사업계획서 초안 · 비전문가용

TheROAD
글로 된 이야기를 “보이는 제작 패키지”로 바꾸는 AI 플랫폼

TheROADReality-Oriented AI Direction의 약자입니다. 시나리오, 소설, 웹소설, 기획안 같은 글 문서를 넣으면 AI가 내용을 장면 단위로 분해하고, 인물·장소·소품·구도·배경 이미지를 순서대로 만들어 제작자가 바로 검토할 수 있는 형태로 정리하는 시스템입니다.

한 문장 요약

“글을 읽고, 장면을 나누고, 현실감 있는 제작 기준을 만들고, 이미지에서 동영상 생성까지 이어지게 하는 AI 제작 준비 플랫폼”입니다.

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제작 초반의 병목

좋은 글이 있어도 영상화·웹툰화·투자 피칭을 하려면 인물, 장소, 배경, 컷 구도 자료가 필요합니다. 지금은 이 과정을 사람이 따로 정리하고 외주로 그려야 해서 시간이 많이 듭니다.

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우리의 해결 방식

AI가 글을 읽어 이야기 구조를 이해하고, 장면별로 필요한 제작 자산을 자동으로 제안·생성합니다. 인물, 소품, 장소, 구도를 따로 만들고 다시 조합해 현실감 있는 컷으로 만듭니다.

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투자·제작 가치

제작 전 단계에서 “이 작품이 실제로 어떻게 보일지”를 빠르게 확인해 투자 검토, 제작 회의, 콘셉트 보드, 스토리보드 준비 비용을 낮춥니다.

투자자 관점의 핵심: 이 제품은 단순히 예쁜 이미지 한 장을 만드는 서비스가 아닙니다. “글 이해 → 인물·소품·장소 분해 → 구도 설계 → 이미지 생성 → 검수 → 동영상 확장”을 묶는 콘텐츠 제작 운영 플랫폼입니다.
같은 이미지 모델을 쓰더라도 결과는 완전히 달라질 수 있습니다. 영상 제작자는 어떤 참고 이미지, 어떤 도면, 어떤 구도 스케치를 먼저 넣느냐에 따라 결과가 크게 바뀐다는 사실을 압니다. 작은 참조 선택 하나가 나중의 장면 전체를 바꾸는 나비효과를 만들기 때문입니다. TheROAD는 이 선택을 감으로만 맡기지 않고, 구조화된 제작 데이터로 관리하는 AI 감독 보조 시스템입니다.
파이프라인 · 일반인용 설명

시나리오 한 편이 제작 자료로 바뀌는 과정

사용자는 글 문서를 넣습니다. 시스템은 이를 사람처럼 읽는 데서 끝나지 않고, 실제 제작자가 필요한 순서대로 자료를 쪼개고, 기준 이미지를 만들고, 장면별 결과물을 생성합니다.

글 입력 시나리오
소설·웹소설
기획안
이야기 분해 씬·샷
인물·장소
소품 추출
기준 자산 인물 조합
소품 사용법
장소 구조
장면 이미지 배경
구도 스케치
최종 컷
검토·확장 캔버스 리뷰
수정·재생성
향후 영상화
작품 전체 읽기 기획안과 대본을 함께 읽어 작품의 분위기, 인물 관계, 주요 공간을 파악합니다.
씬과 샷으로 분해 긴 글을 실제 제작 단위인 씬, 샷, 등장 인물, 장소, 소품으로 나눕니다.
캐릭터·소품 기준 만들기 인물은 얼굴, 의상, 나이 든 모습, 부상·사망 같은 상태 변화까지 조합합니다. 소품은 단순 사진이 아니라 손에 쥐거나 몸에 착용했을 때의 크기와 사용법까지 가늠하게 만듭니다.
장소 구조 만들기 방 구조, 건물 외부, 옥상·골목 같은 공간을 도면·블록·조감 스케치로 정리합니다.
배경과 구도 생성 장소 기준을 바탕으로 도면, 블록 구조, 배경 이미지, 마네킹 스케치를 만들고, 복잡한 구도는 이미지 모델이 구도만 먼저 보게 한 뒤 최종 컷에 적용합니다.
최종 샷 이미지 생성 캐릭터·배경·소품·구도 자료를 조합해 장면별 최종 이미지를 만듭니다. 한 장의 그림이 아니라 여러 기준 자산을 조립한 결과입니다.
검수와 재생성 결과가 앞뒤 장면과 맞는지 보고, 문제가 있는 컷은 원인을 추적해 다시 생성합니다.
향후 동영상 생성 확정된 샷 이미지와 구도 정보를 바탕으로 짧은 영상 클립, 프리비즈, 예고편형 영상을 생성하는 단계로 확장합니다.

