ai-video-generation

개요

ai-video-generation이란?

ai-video-generation 스킬은 에이전트를 inference.sh CLI에 연결해 Google Veo, Seedance, Wan, Grok 등 40개 이상의 AI 비디오 모델로 영상을 생성·편집할 수 있게 해 줍니다. Bash를 통해 CLI 도구를 호출해 숏폼·롱폼 영상 에셋을 만들고 다듬는 워크플로우에 맞춰 설계되었습니다.

이 스킬은 현재 허용 도구로 **Bash(infsh *)**만을 선언하고 있습니다. 따라서 에이전트는 infsh 명령을 안전하게 실행해 AI 영상 생성과 관련 처리 단계를 수행할 수 있습니다.

주요 기능

기저 모델들과 infsh CLI를 활용해 ai-video-generation은 다음과 같은 워크플로우를 지원할 수 있습니다.

• Text-to-video (T2V): 자연어 프롬프트를 완성된 영상 클립으로 변환.
• Image-to-video (I2V): 정적인 이미지를 움직이는 시퀀스로 애니메이션화.
• Lipsync & avatars: 오디오로 얼굴과 캐릭터를 구동해 토킹 헤드나 진행자 스타일 콘텐츠 생성(선택한 모델이 지원하는 경우).
• Video upscaling: 기존 영상의 해상도와 품질 향상.
• Foley and audio: 모델이 지원하는 경우 사운드트랙 및 환경음 추가·개선.

스킬 설명에 포함된 대표 모델은 다음과 같습니다.

• Google Veo 3.1 / Veo 3 / Veo 3 Fast
• Seedance 1.5 Pro
• Wan 2.5
• Grok Imagine Video
• OmniHuman, Fabric, HunyuanVideo

이 외에도 inference.sh 앱 카탈로그를 통해 다양한 모델을 이용할 수 있습니다.

어떤 사용자에게 적합한가요?

ai-video-generation은 다음과 같은 경우에 잘 맞습니다.

• 소셜 미디어 영상(TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts, X, LinkedIn 등)을 제작하며, AI 기반 비주얼을 적극적으로 활용하고 싶을 때
• 제품 티저, 런치 영상, 광고 버전 등 마케팅 에셋을 제작할 때
• 장면, UI 플로우, 다이어그램 등을 텍스트 프롬프트로 설명해 짧은 영상으로 만드는 익스플레이너·튜토리얼 영상을 만들 때
• AI 아바타 진행자나 토킹 헤드 콘텐츠를 빠르게 프로토타이핑해야 할 때
• 웹 UI를 클릭하는 대신 에이전트가 infsh CLI를 프로그래밍 방식으로 호출하는 워크플로우를 원할 때

다음과 같은 요구 사항에는 덜 적합합니다.

• 타임라인과 수동 키프레이밍이 가능한 순수 GUI 기반 편집기만 필요할 때
• 온프레미스 또는 오프라인 영상 생성이 필요할 때(inference.sh는 클라우드 서비스입니다)
• 실시간 스트리밍이나 라이브 비디오 출력이 필요할 때

기술 스택에서 ai-video-generation의 위치

이 스킬은 주로 영상 편집 및 콘텐츠 마케팅 워크플로우에 속합니다. 다음과 함께 조합해 사용할 수 있습니다.

• 스크립트와 프롬프트를 작성하는 카피라이팅 스킬
• 프레임이나 참조용 스틸 이미지를 생성하고, 이를 image-to-video로 애니메이션화하는 이미지 생성 스킬
• 최초 AI 렌더 이후 브랜딩, 자막, 배포 자동화를 추가하는 후반 작업 도구

설치 후, 에이전트는 다음과 같은 단계를 수행할 수 있습니다.

1. 프롬프트와 스토리보드를 작성합니다.
2. infsh app run ... 명령을 사용해 영상 클립을 렌더링합니다.
3. 결과가 크리에이티브 브리프에 부합할 때까지 프롬프트를 반복 개선합니다.

사용 방법

1. ai-video-generation 스킬 설치

Skills CLI를 사용해 호환되는 에이전트 환경에 이 스킬을 추가하려면 다음을 실행합니다.

npx skills add https://github.com/inferen-sh/skills --skill ai-video-generation

이 명령은 inferen-sh/skills 리포지토리에서 ai-video-generation 도구 정의를 가져와 에이전트가 Bash를 통해 infsh CLI를 호출할 수 있도록 합니다.

설치가 끝나면 tools/video/ai-video-generation 디렉터리의 SKILL.md 파일을 열어 이 스킬에서 사용하는 내장 설명과 링크를 확인하세요.

