Story to Veo 3 - NADIO Audio Drama to Google Veo 3 Video Prompts

NADIO 포맷 오디오 드라마를 Google Veo 3 비디오 생성 프롬프트로 자동 변환합니다.

주요 기능

1. Google Veo 3 최적화

• 8초 최적 세그먼트: Veo 3의 8초 최적 길이에 맞춰 자동 분할
• 고해상도 지원: 4K (3840×2160) 해상도 최적화
• 자연스러운 모션: Veo 3의 고급 물리 엔진 활용
• 정확한 텍스트 프롬프트 해석: 상세한 장면 묘사로 정확도 향상

2. 캐릭터 비주얼라이제이션

• 성별, 나이, 성격 기반 외모 프로필 자동 생성
• 감정별 표정 매핑 (37종 감정 → 영어 표현)
• 첫 등장 시 상세 묘사, 이후 간결한 참조
• 일관된 캐릭터 외모 유지

# 감정 → 표정 매핑 예시
"충격": "shocked, frozen expression, eyes wide"
"간절함": "desperate, pleading eyes, earnest expression"
"눈물": "crying, tears streaming down face"

3. 시네마틱 샷 구성

• 카메라 앵글: 12종 (extreme close-up ~ bird's eye view)
• 카메라 무브먼트: 11종 (static ~ dolly zoom)
• 조명 디자인: 자연광, 극적 조명, 분위기별 설정
• 한국 드라마 스타일: 한국 영상미 반영

4. 요소별 변환 로직

내레이션 → 장면 설정 샷

[SHOT 1: ESTABLISHING]
Wide shot: Modern Korean apartment interior. Morning light, soft golden hour.
Camera: Slow push in, stabilized, cinematic framing
Lighting: Natural ambient light, realistic shadows

대화 → 캐릭터 샷

[SHOT 2: DIALOGUE - 민주]
Medium close-up: MINJU (late 30s, female), confident, determined eyes, firm jaw, speaking.
Action: "I know who you really are..."
Camera: Static, focused on face
Lighting: Soft key light on face

내적 독백 → 표정 클로즈업

[SHOT 3: INNER THOUGHT - 민주]
Close-up: Minju, shocked expression, eyes wide, deep in thought.
Thought process: "Could it really be her after 30 years?"
Camera: Slow push in, shallow depth of field
Lighting: Dramatic emotional lighting

음향 효과 → 시각적 디테일

[SHOT 4: DETAIL]
Close-up: Hand pressing apartment doorbell button.
Light flickers on intercom panel.
Camera: Static close-up, sharp focus

사용법

기본 변환

cd /Users/realpio4/Documents/vibe-with-kimi-cli-main/.claude/skills/story-to-veo3

# 1. JSON → Veo 3 프롬프트 변환
python3 scripts/story_to_veo.py \
  ../story-to-voice/output/lost_sister_found.json

# 출력: output/lost_sister_found_veo_prompts.txt

8초 세그먼트 분할

# 2. 긴 프롬프트를 8초 단위로 분할 (Veo 3 최적화)
python3 scripts/split_for_veo.py \
  output/lost_sister_found_veo_prompts.txt

# 출력: output/lost_sister_found_veo_prompts_8sec_segments.txt

개별 파일 분할

# 3. 각 세그먼트를 독립 파일로 저장
python3 scripts/split_to_files.py \
  output/lost_sister_found_veo_prompts_8sec_segments.txt \
  output/lost_sister_found_veo_prompts.txt \
  output/segments

# 출력: output/segments/segment_001.txt ~ segment_NNN.txt

스타일 옵션

# 한국 드라마 스타일 (기본)
python3 scripts/story_to_veo.py story.json

# 시네마틱 스타일
python3 scripts/story_to_veo.py story.json output.txt cinematic

# 다큐멘터리 스타일
python3 scripts/story_to_veo.py story.json output.txt documentary

Google Veo 3 프롬프트 최적화 원칙

1. 시각적 디테일 강조

• ✅ 구체적 묘사: "middle-aged woman in tailored blazer"
• ❌ 모호한 표현: "woman in professional attire"

2. 카메라 워크 명시

• 카메라 앵글: close-up, medium shot, wide shot
• 카메라 움직임: slow push in, tracking shot, static
• 렌즈 효과: shallow depth of field, bokeh

3. 조명과 분위기

• 조명 소스: natural light, soft key light, dramatic lighting
• 색감: warm tones, cold blue, natural palette
• 분위기: tense, emotional, hopeful

4. 자연스러운 모션

• Veo 3는 물리 법칙을 잘 이해함
• "speaking, mouth moving naturally"
• "tears streaming down face"
• "hand pressing button"

5. 시간 최적화

• 8초 세그먼트: Veo 3의 최적 길이
• 2-3 샷 per 세그먼트: 자연스러운 편집 리듬
• 연속성 유지: 세그먼트 간 캐릭터/조명 일관성

출력 형식

프롬프트 파일 구조

################################################################################
# VEO 3 VIDEO PROMPTS
# Story: 30년 만의 재회: 예비시댁에서 찾은 여동생
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[PROJECT OVERVIEW]
Title: ...
Duration: ...
Genre: ...

