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atomachinskiy/claude-skill-character-sheet

Higgsfield GenHQ 가이드 기반 캐릭터 시트로, 하나의 얼굴 사진으로 5개의 앵글(정면, 측면(머리 없음), 후면, 대두 클로즈업, 상단)과 신체 비율자, 8개의 패브릭 및 액세서리 매크로 디테일을 생성합니다. 이 시트는 이후 GPT Image 2.5, Nano Banana 2.1 및 Higgsfield Genjutsu, Seedance 2.5의 모션 트랜스퍼 비디오를 위한 레퍼런스로 사용됩니다.

claude-skill-character-sheet란 무엇인가요?

이 스킬은 GenHQ의 Higgsfield 가이드에 따라 캐릭터 시트를 생성하는 전체 프로세스를 다룹니다. 캐릭터 시트는 하나의 얼굴 사진을 기반으로 정면, 측면(머리 없음), 후면, 대두 클로즈업, 상단 뷰 등 다섯 개의 앵글과 8개의 패브릭/액세서리 매크로 디테일, 그리고 키 측정자를 포함합니다. 이 시트는 모델이 캐릭터의 비주얼 일관성을 유지하게 하며, AI 인플루언서, 릴스, UGC, 브랜드 캐릭터 등에 사용됩니다. 스킬은 Claude Code, Codex, Hermes에서 동일하게 작동하며, Higgsfield 외에도 GPT Image 2.5, Nano Banana 2.1을 지원하는 다른 서비스(Magnific 등)와 호환됩니다. 사용자는 제공된 템플릿에 캐릭터 설명을 채워 넣고, Higgsfield의 Image 및 Video 기능을 통해 이미지와 모션 트랜스퍼 비디오를 생성할 수 있습니다. CLI를 통한 모델 ID 확인 및 비용 확인도 지원합니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/atomachinskiy/claude-skill-character-sheet/tree/HEAD/character-sheet

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문서

캐릭터 시트: 전체 프로세스 (GenHQ 가이드 for Higgsfield)

캐릭터 시트는 하나의 이미지에 모든 룩을 모읍니다: 정면, 측면, 후면, 대두 클로즈업, 상단 뷰와 패브릭 및 액세서리의 디테일 샷. 이를 통해 비디오 모델에 명확한 레퍼런스를 제공합니다. 가이드의 논리는 하나의 얼굴 — 다음 어떤 룩이든입니다. 하나의 얼굴 사진으로 여섯 개(또는 그 이상)의 다른 룩을 만듭니다; 같은 사람, 각 의상에 대한 완전한 비주얼 레퍼런스.

가이드의 세 단계:

  1. 캐릭터 선택 — 6개의 준비된 설명 중 하나 또는 직접 작성 (references/02-looks-genhq.md).
  2. 시트 생성 — 템플릿 references/01-sheet-template.txt + 설명 + 얼굴 사진.
  3. 애니메이션 — 승인된 시트를 새 프레임 또는 사용자 공연이 포함된 비디오로 (references/03-video-and-fixes.md).

references/의 파일은 영어로 된 가이드의 원문입니다 (모델이 프롬프트를 영어로 더 잘 이해합니다). 템플릿을 의역하지 마세요: 그대로 붙여넣으세요.

1단계: Higgsfield에서 시트 생성 (이미지)

  1. 상단 메뉴 Image.
  2. 모델: GPT Image 2.5 Sunburst (또는 Nano Banana 2.1).
  3. "+"를 통해 선명하고 조명이 잘 들어온 얼굴 사진을 업로드합니다.
  4. 템플릿 01-sheet-template.txt를 복사하고, PASTE CHARACTER DESCRIPTION HERE 줄을 룩 설명 전체로 바꾼 후, 전체 프롬프트를 입력 필드에 붙여넣습니다.
  5. 하단에서 16:9 (가로)를 선택하고 Generate를 누릅니다.
  6. 확인: 얼굴, 다섯 개의 앵글 및 여덟 개의 디테일. 완성된 시트를 저장합니다 — 이 시트는 비디오의 레퍼런스입니다.

CLI로 Higgsfield를 사용하는 경우도 동일합니다: 정확한 모델 ID를 찾고 (higgsfield model list --image | grep -i -E "gpt|nano", higgsfield model list --video | grep -i -E "seedance|genjutsu|motion"), 특정 모델의 파라미터는 higgsfield model <id>, 비용은 higgsfield generate cost로 확인합니다. higgsfield-generate 스킬이 있다면 그 스킬을 사용하여 모델을 호출합니다. 모델 ID를 추측하지 말고 목록에서 가져오세요.

생성은 유료입니다. 실행 전에 사용자에게 프롬프트, 모델, 형식, 예상 비용을 보여주세요. 사용자의 "확인" 후에 실행하세요.

룩 설명: 구성 요소

준비된 것: references/02-looks-genhq.md — 6개 (실버 슈트, 골드 새틴 스트리트웨어, 블루 벨벳 레이스, 버건디 벨벳 탑햇, 어깨 위 카푸친 원숭이와 리넨, 다크 로브 메이크업). 수염 난 남성을 기준으로 함; 다른 인물의 경우 헤어스타일, 수염, 착용감과 구조를 수정하세요.

