Jellyfish AI 단편 드라마 팩토리: 대본 분석에서 스토리보드·자산·생성·편집까지 원스톱 118

오픈소스이자 무료인 AI 단편 드라마 제작 도구로, 대본 입력부터 지능형 스토리보드, 자산 일관성 관리, 영상 생성, 최종 내보내기까지 전체 파이프라인을 제공합니다. 로컬 배포를 지원하며 AI 영상의 캐릭터 일관성 문제를 효과적으로 해결하여 단편 드라마 제작자, AI 스튜디오 및 개인 크리에이터에게 적합합니다.

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Jellyfish AI 단편 드라마 팩토리: 대본 분석에서 스토리보드·자산·생성·편집까지 원스톱소개

Jellyfish ai숏드라마 공장은 개발자 Forget-C가 GitHub에 오픈소스로 공개한 AI 숏드라마 제작 도구입니다. 프로젝트 주소는 https://github.com/Forget-C/Jellyfish 이며, 공식 설명에 따르면 대본 입력부터 구조화된 스토리보드, 캐릭터 일관성 관리, 샷 준비, 비디오 생성, 그리고 최종 편집본 내보내기까지 전 과정을 아우르는 엔드 투 엔드 AI 숏드라마 제작 워크벤치입니다.

2026년 7월 기준, 이 프로젝트는 GitHub에서 Star 5.5k와 Fork 960개를 기록했습니다. 공개 후 약 2주 만에 Star 수가 1.7K까지 올라갔으며, 커뮤니티에서의 논의도 활발한 편입니다. 이 프로젝트는 Apache-2.0 라이선스를 채택하고 있어 완전한 오픈소스이며 무료이고, 로컬 배포와二次 개발(커스터마이징)도 지원합니다.

Jellyfish AI 숏드라마 공장 - forget-c.github.io

Jellyfish 핵심 기능

대본 이해 및 스토리보드 분해: Jellyfish는 챕터 단위 스크립트를 자동으로 샷 시퀀스로 분해하고, 그 안에서 캐릭터, 배경, 소품, 의상, 대사와 같은 핵심 정보를 추출할 수 있습니다. 또한 대본 최적화, 다듬기, 일관성 검사, 그리고 캐릭터 초상이나 배경 디테일에 대한针对性的 분석도 지원합니다.
샷 준비 및 확정 워크플로우: 핵심 워크플로우는 대략 다음과 같습니다: 스크립트 분해 → 샷 준비 → 후보 확정 → 샷 준비 완료 → 생성 워크스페이스. 시스템이 자동으로 샷 후보안을 추출하며, 사용자는 특정 후보를 수락하거나 무시할 수 있고, 기존 캐릭터, 배경, 소품, 의상을 수동으로 연결하거나 샷 단위의 기본 정보를 수정할 수 있습니다. 각 샷에는 생성 가능 여부를 판단하는 '준비 상태' 표시가 있습니다.
에셋 일관성 및 재사용: 이것이 Jellyfish의 비교적 차별화된 기능입니다. 시스템은 캐릭터/배우, 배경, 소품, 의상 네 가지 범주를 다루는 공유형 엔티티 모델을 유지합니다. 모든 에셋은 서로 다른 샷에서 재사용할 수 있어, AI 영상에서 흔히 발생하는 캐릭터 얼굴 변형, 배경 드리프트(장소 일관성 붕괴), 소품 continuity 이탈 등의 문제를 일정 부분 해결해 줍니다.
샷 단위 이미지 및 비디오 오케스트레이션: 샷이 '준비 완료' 상태가 되면, 생성 워크스페이스는 키 프레임과 레퍼런스 이미지 관리, 샷 단위 비디오 프롬프트 미리보기, 이미지 및 비디오 생성 작업 실행, 그리고 단일 샷 및 배치 사전 검사를 지원합니다. 생성된 결과는 자동으로 샷이나 미디어 시스템에 다시 기록됩니다.
통합 비동기 작업 센터: 비디오 생성은 보통 시간이 오래 걸리기 때문에, Jellyfish는 모든 텍스트 처리, 이미지 생성, 비디오 생성 작업을 통합된 비동기 작업 시스템에 포함시킵니다. 상태 추적, 진행률과 소요 시간 표시, 작업 취소와 재개가 지원되며, 작업 센터에서 해당 프로젝트나 샷 컨텍스트로 바로 이동할 수도 있습니다.
모델, 프롬프트 및 생성 인프라: 멀티 프로바이더 및 멀티 모델 관리를 지원하며, 카테고리별 기본 모델 설정, 프롬프트 템플릿 관리, 파일 및 생성 미디어 관리, 그리고 OpenAPI 기반의 프론트엔드-백엔드 계약(contract)까지 지원합니다. 텍스트 측은 OpenAI, Claude 등 대형언어모델과 연동할 수 있고, 비디오 측은 Kling, Runway, Luma 등 서비스와 연동할 수 있습니다.

Jellyfish 기술 아키텍처

프론트엔드: React + TypeScript + Vite
백엔드: FastAPI (Python)
데이터베이스: MySQL
캐시/큐: Redis
오브젝트 스토리지: RustFS(S3 호환)
배포: Docker Compose

프론트엔드 요청 및 타입은 백엔드 OpenAPI 명세로부터 자동 생성되므로, 프론트엔드와 백엔드 인터페이스의 일관성이 일정 부분 보장됩니다.