우리가 보장하려는 4C

영상 제작에서 중요한 것은 “한 컷이 멋진가”만이 아닙니다. 여러 컷이 이어질 때 인물, 장소, 구도, 맥락이 계속 맞아야 합니다. TheROAD는 이 네 가지를 구조적으로 저장하고 연결하는 방향으로 설계됩니다.

Character 같은 인물이 얼굴, 의상, 나이, 부상, 죽은 상태까지 일관되게 이어지는가
Context 장소, 소품, 시간대, 사건 맥락이 앞뒤 장면과 맞는가
Composition 카메라 위치, 인물 배치, 시선, 동선이 장면 의도와 맞는가
Continuity 앞 컷과 뒤 컷이 같은 세계, 같은 장소, 같은 사건처럼 이어지는가
사용자가 넣는 것 AI가 만드는 중간 자료 사용자가 받는 결과
시나리오, 소설, 웹소설, 기획안 인물·장소·소품 목록, 씬/샷 분해표, 장면별 제작 계획 작품 전체를 한눈에 보는 제작 구조
참고 이미지 또는 기존 설정 자료 인물 조합 이미지, 착용·사용 가능한 소품 이미지, 장소 도면, 배경 기준 이미지, 구도 스케치 콘셉트 보드와 스토리보드 초안
확정된 컷 또는 선택한 결과물 동작·카메라·배경 연속성 정보 향후 짧은 영상 클립과 프리비즈 영상

현재 가능한 산출물

  • 캐릭터 얼굴, 의상, 나이·부상·사망 등 상태 변화 이미지
  • 소품 단독 이미지와 착용·사용 상태 이미지
  • 실내 도면, 블록 세트장, 조감 스케치, 배경 이미지
  • 카메라·인물 배치 마네킹 스케치와 최종 샷 이미지
  • 생성 과정 전체를 보여주는 파이프라인 캔버스

앞으로 확장할 산출물

  • 샷을 이어 붙인 스토리보드 영상
  • 장면별 짧은 동영상 클립
  • 투자 피칭용 무드 영상과 프리비즈
  • 후반 제작팀이 참고할 컷별 이미지·영상 패키지
현재 개발된 핵심 기능

단순 생성이 아니라, 현실감을 만들기 위한 단계형 제작 엔진

현재 개발은 “대본을 넣으면 이미지가 나온다”를 넘어섰습니다. 인물은 여러 상태를 조합하고, 소품은 착용·사용 맥락을 만들며, 배경과 복잡한 구도는 도면과 마네킹 스케치, 중간 이미지를 거쳐 현실감 있게 정리하는 방향으로 발전하고 있습니다.

사용자가 보는 형태

제작자는 브라우저에서 프로젝트를 만들고, 대본을 올리고, 장면별 이미지와 생성 흐름을 확인합니다. 별도 전문 툴을 몰라도 갤러리, 엔티티 화면, 캔버스에서 결과를 보고 다시 생성할 수 있습니다.

웹 기반 제작 도구 이미지 갤러리 검토 캔버스

내부에서 작동하는 방식

여러 AI 모델이 역할을 나누어 글을 분석하고 이미지를 만듭니다. 한 모델은 구조를 읽고, 다른 모델은 이미지를 만들며, 또 다른 단계는 구도만 먼저 확인하거나 마커 누출, 장소 불일치, 장면 연결 문제를 찾아냅니다.

