공냥이 AI 크리에이터
주차별 반복
"프롬프트 작성법은 많은데, 왜 결과가 매번 다른지 모르겠어요."
AI 이미지는 노이즈 기반으로 생성됩니다. "시계 사진"을 만들면 왜 항상 같은 시간이 나오는지, 이미지를 여러 번 수정하면 왜 망가지는지 — 이 원리를 모르면 프롬프트를 아무리 잘 써도 한계에 부딪힙니다. 연구원 출신 리서처가 구글 공식 이미지 생성 가이드와 편향성 메커니즘을 기초부터 확실하게 설명합니다. 자연어·JSON·XML·마크다운 등 프롬프트 형식별 차이와 크로마키 활용법까지, 원리를 이해해야 응용이 가능합니다.
프롬프트를 외우는 것이 아니라 왜 그렇게 쓰는지 이해하고, 어떤 상황에서든 스스로 판단할 수 있게 됩니다.
"툴 사용법은 알겠는데, 실무에서 뭘 만들어야 할지 모르겠어요."
이 강의는 가상의 브랜드와 제품을 하나 설정하고, 그것을 중심으로 모든 산출물을 만들어갑니다. 딥리서치 3개를 동시에 돌려 시장·소비자·경쟁사를 분석하고, 브랜드 컨셉 카드를 작성하고, 제품 이미지셋을 만들고, 만화·카드뉴스를 제작하고, 최종적으로 30초 영상까지 완성합니다. 개별 기능 학습이 아니라, 하나의 브랜드를 관통하는 전체 워크플로우를 체험합니다.
강의가 끝나면 리서치부터 영상까지, 하나의 브랜드로 통일된 멀티 포맷 콘텐츠 패키지를 가져갑니다.
"나노바나나, Whisk, Flow, VEO… 뭘 언제 써야 하는지 모르겠어요."
구글 AI 툴이 많다는 건 다들 알지만, 각 툴의 역할과 연결 방법을 아는 사람은 많지 않습니다. 나노바나나 Pro는 이미지 생성, Whisk은 레퍼런스 믹싱, Mixboard는 멀티 레퍼런스 블렌딩, Flow는 부분 편집과 영상 생성, NotebookLM은 리서치와 스토리 구성 — 각 툴의 용도를 명확히 구분하고, 하나의 프로젝트 안에서 자연스럽게 연결하는 방법을 실습합니다.
툴을 개별로 쓰는 것이 아니라, 목적에 따라 적절한 툴을 선택하고 연결하는 판단력을 갖추게 됩니다.
"AI로 이미지는 만드는데, 컨셉이 없으니 결과물이 겉돕니다."
이미지를 만들기 전에 먼저 "무엇을 왜 만드는가"를 정해야 합니다. Gemini 딥리서치를 시장 트렌드·타겟 소비자·경쟁 브랜드 비주얼 전략이라는 세 가지 렌즈로 동시에 돌리고, NotebookLM에서 3개 보고서를 교차 분석하여 블루오션을 찾아냅니다. 데이터에 기반한 브랜드 컨셉 카드를 완성하면, 이후 모든 이미지와 영상의 방향이 자연스럽게 정해집니다.
감이 아닌 데이터로 컨셉을 잡고, 그 컨셉이 모든 산출물을 일관되게 관통하는 경험을 합니다.
"제품 이미지는 만들었는데, 그걸로 홍보 콘텐츠를 어떻게 만들죠?"
NotebookLM에 브랜드 자료를 일괄 등록하면, AI가 맥락을 완전히 이해한 상태에서 만화 스토리·대사·장면을 자동으로 구성합니다. 캐릭터 고정 설정과 일관성 유지 프롬프트 전략으로 톤앤매너를 지키면서, 나노바나나 Pro로 만화 컷을 생성하고 리버스 프롬프팅으로 상용 이미지 수준의 광고 비주얼까지 만들어봅니다. NotebookLM의 프레젠테이션 기능으로 인포그래픽과 화보 스타일 슬라이드도 제작합니다.
하나의 브랜드 컨셉에서 만화·카드뉴스·인포그래픽·홍보물까지 다양한 포맷으로 확장하는 능력을 갖추게 됩니다.
"이미지까지는 해봤는데, 영상은 어떻게 시작해야 할지 감이 안 잡혀요."
영상 AI의 작동 원리(시간적 일관성, 프레임 간 연결)를 먼저 이해한 뒤, 프롬프트 5계층 구조(장면·카메라·조명·스타일·속도)로 영상 프롬프트를 설계합니다. Flow로 영상용 컷을 재가공하고, VEO 3.1에서 8초 클립 4개를 제작합니다. Start/End 프레임 연결 기법으로 컷 간 자연스러운 전환을 만들고, 최종적으로 30초 브랜드 영상 시퀀스를 완성합니다.
이미지만 만들던 단계를 넘어, 움직이는 영상 콘텐츠까지 혼자서 기획하고 제작할 수 있게 됩니다.
