프로젝트 본질

이 튜토리얼은 바이트댄스 산하의 Coze() AI Bot 개발 플랫폼을 활용하여 '인물 자동 의상 변환 의류 영상'을 자동 생성하는 AI 워크플로우를 처음부터 구축하는 방법을 가르칩니다. 사용자는 의류 이미지만 업로드하면 워크플로우가 자동으로 문안 생성, 영상 렌더링의 전 과정을 완료하여 완전 자동화된 상품 홍보 영상 제작을 실현합니다.

핵심 방법과 프로세스

• 워크플로우 핵심 로직 설계:워크플로우는 세 단계로 나뉩니다: 의류 이미지 및 파라미터 입력 → 대형 모델을 활용한 영상 프롬프트 생성 → 영상 생성 플러그인 호출하여 영상 제작 및 반환.
• 시작 노드 파라미터 설정:시작 노드에서 네 가지 필수 변수를 생성합니다: 의류 이미지 배열(여러 장 업로드 지원), 영상 길이(4-15초), Mihe API Key, 모델 유형(예: 아시아/유럽·미국 모델).
• 대형 모델 프롬프트 생성:대형 모델 노드(, , DeepSeek 등 지원)를 추가하고, 시작 노드의 파라미터를 참조하며, 정교하게 설계된 시스템 프롬프트를 통해 AI가 모델, 길이, 의류 이미지에 따라 구조화된 영상 설명 프롬프트를 자동 생성하도록 합니다.
• 영상 생성 및 폴링 로직:Mihe 플러그인의 'mvideo' 빠른 버전 또는 느린 버전을 호출하여 영상을 생성하고, 루프 노드와 Mihe 타이머 플러그인을 활용하여 자동 폴링을 구현하며, 영상 생성이 완료될 때까지 반복한 후, 코드 플러그인을 통해 빈 값을 필터링하고 최종 영상 링크만 출력합니다.

수익 모델 및 언급 효과

튜토리얼의 핵심 가치는 AI 기술을 통해 영상 제작 비용과 시간을 극대화하여 절감하는 것입니다. 워크플로우는 국내외 모든 플랫폼에서 범용으로 지원되며, 생성된 고화질 의상 변환 판매 영상은 코디 블로거와 전자상거래 판매자에게 매우 적합합니다. 튜토리얼 자체는 AI의 고객 확보 수단으로, 해당 커뮤니티는 이미 2만 명 이상의 유료 회원을 보유하고 있으며, 수강생은 핵심 기술을 습득하여 전자상거래 판매, 자기 미디어의 상업적 수익화에 적용할 수 있습니다. 워크플로우 구축 후에는 반복적인 창의 제작 과정을 자동화하여 대량 생산을 실현할 수 있습니다.

조건 및 준비

• 장비:Coze 공식 웹사이트에 접속하고 워크플로우를 구축할 수 있는 인터넷 연결 컴퓨터 한 대.
• 기술:튜토리얼 단계에 따라하면 초보자도 배울 수 있습니다. 프로그래밍 기초는 필요 없지만, 기본적인 논리 이해 능력과 복사·붙여넣기 능력이 필요합니다.
• 자금:Coze 플랫폼 자체는 무료로 사용할 수 있습니다. 영상 생성은 Mihe 플러그인의 API에 의존하므로 Mihe API Key를 획득해야 하며(튜토리얼 작성자가 획득 경로 제공), API 사용 시 일정한 연산 소모 비용이 발생합니다(빠른 버전과 느린 버전 선택 가능, 각각 다른 소모에 대응).
• 도구:바이트댄스 Coze 플랫폼, Mihe AI 플러그인(영상 생성 및 보조 도구 포함),할 의류 이미지 소재 준비.

핵심 단계 요약

1. Coze 백엔드에서 새로운 워크플로우를 생성하고, 시작 노드에서 '의류 이미지(배열)', '영상 길이(정수)', 'Mihe Key', '모델 유형' 네 가지 변수를 설정합니다.
2. 대형 모델 노드(예: Doubao 2.0)를 추가하고, 시스템 프롬프트에서 모델 외모, 장면 및 동작 스타일을 설정하며, 사용자 프롬프트에서 시작 노드의 변수를 참조하여 구조화된 비디오 프롬프트를 생성합니다.
3. Mihe 플러그인의 'mvideo' 비디오 생성 노드를 추가하고, API Key를 구성하며, 대형 모델이 생성한 프롬프트, 시작 노드의 비디오 길이 및 의상 이미지를 참조하고, 비디오 비율(예: 9:16)과 참조 모드를 선택합니다.
4. 비디오 생성을 기다리기 위해 무한 루프 노드를 추가하고, 루프 본문 내에서 Mihe 작업 조회 플러그인을 통해 비디오 상태를 조회하며, 완료되지 않으면 타이머를 통해 60초를 기다린 후 루프를 계속하고, 완료되면 루프를 종료합니다.
5. 루프가 끝난 후 Mihe 공용 코드 플러그인을 추가하여 조회 과정에서 생성된 빈 데이터를 필터링하고, 최종적으로 유일한 비디오 링크를 종료 노드에 출력합니다.