스토리 분석 이미지 생성 일관성 추적

최근 개발로 강화된 기술적 차별점

1. 조합형 캐릭터

인물은 얼굴 하나로 끝나지 않습니다. 의상, 나이 든 모습, 부상, 죽은 상태처럼 장면에 필요한 상태를 따로 만들고 조합합니다.

2. 사용 가능한 소품

소품은 단순히 예쁜 물건 사진이 아니라, 사람이 어떻게 들고, 입고, 착용하고, 사용할지 알 수 있는 형태까지 실험합니다.

3. 어려운 배경 구조화

가장 어려운 배경 문제를 풀기 위해 도면, 블록 세트장, 조감 스케치, 실제 배경 이미지를 단계별로 생성합니다.

4. 마네킹·구도 선행

복잡한 카메라 구도는 바로 최종 이미지를 만들지 않고, 먼저 마네킹 스케치나 중간 이미지를 만들어 구도만 확인한 뒤 배경과 캐릭터를 적용합니다.

파운데이션 모델은 강력하지만, 혼자서는 “무엇을 참고해야 하는지”를 계속 정확히 판단하지 못합니다. TheROAD는 모델에게 아무 이미지나 던지는 방식이 아니라, 지금 필요한 참조를 고르고, 불필요한 참조는 빼고, 도면·스케치·배경·캐릭터를 단계별로 나눠 전달합니다. 이는 마치 감독 옆에서 콘티, 미술, 촬영, 소품, 연속성을 동시에 챙기는 디지털 조감독에 가깝습니다.

왜 이것이 단순 이미지 생성과 다른가

  • 최종 컷 하나를 만들기 전에 인물, 소품, 장소, 구도를 따로 준비합니다.
  • 이미지 모델에 모든 것을 한 번에 맡기지 않고, 필요한 경우 “구도만 보는 단계”를 먼저 둡니다.
  • 같은 장소와 같은 인물이 여러 컷에서 이어지도록 이전 결과를 다시 참고합니다.
  • 생성된 이미지가 어떤 기준 이미지를 참고했는지 캔버스로 추적합니다.

현재 기술 발전의 자랑 포인트

  • 시나리오를 읽어 인물·장소·소품·샷을 자동 분해
  • 캐릭터 상태와 소품 사용 형태를 따로 생성해 조합
  • 실내 도면, 건물 블록, 옥상·골목 조감 구조를 실험
  • 마네킹 스케치와 중간 이미지를 활용한 복잡 구도 제어
  • 결과물이 어떤 입력을 참고했는지 추적하는 제작 캔버스
개발된 영역 일반적인 설명 효과
파이프라인 캔버스 최종 컷이 어떤 배경, 인물, 소품, 가이드 이미지를 참고했는지 보여주는 지도 문제 컷의 원인을 추적하고 다시 생성하기 쉬움
장소 기준 생성 도면, 블록 다이어그램, 조감 스케치, 배경 이미지를 단계적으로 생성 같은 장소가 장면마다 달라지는 문제를 줄임
조합형 인물·소품 인물 상태와 소품 사용 방식을 따로 만들고 장면에 맞게 적용 장면별로 필요한 감정, 상태, 착용, 사용감을 더 현실적으로 표현
엔진별 생성 전략 이미지 모델마다 잘하는 일이 다르므로, 주석·도면·실사 생성 방식을 다르게 적용 이미지 품질과 오류 제어 가능성이 높아짐
모델 오케스트레이션 LLM, 이미지 모델, 향후 비디오 모델을 상황에 맞게 골라 쓰고 서로 다른 결과를 검수 하나의 모델 한계에 묶이지 않고 장면별 최적 생성 경로를 선택
현재 개발의 본질: “멋진 이미지 한 장”이 아니라 “긴 작품 전체에서 인물·장소·소품·구도가 계속 같은 세계처럼 보이게 만드는 Reality-Oriented 제작 파이프라인”을 개발하고 있습니다.
사업화 방향과 로드맵

이미지 제작 도구에서 영상 프리프로덕션 플랫폼으로

TheROAD의 1차 목표는 글을 시각 자료로 바꾸는 것입니다. 다음 목표는 이 시각 자료를 바탕으로 짧은 동영상, 프리비즈, 피칭용 무드 영상까지 연결하는 것입니다.