공냥이 AI 크리에이터
"프롬프트 작성법은 많은데, 왜 결과가 매번 다른지 모르겠어요."
AI 이미지는 노이즈 기반으로 생성됩니다. "시계 사진"을 만들면 왜 항상 같은 시간이 나오는지, 이미지를 여러 번 수정하면 왜 망가지는지 — 이 원리를 모르면 프롬프트를 아무리 잘 써도 한계에 부딪힙니다. 연구원 출신 리서처가 구글 공식 이미지 생성 가이드와 편향성 메커니즘을 기초부터 확실하게 설명합니다. 자연어·JSON·XML·마크다운 등 프롬프트 형식별 차이와 크로마키 활용법까지, 원리를 이해해야 응용이 가능합니다.
프롬프트를 외우는 것이 아니라 왜 그렇게 쓰는지 이해하고, 어떤 상황에서든 스스로 판단할 수 있게 됩니다.
"툴 사용법은 알겠는데, 실무에서 뭘 만들어야 할지 모르겠어요."
이 강의는 가상의 브랜드와 제품을 하나 설정하고, 그것을 중심으로 모든 산출물을 만들어갑니다. 딥리서치 3개를 동시에 돌려 시장·소비자·경쟁사를 분석하고, 브랜드 컨셉 카드를 작성하고, 제품 이미지셋을 만들고, 만화·카드뉴스를 제작하고, 최종적으로 30초 영상까지 완성합니다. 개별 기능 학습이 아니라, 하나의 브랜드를 관통하는 전체 워크플로우를 체험합니다.
강의가 끝나면 리서치부터 영상까지, 하나의 브랜드로 통일된 멀티 포맷 콘텐츠 패키지를 가져갑니다.
"나노바나나, Whisk, Flow, VEO… 뭘 언제 써야 하는지 모르겠어요."
구글 AI 툴이 많다는 건 다들 알지만, 각 툴의 역할과 연결 방법을 아는 사람은 많지 않습니다. 나노바나나 Pro는 이미지 생성, Whisk은 레퍼런스 믹싱, Mixboard는 멀티 레퍼런스 블렌딩, Flow는 부분 편집과 영상 생성, NotebookLM은 리서치와 스토리 구성 — 각 툴의 용도를 명확히 구분하고, 하나의 프로젝트 안에서 자연스럽게 연결하는 방법을 실습합니다.
툴을 개별로 쓰는 것이 아니라, 목적에 따라 적절한 툴을 선택하고 연결하는 판단력을 갖추게 됩니다.
"AI로 이미지는 만드는데, 컨셉이 없으니 결과물이 겉돕니다."
이미지를 만들기 전에 먼저 "무엇을 왜 만드는가"를 정해야 합니다. Gemini 딥리서치를 시장 트렌드·타겟 소비자·경쟁 브랜드 비주얼 전략이라는 세 가지 렌즈로 동시에 돌리고, NotebookLM에서 3개 보고서를 교차 분석하여 블루오션을 찾아냅니다. 데이터에 기반한 브랜드 컨셉 카드를 완성하면, 이후 모든 이미지와 영상의 방향이 자연스럽게 정해집니다.
감이 아닌 데이터로 컨셉을 잡고, 그 컨셉이 모든 산출물을 일관되게 관통하는 경험을 합니다.
"제품 이미지는 만들었는데, 그걸로 홍보 콘텐츠를 어떻게 만들죠?"
NotebookLM에 브랜드 자료를 일괄 등록하면, AI가 맥락을 완전히 이해한 상태에서 만화 스토리·대사·장면을 자동으로 구성합니다. 캐릭터 고정 설정과 일관성 유지 프롬프트 전략으로 톤앤매너를 지키면서, 나노바나나 Pro로 만화 컷을 생성하고 리버스 프롬프팅으로 상용 이미지 수준의 광고 비주얼까지 만들어봅니다. NotebookLM의 프레젠테이션 기능으로 인포그래픽과 화보 스타일 슬라이드도 제작합니다.
하나의 브랜드 컨셉에서 만화·카드뉴스·인포그래픽·홍보물까지 다양한 포맷으로 확장하는 능력을 갖추게 됩니다.
"이미지까지는 해봤는데, 영상은 어떻게 시작해야 할지 감이 안 잡혀요."
영상 AI의 작동 원리(시간적 일관성, 프레임 간 연결)를 먼저 이해한 뒤, 프롬프트 5계층 구조(장면·카메라·조명·스타일·속도)로 영상 프롬프트를 설계합니다. Flow로 영상용 컷을 재가공하고, VEO 3.1에서 8초 클립 4개를 제작합니다. Start/End 프레임 연결 기법으로 컷 간 자연스러운 전환을 만들고, 최종적으로 30초 브랜드 영상 시퀀스를 완성합니다.
이미지만 만들던 단계를 넘어, 움직이는 영상 콘텐츠까지 혼자서 기획하고 제작할 수 있게 됩니다.