2. inference.sh CLI 설치 및 로그인

이 스킬은 inference.sh CLI(infsh)에 의존합니다. 리포지토리의 SKILL.md에는 설치 안내가 다음 경로로 연결되어 있습니다.

• https://raw.githubusercontent.com/inference-sh/skills/refs/heads/main/cli-install.md

해당 문서를 따라 시스템에 CLI를 설치합니다. 설치 후 다음 명령으로 인증을 진행합니다.

infsh login

에이전트에 의존하기 전에 일반 셸에서 이 명령이 정상 동작하는지 확인하세요. 에이전트 역시 Bash를 통해 동일한 infsh 바이너리를 사용합니다.

3. 빠른 시작: 첫 번째 AI 영상 생성

스킬의 빠른 시작 예시는 Google Veo 3.1 Fast로 영상을 생성하는 방법을 보여 줍니다.

# Generate a video with Veo
infsh app run google/veo-3-1-fast --input '{"prompt": "drone shot flying over a forest"}'

에이전트 워크플로우에서는 어시스턴트가 다음을 수행합니다.

1. 프롬프트 텍스트, 길이, 스타일 옵션(앱이 지원하는 경우) 등을 포함한 JSON input 페이로드를 구성합니다.
2. 허용된 Bash 도구를 통해 infsh app run ... 명령을 호출합니다.
3. CLI 응답을 파싱해 영상 URL이나 ID를 사용자에게 제공합니다.

프롬프트는 사용 사례에 맞게 자유롭게 바꿀 수 있습니다. 예를 들면:

• 제품 데모: "a rotating 3D render of a sleek wireless headset on a dark gradient background"
• 소셜 티저: "fast-paced montage of city nightlife, neon lights, and skyscrapers"
• 설명 영상: "minimal flat-style animation showing a phone app sending payments across the world"

4. 모델 선택 및 전환

SKILL.md에는 모델 카테고리(예: Text-to-Video)가 정리되어 있습니다. 각 모델에는 infsh에서 사용하는 App ID가 있습니다.

Text-to-Video의 일반적인 패턴은 다음과 같습니다.

infsh app run <APP_ID> --input '{"prompt": "your description here"}'

스킬에 포함된 모델 목록을 기준으로 한 예시는 다음과 같습니다.

• 고품질 + 오디오(지원 모델 기준):

  infsh app run google/veo-3 --input '{"prompt": "cinematic close-up of a chef plating gourmet food"}'
  

• 프레임 보간을 포함한 최고 품질(Veo 3.1):

  infsh app run google/veo-3-1 --input '{"prompt": "slow motion shot of waves crashing at sunset"}'
  

• 빠른 반복(Veo 3.1 Fast):

  infsh app run google/veo-3-1-fast --input '{"prompt": "energetic sports highlights reel"}'
  

Image-to-Video, Lipsync, Avatar, Upscaling 모델의 경우 리포지토리에 정리된 각 모델별 App ID를 사용하고, 선택한 앱이 요구하는 형식에 맞게 --input JSON 필드를 조정해야 합니다(예: image_url, video_url, audio_url 등).

5. 에이전트 프롬프트 및 워크플로우에 통합하기

ai-video-generation을 에이전트 시스템과 연동할 때는 다음을 고려하세요.

• 시스템 프롬프트에 도구 설명 추가: 에이전트가 infsh app run을 통해 영상을 생성할 수 있으며, Veo, Seedance, Wan 등 다양한 모델 옵션이 있음을 알려줍니다.
• 구조화된 입력 유도: 프롬프트, 길이(duration), 스타일(지원 시) 등의 필드를 포함한 명시적인 JSON 입력을 CLI용으로 구성하도록 에이전트에 지시합니다.
• 장시간 작업 대비: 영상 생성은 텍스트 응답보다 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 진행 메시지, 폴링 등 UX를 그에 맞게 설계하세요.
• 출력 후처리: CLI가 URL이나 파일 ID를 반환하면, 에이전트가 이를 프로젝트 노트, 마케팅 브리프 또는 후속 자동화 단계에 기록하도록 할 수 있습니다.

6. 이 스킬이 적합하지 않은 경우

다음과 같은 상황이라면 다른 솔루션을 고려하는 것이 좋습니다.

