순 생성 모델보다 훨씬 뛰어난 캐릭터 일관성을 제공하여 스토리보드 제작 속도를 획기적으로 향상시킵니다. 특히 엔터프라이즈 환경에서는 Amazon SageMaker, Amazon Rekognition, Bedrock 기반 API를 통한 자동화 및 접근 제어 구성이 용이하여 프로덕션 환경으로의 배포도 효율적으로 이뤄질 수 있습니다.
또한, Amazon A2I를 통해 사람의 리뷰를 거친 라벨 검증 프로세스를 삽입함으로써 고품질 데이터셋을 유지할 수 있습니다. 이 모든 과정은 GitHub 예제 프로젝트(pichhu-finetuning.ipynb)를 통해 실제 배포 환경에 맞게 커스터마이징 가능합니다.
결론
Amazon Nova Canvas 모델과 Amazon Bedrock 파인튜닝 기능의 결합은 스토리보드 제작에 있어 강력한 자동화 및 일관성 확보 수단이 됩니다. 창작자의 스타일을 학습한 모델을 빠르게 파인튜닝 및 구동함으로써, 기존 수작업 중심의 방식에서 벗어나 몇 시간 내 고품질의 결과물을 자동 생성할 수 있습니다. 지금 바로 컨셉 아트를 넘어 스토리 전개 시각화를 가속화할 수 있는 솔루션을 적용해 보세요.
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