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광고 리브랜드 (Ad Rebrand)

기존 광고 배치를 새 브랜드로 전환합니다: 음성으로 언급된 모든 부분을 원래 화자의 클론 보이스로 다시 녹음하고, 캡션은 비디오 자체 캡션 폰트로 다시 작성하며, 화면 내 로고/태그/라벨은 모두 새로 표기하거나 깔끔하게 제거합니다. 광고의 나머지 부분(동일한 프레임, 타이밍, 음악)은 그대로 유지됩니다.

하위 에이전트(Agent 도구, run_in_background: true, 하나의 메시지로 모든 독립 에이전트 실행)를 사용하여 병렬 처리합니다. 프롬프트 템플릿: references/agent-prompts.md 참조. 시작하기 전에 references/lessons.md를 반드시 읽으세요 — 이전에 무엇이 잘못되었는지 기록되어 있습니다.

먼저 확정해야 할 입력값

• 이전 이름(제품명 및 브랜드명)과 새 이름 — 그리고 Whisper가 이전 이름을 어떻게 잘못 인식할 수 있는지 (예: "physio rest", "artivate").
• 파일(비디오, 이미지). 사용자가 보관할 수 있는 프로젝트 폴더(예: ~/Downloads/<브랜드> Video Edits)에서 작업하며, 원본은 절대 수정하지 마세요.

워크플로우

1. 설정. scripts/setup_jobs.sh PROJECT START_N video1 video2 … → job-NN/{assets/source.mp4,analysis,project,renders}. 이미지는 PROJECT/images/source/로 복사합니다. 환경: ffmpeg/whisper-cli (Homebrew 사용), Python venv ~/.cache/video-studio-venv (numpy, opencv-contrib, pillow, soundfile, demucs, torch; 노래 단어용 pyworld), whisper 모델 ~/.cache/whisper/ggml-small.en.bin. 누락된 경우 설치합니다 (Homebrew는 터미널 탭에서 사용자 비밀번호가 필요함).

2. 트라이지 (병렬, 비디오당 하나의 에이전트). 템플릿 §1. 각 에이전트는 analysis/triage.json|md에 정제된 음성 구간, 화자 + 깨끗한 클론 기준 구간, 모든 시각적/캡션 항목의 프레임 범위 및 이상 항목을 기록합니다. 이미지를 직접 확인하세요 (태그/라벨을 전체 해상도로 확대) — 대부분은 수정이 필요하지 않습니다.

3. 통합 및 한 번만 질문 (AskUserQuestion):

   • 음성 권리: 클론해야 하는 각각의 고유 음성을 나열합니다 (내레이션을 공유하는 비디오를 그룹화 — 보컬 스템 엔벨로프 비교, 중간 F0 비교로 화자 구분). 클론에는 음성당 사용자의 명시적 동의가 필요합니다.
   • 이전 브랜드가 아니지만 문제가 될 수 있는 것: 제품에 있는 다른 브랜드 마크, 소매/보증 설정 (매장 직원, 매장 로고), 일관되지 않은 주장, 이름 변경으로 인한 스크립트 중복. 타사 워터마크: 표시하고 절대 제거하지 마세요.
   • 노래로 불린 부분: 피치 재조정이 필요하며 사람이 들어야 한다고 설명합니다.

4. 시각 팀을 즉시 시작 (템플릿 §2) — 이 단계는 음성에 의존하지 않습니다. 동일한 편집본의 비디오를 하나의 에이전트로 그룹화합니다. 이미지 에이전트: 템플릿 §5.

5. 음성. 각 작업의 보컬 스템에서 클론 기준 샘플을 추출합니다(25–35초, 브랜드명 없음) → PROJECT/voice_refs/. Fish API(examples/voice-splice/fish_tts_api.py, 키는 ~/.config/video-studio/.env에 위치)에 API 크레딧이 있으면 선호합니다. 그렇지 않으면 사용자의 Chrome에서 Fish 웹 앱에 비공개 클론을 생성합니다 — references/fish-audio-web.md 참조. 각 음성의 대사를 하나의 스크립트로 생성하고, 두 테이크 모두 voice_refs/takes/에 저장합니다.

