냄새먹는달걀 · 냥이냄새

영상 컷의 80% 이상을 AI로 만든 광고. 완성 영상과 그 안에 쓰인 세 장면의 제작 과정을 함께 보여줍니다.

담당 AI 컷 기획 · 입력 자료 선정 · 생성 조건 조정 · 결과 검수

완성 광고 · 냄새먹는달걀 ‘냥이냄새’ · 29초

제작 흐름

01
작업 방식
05번에서 만든 GPT × Higgsfield MCP 흐름으로 컷별 입력 자료와 생성 조건을 정리했습니다.
02
주력 도구
장면에 따라 GPT 이미지 생성, Seedance 2.5, Higgsfield Motion Control·MCP와 Blender를 사용했습니다.
03
해결할 문제
실제 휴대폰 촬영 같은 카메라 움직임, 고양이의 행동과 제품 접촉, 공간의 일관성을 컷마다 맞춰야 했습니다.
04
완성본 적용
화장실, 고양이와 탈취제, 고양이와 달걀 컷을 최종 광고에서 확인했습니다.

완성 광고에 나오는 순서입니다. 각 장면의 입력 자료, 수정 내용, 실제 사용 장면을 함께 볼 수 있습니다.

실제 사람이 휴대폰으로 고양이의 배변 모습을 찍은 듯한 장면을 목표로 했습니다. 공간을 3D로 만든 뒤 휴대폰의 움직임과 흔들림을 기록하고, 그 영상에 공간·고양이 이미지를 참조해 컷을 생성했습니다.

01
공간 시트 → 3D 공간
Higgsfield MCP를 Blender에 연결했습니다. 공간 시트를 기준으로 고양이 화장실이 놓인 방을 3D로 모델링했습니다.

공간 시트 · 3D 모델링의 기준
02
휴대폰 움직임 → 카메라 키프레임
휴대폰 카메라를 Blender의 3D 카메라와 연동했습니다. 이동·시선·손떨림을 시간별 카메라 기록인 키프레임으로 남긴 뒤 렌더링한 것이 아래 기준 영상입니다.

움직임 기준 영상 · 휴대폰 카메라의 이동과 흔들림
03
움직임 영상 + 이미지 2장
렌더링한 움직임 기준 영상, 방 이미지, 고양이 이미지를 Higgsfield Motion Control에 넣었습니다. 여러 앵글의 공간 시트 대신 최종 생성에는 단일 공간 이미지를 사용했습니다.

공간 이미지 · 배치와 배경
고양이 이미지 · 얼굴과 털무늬
04
생성 컷 → 완성 광고
고양이의 화장실 사용, 모래 덮기, 퇴장을 시간별로 지정했습니다. 만들어진 컷을 검수하고 광고 첫 장면에 사용했습니다.

AI 생성 원본 · 고양이와 카메라 움직임
완성 광고에 쓰인 장면 · 시작 0–2초