[CHARACTER VISUAL GUIDE]
민주:
  - Gender: female
  - Age: 30대 후반
  - Personality: 사업가, 단호함
  - Visual: professional attire, tailored blazer, confident posture

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Scene: 예비시댁에서의 충격 (Act 1)
Recommended Duration: 30-40 seconds
Style: korean-drama
================================================================================

[SCENE CONTEXT]
Modern Korean household, affluent neighborhood...

[SHOT 1: ESTABLISHING]
...

[SHOT 2: DIALOGUE - 민주]
...

================================================================================
[TECHNICAL SPECIFICATIONS]
- Aspect Ratio: 16:9 (widescreen)
- Frame Rate: 24fps (cinematic)
- Resolution: 4K (3840×2160)
- Color Grading: Natural Korean drama palette
- Style: Realistic Korean cinematography
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워크플로우

전체 프로세스

1. NADIO JSON 준비
   ↓
2. story_to_veo.py 실행
   → 전체 프롬프트 생성 (*.txt)
   ↓
3. split_for_veo.py 실행
   → 8초 세그먼트 분할 (*_8sec_segments.txt)
   ↓
4. split_to_files.py 실행
   → 개별 파일 생성 (segments/segment_*.txt)
   ↓
5. Google Veo 3 생성
   - 각 segment_*.txt를 복사
   - Veo 3 UI에 붙여넣기
   - 8초 비디오 생성
   ↓
6. 후반 작업
   - 세그먼트 순서대로 결합
   - 색보정 (consistent grading)
   - 오디오 싱크

기술 사양

Veo 3 최적 설정

• 해상도: 4K (3840×2160)
• 프레임레이트: 24fps (cinematic)
• 종횡비: 16:9 (widescreen)
• 세그먼트 길이: 8초 (optimal)
• 샷 수: 2-3 shots per segment

권장 사양

• Color Space: Rec. 709 (standard video)
• 동적 범위: SDR (standard) or HDR10
• 인코딩: H.264 (호환성) or H.265 (품질)

캐릭터 프로필 예시

{
  "민주": {
    "gender": "female",
    "age": "30대 후반",
    "personality": "사업가, 단호함, 성공한 커리어우먼",
    "visual": "professional attire, tailored blazer, confident posture, sleek hairstyle",
    "age_desc": "late 30s",
    "role": "protagonist"
  },

  "민정": {
    "gender": "female",
    "age": "30대 초반",
    "personality": "순함, 착함, 두려움",
    "visual": "gentle features, soft eyes, simple clothing, warm demeanor",
    "age_desc": "early 30s",
    "role": "sister"
  }
}

감정 표현 매핑

한국어 감정	영어 표정 묘사
중립	neutral, calm expression
긴장	tense, worried eyes, furrowed brow
놀람	wide eyes, mouth slightly open in surprise
충격	shocked, frozen expression, eyes wide
슬픔	sad eyes, downturned mouth, tears welling
분노	angry, jaw clenched, intense glare
두려움	fearful, trembling, wide frightened eyes
간절함	desperate, pleading eyes, earnest expression
확신	confident, determined eyes, firm jaw
눈물	crying, tears streaming down face
감동	moved, emotional, misty eyes
행복	happy, bright smile, sparkling eyes

예시: 실제 변환 결과

입력 (NADIO JSON)

{
  "type": "dialogue",
  "speaker": "민주",
  "content": "30년... 정말 민정이구나...",
  "emotion": "눈물"
}

출력 (Veo 3 프롬프트)

[SHOT 5: DIALOGUE - 민주]
Medium close-up: Minju, crying, tears streaming down face, speaking.
Action: Character saying "30 years... It's really you, Minjeong..."
Camera: Static or subtle handheld, focused on face
Lighting: Soft key light on face, natural shadows

제한사항

• Veo 3는 8초 최적, 최대 15초까지 생성 가능
• 복잡한 카메라 무브먼트는 단순화 권장
• 한 샷에 여러 캐릭터 동시 등장 시 배치 명시 필요
• 빠른 액션 시퀀스는 여러 세그먼트로 분할

팁

1. 프롬프트 작성

• 구체적인 시각적 디테일 우선
• 카메라 앵글과 움직임 명시
• 조명과 분위기 설명

2. 세그먼트 분할

• 자연스러운 편집 포인트에서 분할
• 캐릭터 일관성 유지
• 조명/색감 연속성 확인

3. 후반 작업

• 색보정으로 톤 통일
• 오디오 싱크 정확히 맞추기
• 자연스러운 트랜지션

파일 구조

story-to-veo3/
├── SKILL.md                    # 이 문서
├── README.md                   # 간단한 가이드
├── scripts/
│   ├── story_to_veo.py        # 메인 변환 스크립트
│   ├── split_for_veo.py       # 8초 세그먼트 분할
│   └── split_to_files.py      # 개별 파일 생성
└── output/                     # 생성된 프롬프트

관련 스킬

• story-to-voice: NADIO 스토리를 음성으로 변환
• story-with-effect: 오디오에 효과음과 배경음악 추가
• story-to-sora2: OpenAI Sora 2용 프롬프트 생성

참고 자료

• Google Veo 3 Documentation
• 시네마틱 촬영 기법
• 한국 드라마 영상미 분석
• 감정 표현 연기론