LazyCut

토킹헤드 녹화를 탄탄한 세로형 숏폼으로 만드는 일에는 시간과 기술이 필요합니다. 무음 구간을 다듬고, 군말과 실수한 테이크를 자르고, 9:16으로 화면을 맞추고, 자막을 넣어야 합니다. 지금까지의 선택지는 직접 편집하거나 편집자에게 비용을 내는 것이었습니다. 과제는 원본 영상에서 첫 편집 전체를 AI가 맡되, AI의 모든 판단을 렌더링 전에 검토하고 조정할 수 있게 하는 것이었습니다.

핵심은 EDL(Edit Decision List), 즉 유일한 사실의 근거가 되는 JSON 문서입니다. AI가 여기에 편집을 제안하고, 사용자가 조정하며, 렌더러는 같은 파일을 읽습니다.

1. 1. 포트와 어댑터

   모든 편집 로직은 인프라에 묶이지 않은 공유 패키지에 있고, 외부 서비스는 모두 교체 가능한 어댑터 뒤에 있습니다. 웹 앱은 Vercel의 Next.js이고, 처리 작업은 DigitalOcean 워커에서 Postgres와 Drizzle, 미디어용 Spaces, Redis와 BullMQ 작업 큐로 실행됩니다.

2. 2. 자동 편집 파이프라인

   워커는 FFmpeg로 오디오를 추출하고, 타이밍과 함께 단어 단위로 받아쓰고, 무음과 군말을 찾은 뒤, LLM(Claude, GPT 또는 Gemini)이 컷을 계획하게 합니다. 컷 지점은 단어 경계에 맞춰 이름이 중간에 잘리지 않습니다. 이어서 키워드에 이모지, 컷 전환부에 효과음, 한두 곳에 밈을 항상 같은 결과로, 제거 가능하게 배치합니다.

3. 3. 검토 후 자르는 스튜디오

   CapCut 스타일의 브라우저 편집기는 전체 테이크를 먼저 엽니다. AI가 제안한 컷은 타임라인에 강조 표시되어 테이크마다 유지하거나 자를 수 있고, 자막 목록은 좋은 테이크, 나쁜 테이크, 무음, 군말 같은 라벨이 붙은 구간으로 나뉘며 클릭하면 미리보기의 해당 위치로 이동합니다. 멀티트랙 타임라인에는 위치와 크기를 조정할 수 있는 B-roll을 얹을 수 있습니다.

4. 4. 본 그대로 렌더링

   Remotion이 편집기 미리보기와 같은 컴포넌트로 워커에서 1080×1920 영상을 렌더링하고, 컷을 프레임 단위로 정확히 이어 붙여 컷 사이에 한 프레임 깜빡임이 생기지 않게 하며, 내보내기에 IBM Plex Sans Thai 글꼴을 불러옵니다.

5. 5. 검증되지 않은 기능은 켜지 않음

   자동 리프레임(Auto-reframe) 단계는 파이프라인에 연결되어 있지만, 얼굴 추적이 실제 렌더링 테스트를 통과할 때까지 꺼 둡니다. 크레딧·결제 엔진도 구축되었지만 아직 켜지 않았습니다.

웹 스튜디오와 처리 워커는 운영 환경에서 가동 중입니다.

• 원본 영상에서 첫 편집본까지

  토킹헤드 영상, 팟캐스트, 화면 녹화를 업로드하면 AI가 한 번에 받아쓰고 컷을 제안하며 자막을 넣습니다.

• AI가 한 모든 변경은 편집 가능

  컷, 자막, 이모지, 효과음, 밈은 모두 스튜디오에서 조정하거나 삭제할 수 있으며, 사용자가 승인하기 전에는 아무것도 잘리지 않습니다.

• 단어 단위 자막

  자막은 말에 맞춰 단어 단위로 나오고, 5가지 스타일과 조정 가능한 글꼴·위치를 지원하며, 내보낸 영상에서도 태국어가 올바르게 표시됩니다.

• 세로형 피드에 바로

  TikTok, Reels, Shorts용 1080×1920 세로 영상으로 내보냅니다.