쇼츠팩토리 제작기(1) - Python에서 Electron으로
"2025년 말, 나도 유튜브를 시작해볼까?"
오랫동안 마음속으로만 품어왔던 생각이었습니다. 하지만 선뜻 실행에 옮기지 못했던 이유는 단 하나, 영상 편집의 높은 장벽 때문이었습니다. 컷 편집, 자막, 효과음... 전문 영상 편집 툴을 배우고 매번 엄청난 시간을 쏟아야 한다는 사실이 큰 부담으로 다가왔죠.
그러던 중 문득 이런 생각이 들었습니다. "어라? 내가 잘 활용하는 AI로 이 과정을 전부 자동화하면 되잖아?"
나만을 위한 맞춤형 제작 도구
보통 유튜버들은 캡컷(CapCut)이나 프리미어 프로 같은 대중적인 툴을 사용하며 수동으로 작업합니다. 하지만 저는 제 업무 스타일과 필요에 완벽히 최적화된 저만의 도구를 직접 만들기로 결심했습니다. 그렇게 '쇼츠팩토리(Shorts Factory)' 프로젝트가 시작되었습니다.
시행착오: PyQt6에서 일렉트론으로
처음에는 가장 익숙한 파이썬 환경의 PyQt6 라이브러리로 개발을 시작했습니다. 하지만 코드를 짤수록 두 가지 문제에 부딪혔습니다.
- 마음에 들지 않는 UI: 현대적인 느낌의 미려한 UI를 구현하기에 PyQt는 너무나 보수적이었습니다.
- 구현의 난이도: 복잡한 반응형 레이아웃이나 애니메이션을 파이썬 코드로만 제어하는 데 한계를 느꼈습니다.
결국 더 유연하고 아름다운 인터페이스를 위해 **일렉트론(Electron)**과 React로 기반을 완전히 옮겨 최종 개발을 진행하게 되었습니다.
기술적 완성: AI 기반 병렬 파이프라인
쇼츠팩토리 v5는 단순한 편집기를 넘어, 아래와 같은 정교한 자동화 파이프라인을 갖추고 있습니다.
- 하이라이트 추출: AI가 원본 영상에서 가장 흥미로운 구간을 스스로 포착
- 병렬 프로세싱:
- Main: 점프컷 감지 및 스마트 자막 합성
- Hooking: 시선을 끄는 1~3초 인트로 구간 자동 선별
- Audio: 후킹 멘트에 맞춘 TTS 음성 및 효과음(SFX) 합성
- 컴포지팅: 슬라이드, 줌 등 역동적인 전환 효과와 함께 최종 세로 영상 렌더링
마치며
비개발자로서 남들이 다 쓰는 툴을 쓰는 대신, 나만의 생산성 도구를 직접 빌드하는 과정은 그 자체로 거대한 도전이었습니다. 기술적 편안함을 넘어 사용자(나 자신)가 진짜 만족할 수 있는 UX를 위해 일렉트론으로 선회한 것은 신의 한 수였죠. 이제 편집의 공포는 사라졌고, 저는 콘텐츠의 본질에만 집중할 수 있게 되었습니다.
물론 현재는 수익창출은 못하죠.. 추후 교육용 메인 영상들을 업로드하면 해당 프로그램을 적극적으로 활용할 겁니다.
보강: v1에서 가장 효과가 컸던 개선
- 반복 클릭을 줄이는 것만으로도 체감 제작 시간이 크게 단축됐습니다.
- 자막 후처리 규칙을 고정하니 결과물 품질 편차가 줄었습니다.
보강: 다음 단계로의 연결
v1은 "빠른 제작"에 집중했고, v2에서는 "사람 개입 최소화"를 목표로 자동화 수준을 한 단계 높였습니다.