직접 설명을 작성할 때는 동일한 형식을 사용하세요:

  • Hairstyle: 색상, 길이, 형태, 스타일; 수염/콧수염.
  • Accessories: 각 항목에 하위 제목 사용 (sunglasses:, chains:, cane:…), 정확한 위치와 방향 (왼쪽 손목에, 오른쪽 손에).
  • Outfit: 각 항목을 개별적으로 (jacket:, shirt:, trousers:, shoes:): 재단, 핏, 원단 및 질감, 색상, 단추 개수, 주머니, 길이, 문구는 따옴표로 정확히.
  • 메이크업 및 보철물은 별도 블록 Head and makeup: (템플릿은 이미 모델에게 동일 인물의 의상 효과라고 알려줌).
  • Bottom-row close-ups, left to right (exactly 8): 여덟 개의 번호가 매겨진 디테일 이름: 보이는 것 — 상의 및 하의 원단, 문구, 장신구, 신발, 헤어스타일, 액세서리 착용 손 등 자주 "떠다니는" 부분.
  • Continuity: 어떤 앵글에서도 변하지 않아야 할 것: 단추 잠금/풀림, 시계 찬 손, 지팡이 든 손, 동물이 앉은 어깨 ("never mirror its position"), "add no other props".

분위기가 아닌 아이템과 사실로 작성하세요. 사용자가 한국어로 말하면 그의 설명을 이 형식의 영어로 번역하고, 번역을 간단히 한국어로 보여주세요.

2단계: 시트 기반 새 프레임 생성

승인된 시트는 GPT Image 2.5 또는 Nano Banana 2.1에서 image reference가 됩니다. 프롬프트에서 얼굴과 의상은 그대로 유지하면서 씬, 포즈, 프레이밍, 조명을 설명하세요. 한 장의 사진이 필요하고 시트가 아니라고 명시하세요.

3단계: 모션 트랜스퍼 비디오 생성

Video → Higgsfield Genjutsu (옆 메뉴에 Seedance 2.5) → 왼쪽 패널 Motion transfer → 상단에 사용자 공연 업로드 (원하는 동작의 클립) → image reference에 "+"를 통해 시트 추가 → 선택적으로 Prompt 활성화하고 03-video-and-fixes.md의 비디오 프롬프트 붙여넣기 ([VIDEO REFERENCE]와 [CHARACTER SHEET]을 인터페이스의 레이블로 바꿈) → Generate.

시트는 외형을 담당하고, 클립은 동작을 담당하며, 이는 두 개의 별도 파일입니다. 가장 어려운 동작(회전, 팔이 몸을 가로지르는 등)으로 짧은 테스트부터 시작하세요. 정확한 대사가 필요하면 원본 오디오를 유지하고 립싱크를 확인하세요.

확인 및 수정

  • 시트: 각 앵글을 얼굴 사진 및 설명과 비교: 다섯 앵글, 여덟 디테일, 재단, 색상, 신발, 액세서리. 흔한 실수: 뒷면의 재킷 길이 또는 칼라가 다름.
  • 비디오: 회전, 팔 교차, 첫 번째와 마지막 프레임; 질감 깜박임, "미끄러지는" 액세서리, 왜곡된 손, 얼굴 변화.
  • 수정 작성법: 위치 (초 또는 앵글) → 보이는 문제 → 필요한 변경 → 유지할 것. 한 번에 하나의 문제, 이전 버전과 비교. 준비된 표현은 03-video-and-fixes.md에 있습니다.
  • 복잡한 룩은 점진적으로 조립: 먼저 옷, 그 다음 메이크업, 지팡이 또는 어깨 동물. 레퍼런스가 불명확하면 먼저 레퍼런스를 개선하고, 프롬프트를 추가하지 마세요.

최종 및 캐릭터 패키지

짧은 테스트가 성공하면 최종 버전을 필요한 해상도로 생성하고, 리사이즈, 크롭, 편집 후 업로드된 파일을 확인하세요. 캐릭터 폴더를 저장하세요:

<캐릭터>/
  face.jpg, performance-<scene>.mp4
  looks/<look>/sheet-prompt.txt (템플릿 + 설명), sheet.png, fixes.txt
  video/<scene>/prompt.txt, model-and-settings.txt, final.mp4

다음 룩: 같은 얼굴 사진 + 템플릿의 다른 설명. 다음 공연: 완성된 시트 + 새 비디오.

다양한 어시스턴트 용

스킬은 Claude Code (~/.claude/skills/character-sheet/), Codex (~/.codex/skills/character-sheet/), Hermes (~/.hermes/skills/creative/character-sheet/)에서 동일합니다. Higgsfield를 사용할 수 없는 경우, GPT Image 2.5 / Nano Banana 2.1과 모션 트랜스퍼(Seedance, Kling motion control)를 지원하는 Magnific 또는 다른 서비스에서도 동일한 모델과 순서가 작동합니다: 버튼 이름만 변경됩니다.

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