1단계
이미지 패키지

캐릭터, 장소, 소품, 배경, 구도 스케치, 최종 컷 이미지를 생성합니다. 현재 개발의 핵심 단계입니다.

2단계
스토리보드

컷 이미지를 순서대로 배열하고, 장면 흐름과 카메라 방향을 볼 수 있는 제작용 보드로 만듭니다.

3단계
동영상 클립

확정된 컷과 구도 정보를 이용해 장면별 짧은 동영상 클립을 생성합니다. 인물 동작과 카메라 움직임은 단계적으로 검수합니다.

4단계
피칭 영상

이미지, 짧은 영상, 음악·자막·내레이션을 묶어 투자·제작 회의용 무드 영상과 프리비즈 패키지로 확장합니다.

앞으로의 영상 생성도 같은 원리입니다. 비디오 모델에 바로 “이 장면을 만들어줘”라고 맡기면 매번 인물, 장소, 카메라가 흔들릴 수 있습니다. TheROAD는 먼저 장면을 이미지와 구조 정보로 고정하고, 그 다음 비디오 모델이 따라야 할 기준을 제공합니다. 즉, 동영상 생성의 품질을 높이는 핵심은 더 큰 모델 하나가 아니라 좋은 제작 기준을 쌓고 연결하는 파이프라인입니다.

초기 고객

  • 영상 제작사
  • 웹툰·웹소설 IP 스튜디오
  • 광고·브랜디드 콘텐츠 제작팀
  • 투자·피칭 자료를 준비하는 창작팀

구매 이유

  • 초기 콘셉트 이미지 제작 시간 단축
  • 팀 간 시각적 합의 비용 절감
  • 장면별 제작 리스크 조기 발견
  • 투자·제작 회의용 이미지·영상 자료 품질 개선

수익 모델 후보

  • 프로젝트 단위 사용료
  • 스튜디오 월 구독
  • 고해상도 이미지 생성 크레딧
  • 동영상 생성 크레딧
  • 제작사 맞춤형 구축·운영 계약
현재 단계 다음 고도화 사업화 시 확인할 지표
대본 분석, 이미지 생성, 장면 갤러리, 파이프라인 캔버스, 장소 구조 실험이 작동하는 내부 제작 시스템 단계 장소 일관성, 인물 포즈, 배경 연결성, 재생성 품질을 높이고 확정 컷을 짧은 영상 클립으로 확장 에피소드 1편 제작 시간, 재생성 횟수, 사람이 수정해야 하는 오류율, 회의용 산출물 만족도, 영상 클립 전환 성공률

투자자에게 전달할 핵심 메시지

TheROAD는 생성형 AI를 콘텐츠 제작 현장에 바로 쓰기 어렵게 만드는 “일관성 부족”과 “생성 과정 추적 불가” 문제를 해결하려는 제품입니다. 대본에서 출발해 이미지 패키지를 만들고, 그 패키지를 영상 생성으로 확장하는 제작 운영 레이어를 목표로 합니다.

단기 목표

하나의 에피소드를 안정적으로 분석하고, 인물·장소·소품·샷 이미지가 일관되게 연결된 데모 프로젝트를 완성합니다. 투자자에게 보여줄 수 있는 이미지 기반 제작 패키지가 1차 목표입니다.

중장기 목표

제작사가 여러 작품을 관리하고, 콘셉트 보드·스토리보드·웹북·짧은 영상 클립· 피칭 영상까지 확장할 수 있는 AI 프리프로덕션 플랫폼으로 발전시킵니다.