🖥️ ON-PREMISES MULTIMODAL AI CLASSROOMAI 쇼츠 자동 생성기
AI 쇼츠 자동 생성기
웹서비스 개발 과정
텍스트 기획(Ollama 7B)부터 로컬 이미지 생성(FLUX.1-schnell 4bit/8bit), 한글 오디오 음성 합성(Qwen 0.6B TTS), 그리고 최종 비디오 합성(moviepy)까지 전부 온프레미스로 연동하는 12시간 실무 교육 과정입니다.
📝 쇼츠 제작 4대 핵심 단계
🎨 고등학교 교실에서 실현하는 100% 로컬 AI 크리에이티브
인터넷망이 차단되거나 해외 서버 크레딧이 만료되어도 걱정 없습니다. 학교 PC에 장착된 RTX A4000 GPU 및 강사의 M3 Mac의 16GB VRAM 메모리를 최대한 활용하여, 비용 없이 무제한으로 대본 작성부터 인코딩까지 완전 로컬 환경에서 영상을 자급자족하는 제작 기법을 체득합니다.
#무과금생성#로컬데이터보안#ComfyUI&Diffusers#학생친화적퀴즈
🎬 완성 데모
이 수업이 끝나면, 이런 쇼츠를 만듭니다
주제 한 줄만 입력하면 AI가 대본을 쓰고 → 목소리로 읽어주고 → 이미지와 합쳐 영상을 만듭니다. 오른쪽 영상이 바로 이 파이프라인으로 만들어진 결과물의 예시입니다.
인프라 최적화 사양RTX A4000 GPU (16GB) / Mac M3 (16GB)16GB VRAM/메모리에 최적화된 로컬 모델 서빙
사용 로컬 모델qwen2.5:7b / FLUX.1-schnell / Qwen3-TTS대본 기획, 로컬 이미지 생성 및 음성 합성 모델 활용
최종 산출 비디오Image + Audio 병합 .mp4 다운로드moviepy 및 ffmpeg를 활용한 온프레미스 비디오 인코딩
DAY 1
프론트엔드 UI 및 Cloud AI API 연동
DAY 2
온프레미스 AI 구축 및 로컬 터널링 배포
7교시 (60분)실습 7
로컬 AI 인프라 구축 및 Ollama LLM 실행
내 컴퓨터 GPU에 Ollama를 가동하고 오프라인 한국어 모델 qwen2.5:7b를 적재 실행한다.
📖 단원 실습실 입장9교시 (60분)실습 9
로컬 FLUX.1-schnell 4스텝 이미지 생성
FLUX.1-schnell 4-bit/8-bit 이미지 생성 원리를 이해하고 파라미터 조율을 실습한다.
📖 단원 실습실 입장10교시 (60분)실습 10
Python FastAPI 백엔드 중계 서버 구축
Python FastAPI를 사용해 프론트엔드와 로컬 AI 모델들을 통신 중계하는 백엔드 서버를 연동 코딩한다.
📖 단원 실습실 입장11교시 (60분)실습 11
moviepy 비디오 및 오디오 최종 합성
파이썬 moviepy를 사용하여 이미지와 음성 파일을 동기화 결합한 MP4 동영상을 렌더링한다.
📖 단원 실습실 입장12교시 (60분)실습 12
zrok 로컬 터널링 및 쇼츠 시연회
zrok 네트워크 터널을 열어 배포된 Vercel 사이트와 로컬 AI 서버를 통합 연동하여 최종 시연한다.
📖 단원 실습실 입장