• 대상 환경에 CLI를 설치하거나 사용할 수 없을 때
• 외부 API를 사용할 수 없는 엄격한 온프레미스 환경만 허용되는 워크플로우일 때
• 기존 영상의 간단한 자르기·편집만 필요하고, AI 기반 생성 기능은 필요 없을 때

이 경우에는 클라우드 AI 생성 스택 대신 순수 영상 편집 스킬이나 데스크톱 NLE와의 연동 솔루션을 검토하는 것이 좋습니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

ai-video-generation을 설치하면 실제로 무엇이 추가되나요?

ai-video-generation 스킬은 inferen-sh/skills 리포지토리에서 메타데이터와 도구 구성을 설치해, 에이전트가 AI 영상 생성을 위해 infsh CLI를 어떻게 호출해야 하는지 알 수 있도록 합니다. 이 스킬은 infsh 바이너리나 모델을 직접 설치하지는 않습니다. SKILL.md에 안내된 방법에 따라 inference.sh CLI를 별도로 설치해야 합니다.

ai-video-generation을 사용하려면 inference.sh 계정이 필요한가요?

네. 빠른 시작 예시에서 infsh login을 사용하며, 이는 inference.sh의 유효한 자격 증명을 요구합니다. 계정과 로그인 없이 이 스킬이 실행하는 infsh app run ... 명령은 실패합니다.

이 스킬로 어떤 AI 비디오 모델에 접근할 수 있나요?

스킬 설명에는 Google Veo 3.1, Veo 3, Veo 3 Fast, Seedance 1.5 Pro, Wan 2.5, Grok Imagine Video, OmniHuman, Fabric, HunyuanVideo 등 여러 지원 앱이 명시되어 있으며, inference.sh를 통해 이 외에도 다양한 모델을 사용할 수 있습니다. 정확한 지원 목록과 파라미터는 inference.sh 카탈로그에서 관리되며, 시간이 지나면서 변경될 수 있습니다.

Text-to-Video만 가능한가요, 아니면 Image-to-Video와 Lipsync도 지원하나요?

스킬 설명에 따르면 ai-video-generation은 적절한 infsh 모델을 사용하는 경우 Text-to-Video, Image-to-Video, Lipsync, Avatar animation, Video upscaling, Foley sound를 모두 지원합니다. 이미지, 오디오, 비디오 URL 등 필요한 입력 형식은 inference.sh의 각 앱 문서를 참고해 주세요.

영상 길이, 화면 비율, 스타일은 어떻게 제어하나요?

구체적인 제어 파라미터는 inference.sh 내 선택한 모델의 API 스펙에 따라 달라집니다. 이 스킬은 단일 스키마를 강제하기보다 CLI를 에이전트에 연결하는 데 초점을 둡니다. 길이, 화면 비율, 스타일을 조정하려면 사용 중인 App ID가 지원하는 필드를 --input JSON에 포함해 전달하세요. 최신 옵션은 각 모델의 inference.sh 앱 문서를 참고하세요.

생성된 영상은 어디에 저장되나요?

이 스킬은 inference.sh CLI를 사용하며, 해당 CLI는 결과 URL이나 ID 같은 정보를 반환합니다. 실제 저장 위치와 보존 정책은 스킬이 아닌 inference.sh에서 관리합니다. 일반적으로는 다운로드, CMS 임베드, 후속 도구 파이프라인 입력에 사용할 수 있는 링크 또는 참조 값을 받게 됩니다.

CI/CD나 헤드리스 환경에서도 ai-video-generation을 사용할 수 있나요?

가능합니다. 환경에 infsh CLI를 설치·인증할 수 있고, 에이전트 런타임이 Bash 명령을 실행할 수 있으면 됩니다. 이를 통해 대량 마케팅 영상 생성, 소셜 콘텐츠 변주, 자동 프리뷰 클립 생성 등을 파이프라인에 스크립트로 통합할 수 있습니다.

ai-video-generation이 전통적인 영상 편집 용도로도 좋은 선택인가요?

ai-video-generation은 주로 AI로 새 영상을 생성하거나, 기존 영상을 AI로 변환하려는 경우에 적합합니다. 이미 존재하는 영상을 세밀하게 편집(멀티 트랙 타임라인, 수동 컷 편집, 복잡한 트랜지션 등)하려면 여전히 일반적인 영상 편집기가 필요합니다. 다만, 이 스킬로 베이스 클립을 AI로 생성한 뒤 NLE에서 후반 작업을 진행하는 방식으로 함께 활용할 수 있습니다.

나중에 스킬을 업데이트하거나 제거하려면 어떻게 하나요?

설치에 사용했던 것과 동일한 Skills CLI로 관리합니다. 환경에서 지원하는 경우 제거(remove) 또는 업데이트(update) 서브커맨드 등 적절한 skills 명령을 실행하면 됩니다. 스킬을 제거해도 infsh CLI 자체는 삭제되지 않으며, 에이전트에서 ai-video-generation 통합만 분리됩니다.