TL;DR

LocalMiniDrama는 스토리 입력부터 분镜 생성, 캐릭터·장면 이미지 생성, 분镜별 정지화와 단편 비디오 조각을 합성해 최종 영상을 만드는 로컬 우선 오픈소스 애플리케이션이다. 프론트엔드(Vue 3)와 백엔드(Node.js + SQLite)가 로컬 파이프라인을 구성하고 외부 모델 API는 선택적으로 호출하여 텍스트·이미지·비디오 생성을 수행하며 캔버스 기반의 시각적 워크플로우로 대량 분镜을 그룹 단위로 재실행할 수 있다. 데이터는 기본적으로 기기 내에 보관되고 v1.2.8에서는 Agnes 접속과 캔버스 기능 강화가 이루어져 즉시 실행 가능한 데스크톱 유통과 프라이버시 보장 측면에서 강점을 가진다. 단점으로는 비디오 품질과 프레임 일관성은 사용자가 연결한 외부 모델 성능에 의존하며, 모델별 세부 파라미터 조정과 API 키 설정이 사용자의 추가 작업을 요구한다.

핵심 포인트

• 데이터 로컬 우선 정책을 채택하여 생성된 대본과 미디어가 기본적으로 기기를 벗어나지 않으며 SQLite와 로컬 파일 스토리지를 중심으로 동작한다. 이 방식은 클라우드 기반 대안과 달리 외부 서버로 자료를 전송하지 않으므로 프로젝트와 원본 자산의 유출 위험을 낮춘다. 로컬 저장과 함께 외부 모델 API를 선택적으로 연결하는 구조로 프라이버시와 모델 다양성 모두를 지원한다.
• 캔버스 기반 워크플로우와 리스트 편집의 동시 지원으로 대량 분镜을 시각적으로 구성하고 그룹 단위로 재실행할 수 있는 작업 플로우 제어 기능을 제공한다. 이로 인해 복잡한 시퀀스나 여러 분기 에피소드의 편집·생성 과정을 GUI 수준에서 관리할 수 있으며 좌표·연결 정보가 저장되어 레이아웃 지속성이 확보된다. 작업 그룹 단위로 생상·보충·재실행을 수행하는 점이 수동 툴체인 대비 생산성을 높인다.
• 다수의 AI 서비스 공급자를 플러그인 방식으로 연결할 수 있어 이미지·텍스트·비디오용 모델을 상황에 맞게 분리하여 사용 가능하다. README에 명시된 대로 Seedance 2.0, Volcengine, Kling, Agnes 등 여러 엔드포인트를 설정할 수 있으며 모델별로 텍스트/이미지/비디오 용도별 구성을 분리한다. 이 구조는 특정 모델이 강한 영역(예: 영상 합성)을 선택적으로 활용하면서도 전체 파이프라인을 유지하는 유연성을 제공한다.
• 스토리 자동 생성과 분집 관리를 수행하며 사용자가 입력한 개요와 스타일을 바탕으로 다집단의 에피소드를 자동 생성하고 편집 가능하도록 구성되어 있다. 이 기능은 대본 편집 UI와 분집 관리 기능을 통해 여러 에피소드를 동시에 다루며 분집별로 분镜과 리소스를 연결할 수 있게 한다. 생성된 텍스트는 캔버스 노드 또는 리스트 뷰에서 즉시 수정·반영되어 다음 단계로 이어진다.

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