6. 오디오 팀 (병렬, 음성/작업 그룹당 하나의 에이전트). 템플릿 §3 (음성), §4 (노래 단어). 출력: 작업별 analysis/stems/vocals_nookwave.wav, 전사로 확인합니다.

7. 각 작업 조립 — 사진과 음성이 모두 준비되는 즉시: scripts/mux_final.py JOB OUT_NAME.mp4 (리브랜드된 사진 + 새 보컬 + 원본 음악 스템). 시각 에이전트가 미완성 상태로 반환하면 직접 project/rebrand_job.py를 실행합니다.

8. 모든 최종 결과물을 직접 QC — 에이전트 보고서는 증거가 아닌 주장일 뿐입니다: scripts/check_final.py source.mp4 final.mp4 --old "physio|fisio|artuvate|artivate" --new "nook" --frames <수정된 항목당 한 프레임> → 프레임 수 일치, 깨끗한 디코드, 원본 대비 음량, 이전 이름이 음성으로 사용된 경우 0, 그리고 반드시 확인해야 하는 source|final 시트. 총계가 이상하면 각 언급 주변으로 5초 윈도우를 스팟 전사합니다 (전체 파일 Whisper는 문장을 병합함). 노래 가사의 경우 Whisper가 원본에서도 어려움을 겪을 것으로 예상합니다.

9. 전달. 최종 파일은 프로젝트 루트에 설명적인 이름으로 저장하고, 요청 시 zip 파일로 제공합니다 (zip -0, 비디오는 이미 압축됨). 요약: 파일별 변경 사항, 사람이 들어야 할 부분 (노래 단어, 짧은 이름 뒤의 일시 정지 길이), 알려진 불완전 프레임, 플래그된 비브랜드 문제.

선택 사항: 참여도 향상 컷

리브랜딩 위에 "더 매력적으로 만들어 달라"는 요청이 있을 경우 examples/engagement-edit/에는 계획 빌더(조용한 지점에 스냅된 문장 수준 유지 목록, 콜아웃, 펀치인)와 렌더러(점프 컷에서의 줌 교대, 브랜드 콜아웃, 진행률 표시줄, 합성 SFX, 컷에서의 캡션 고정 수정, loudnorm −14 LUFS)가 들어 있습니다. 새로 작성하지 말고 재사용하세요.

번들 파일

• scripts/setup_jobs.sh, scripts/mux_final.py, scripts/check_final.py — 범용.
• examples/ — 첫 실행에서 작동했던 작업별 코드 (경로와 프레임 번호는 하드코딩되어 있음. 적응시켜 사용하고, 맹목적으로 실행하지 마세요):
  • caption-and-tag-library/ — 캡션 다시 그리기, 회전하는 가죽 태그, 곡면 플레이트, 가방 지우개, 다중 스케일 트래킹 (rebrand_job01.py); 글리프 컷 캡션, 각인/엠보싱 태그, 트래킹된 가방 재인쇄 (caption_lib.py, text_lib.py, track_lib.py, rebrand_job05.py).
  • web-and-sign-library/ — 자체 글리프 캡션 (captions.py), 건물 간판, 웹 카피 재설정, 태그 프레싱, 수동 키프레임 가방 회전 (rbk.py, rebrand_job02.py), 노트북 화면 페이지 (rebrand_job06_laptop.py), 리뷰 페이지 스크롤, 엔드 카드 로고, 타사 엠보싱 제거 (rebrand_job07.py), QC 시트 (visual_qc.py).
  • voice-splice/ — 측정 구간 단어 교체 (테이크 재정의 가능); Fish API 클라이언트.
  • sung-word/ — WORLD 기반 원본 멜로디에 맞춰 다시 노래 부르기.
  • still-image/ — 패키지 호모그래피 텍스트 교체.