Jellyfish 활용 시나리오

공식 문서와 커뮤니티 피드백에 따르면, Jellyfish가 적용 가능한 시나리로는 대략 다음과 같은 것들이 있습니다:
숏드라마/마이크로 숏드라마 크리에이터: 빠르게 완성된 영상을 대량 생산하고 도구 비용 절감
AI 영상 스튜디오: 숏드라마를批量 제작하고 창작 기준을 통일
개인 크리에이터: 여러 도구를 익힐 필요 없이 낮은 비용으로 진입 가능
교육 및 훈련팀: 마이크로 학습 영상을 빠르게 제작
브랜드 및 이커머스 팀: 스토리 기반의 제품 홍보 영상 제작

다섯째, 장단점

장점:

오픈소스 무료, Apache-2.0 라이선스, 코드 완전 공개
중앙화된 자산 관리를 통해 캐릭터 '드리프트' 문제를 일정 부분 해결
대본부터 완성본까지 원스톱으로 처리되며, 여러 도구 사이를 오갈 필요 없음
워크플로우는 '후보 → 확정 → 생성' 방식으로, AI가 후보를 제시하고 사람이 판단함
비동기 작업 시스템이 장시간 생성 작업의 상태 추적, 취소, 재개를 지원
멀티 모델 연동을 지원하며 확장성도 양호

단점:

로컬 배포에 일정 수준의 기술적 기반이 필요하며, 현재 원클릭 설치 패키지는 제공되지 않음
프로젝트는 아직 빠르게 반복 개발 중에 있으며, 핵심 스토리보드 렌더링 파이프라인은 완전히 안정화되지 않았음
도구 자체는 컴퓨팅 자원을 제공하지 않으므로, 각 모델의 API Key를 직접 준비해야 함
최종 생성 품질은 연동된 비디오 생성 모델에 따라 결정됨

여섯째, 사용 튜토리얼

빠른 배포

git clone https://github.com/Forget-C/Jellyfish.git
cd Jellyfish
cp deploy/compose/.env.example deploy/compose/.env
docker compose --env-file deploy/compose/.env -f deploy/compose/docker-compose.yml up --build

시작 후 서비스 포트:

프론트엔드: http://localhost:7788

백엔드: http://localhost:8000 (/docs에서 Swagger 문서 확인 가능)

MySQL: localhost:3306

Redis: localhost:6379

RustFS: http://localhost:9000

로컬 개발

백엔드:

cd backend
cp .env.example .env
uv sync
uv run uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

프론트엔드:

cd front
pnpm install
pnpm dev

프론트엔드에서 인터페이스 오류가 발생하면 OpenAPI 타입을 동기화할 수 있습니다:

cd front
pnpm run openapi:update

워크플로우 단계

단계	작업	출력
1. 대본 준비	텍스트 대본 입력(중국어 및 영어 모두 지원)	원본 텍스트
2. 지능형 스토리보드	AI 자동 분해 및 수동 편집 가능	논리적 샷 시퀀스
3. 일관성 잠금	캐릭터, 배경, 소품, 의상 관리	안정된 시각적 스타일
4. 비디오 생성	기저 모델을 통합하여批量 생성	스토리보드 비디오 소재
5. 후반 작업(편집)	자막, 음향 효과, 트랜지션 추가	편집 완료된 프로젝트
6. 완성본 내보내기	원클릭으로 세로 화면 비디오 생성	바로 게시 가능한 완성 영상

Jellyfish와 경쟁 도구 비교

다음은 GitHub에서同类(유사) 오픈소스 도구들과의 비교입니다:

비교 항목	Jellyfish	Toonflow	waoowaoo	火宝短剧
Star 수	5.5k	11k+	13k+	13k+
핵심 포지셔닝	엔드 투 엔드 프로덕션 워크벤치, 프로세스 제어 강조	소설/대본에서 애니메이션 단편극까지 자동화	산업급 AI 영상 자동 생성 플랫폼	한 문장으로 완성된 단편극 생성
핵심 장점	자산 일관성 관리, 샷 단위 정밀 제어	크로스 플랫폼 데스크톱 경량 배포	온라인 소설 직출 비디오, 자동 더빙	완전 자동화, 조작 간편
적합 대상	품질과 제어력을 추구하는 고급 창작자	소설을 동적 만화/극으로 전환하고 싶은 창작자	온라인 소설 IP를 빠르게 단편극으로 전환하고 싶은 팀	초보자, 빠르게 프로세스를 경험하고 싶은 사람
배포 방식	Docker Compose	데스크톱 버전 + Docker	Docker	Docker
오픈소스 라이선스	Apache-2.0	—	—	—

Jellyfish를 선택하는 이유

Jellyfish는 비교적 실제적인 문제를 해결합니다. 즉, AI 비디오에서 캐릭터가 "표류"하는 문제를 중앙화된 자산 관리 방식으로 해결하여 일반적인 비디오 생성 도구보다 제어력이 뛰어납니다.
대본부터 완성 작품까지 전체 프로세스를 포괄하며, 단순히 클립만 생성하는 것이 아니라 완전한 워크벤치입니다.
워크플로우 설계가 비교적 실용적입니다. AI가 후보 솔루션을 제시하고 사람이 최종 판단을 내림으로써 "완전 자동 생성"의 제어 불가능한 문제를 피합니다.
오픈소스이며 무료이고 데이터가 로컬에서 처리되므로, 데이터 프라이버시에 요구 사항이 있는 팀에 특히 매력적입니다.
샷 단위로 숏 사이즈, 앵글, 카메라 무빙 등 파라미터를 조정할 수 있어 일반 도구보다 제어력이 뛰어납니다.
기술 스택은 FastAPI + React + MySQL + Redis로 성숙하여二次 개발에 용이합니다.