안녕하세요, 저는 2 년 동안 AI 영상과 콘텐츠 글로벌화를 탐구해 온 자미디어(1 인 미디어) 신인 Gary Caogan 입니다.
10 월 15 일 저녁, 저는 우연히 "Tiangong Kaizhen"이라는 라이브 방송 방을 발견했습니다 (작성자: Tiangong Kaizhen, GitHub: https://github.com/beiyege-01, X: @yijt1339303). 작성자는 이미 한동안 방송을 해오고 있었고, 이제는 방송을 켤 때마다 수천 명이 동시에 접속합니다. X 에서도 이 라이브 방송 방에 대한 리포스트와 댓글이 쏟아지고 있습니다.
일반적인 디지털 휴먼 라이브 방송은 움직임과 목소리가 뻣뻣하고 미리 짜인 대본대로 진행됩니다. 더 나은 효과를 내려면 보통 뒤에서 실제 사람이 조종해야 하죠. 그런데 왜 이 방송 방은 갑자기 폭발적인 반응을 얻었을까요? 효과가 기존의 디지털 휴먼 방송보다 압도적으로 뛰어났기 때문입니다. 뒤에서 조종하는 실제 사람은 없고, 반응은 모두 실시간입니다. 시청자가 채팅을 보내면 그녀가 답합니다. 움직임, 표정, 상호작용이 모두 그 자리에서 생성됩니다. 제 첫 반응은 이 솔루션의 상상력이 엄청나다는 것이었습니다.
게임 방송, 이커머스 방송, 엔터테인먼트 방송, 소통 방송—사실상 모든 시나리오가 이 솔루션과 깊이 결합될 수 있습니다. 그래서 이런 의문이 생깁니다. 그는 어떻게 구현했을까? 나도 직접 이런 라이브 방송 방을 만들 수 있을까?
4 일간의 연구와 다듬기를 거쳐, 제 아바타 "Wanwan"은 이미 제 Douyin 계정에서 공식 방송을 마쳤습니다. 방송 중 서비스를 두 번 짧게 재시작했으며, 총 70 분 넘게 진행했습니다. 여러분은 이 효과에 몇 점을 주시겠습니까?
화면 녹화 일부:
https://ncnmu5q1eqm9.feishu.cn/file/Z5Spb8GIlog8qlxaWWKcGB7Xnbg
자, 이제 이 글에서는 제가 지난 며칠간 AI 실시간 라이브 방송 호스트 Wanwan 을 0 부터 1 로 어떻게 구축하고 튜닝했는지 공유하겠습니다. 솔루션을 어떻게 분해했는지, 어떻게 구현했는지, 어떤 함정에 빠졌고 어떻게 해결했는지 포함됩니다.
동시에, 전체 AI 실시간 라이브 방송 도구 프레임워크는 MIT 라이선스로 오픈소스화되었습니다. 주소: https://github.com/garycaogan/ai-live-avatar.
이 글은 이전에 오픈소스로 공개한 콘텐츠 워크벤치와 Claude 를 사용해 제가 완성했습니다.
1. 원작자의 라이브 방송 방 분해하기
이것이 원작자 Xiaoya 의 라이브 방송 방입니다.
내부 레이어와 외부 레이어로 나누어 보겠습니다.
내부 레이어는 호스트 자신입니다. 움직임, 표정, 음성이 모두 실시간으로 생성됩니다. 화면 상단에 Vidu S 라벨이 걸려 있는데, 이를 통해 사용된 모델이 Vidu 의 최신 디지털 휴먼 모델인 Vidu S2 라는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 이는 오픈소스 모델을 로컬에 배포했다는 여러 추측을 사실상 배제합니다.
외부 레이어는 호스트를 둘러싼 영역입니다. 안내 카드에는 "오늘도 채팅 명령 테스트 계속"이라고 적혀 있고, 그 아래에는 노래, 춤, 상품 판매, 상호작용 필터링 항목이 있으며 일부는 체크되어 있고 일부는 비어 있습니다. 이는 채팅이 들어오면 중간에 이를 필터링해서 명령으로 변환한 뒤 디지털 휴먼에게 전달해 행동하게 하는 프로그램이 있다는 뜻입니다. 이 레이어는 작성자가 직접 만든 도구입니다.
내부 레이어의 경우, Vidu 의 디지털 휴먼 솔루션에는 세 가지 경로가 있습니다. 첫째는 실시간 디지털 휴먼으로, 얼굴, 음성, 응답을 모두 맡기는 방식입니다. 둘째는 오디오를 미리 준비해 입력하여 입 모양 동기화만 처리하게 하는 방식으로, 노래까지 부를 수 있습니다. 셋째는 실제 사람 영상을 사용해 디지털 휴먼을 구동하여 안의 사람을 대체하는 방식입니다.
백문이 불여일견이죠. 이런 기술적 평가를 너무 깊게 고민하는 것은 의미가 없어서, 저는 즉시 작업에 착수해 빠르게 데모를 돌려봤습니다. YouTube 에 익숙했기 때문에, 먼저 YouTube 에서 라이브 방송을 하고 채팅을 읽어오는 흐름을 연결했습니다.
관심 있는 분들은 다시보기를 확인해 보세요: https://www.youtube.com/live/fG84tzLOxLc
하지만 첫 라이브 방송의 효과는 정말 형편없었습니다. 제 결과는 일반적인 디지털 휴먼 기술과 크게 다르지 않았습니다. 움직임도 로봇 같고, 답변도 로봇 같고, 목소리도 로봇 같았죠. Xiaoya 의 녹화가 9 점이라면, 세 가지 경로를 시도한 제 초기 결과물은 낙제점이었습니다.
세 가지 경로를 비교해 보면, 대체 경로는 움직임이 가장 자연스럽지만 실시간으로 채팅을 받을 수 없습니다. 오디오 입력 경로는 응답과 더빙을 위한 별도의 시스템을 구축해야 합니다. 화면의 Vidu S 라벨과 채팅에 응답하는 속도를 종합해 볼 때, Xiaoya 는 실시간 경로를 택했다고 판단했습니다. 따라서 격차는 경로가 아니라 기본 이미지, 음성, 그리고 페르소나에 있었습니다.
Xiaoya 가 살아있는 사람처럼 느껴지는 이유는 주로 다음 몇 가지라고 생각합니다.
첫째, 움직임입니다. 그녀는 대부분의 시간을 고개를 숙이고 마치 스마트폰으로 채팅을 읽는 것처럼 보내며, 재미있는 것을 보면 이빨을 드러내며 웃습니다. 손은 때때로 턱을 괴고, 때때로 간식을 집어 듭니다. 그녀는 대본을 낭독하며 꼿꼿이 서 있는 "디지털 휴먼"이라기보다는, 퇴근 후 집에 와서 방송을 켠 평범한 소녀처럼 보입니다.
둘째, 시각적 요소입니다. 처음에는 화면 전체에 포토샵으로 흐릿한 필터를 씌운 줄 알았습니다. 나중에 스크린샷을 확대해 보니 화면에 덧씌워진 텍스트의 가장자리는 선명했고, 호스트의 작은 창도 또렷했습니다. 오직 그녀의 얼굴만 부드러웠죠. 즉, 이 흐릿함은 후반 작업 필터가 아니라 디지털 휴먼 화면 자체의 특성입니다. 부드러운 빛이 얼굴에만 비치고 주변은 어둡게 처리되며, 피부는 모바일 뷰티 필터 방송처럼 하얗고 분홍빛이며 매끄럽게 보입니다. 스마트폰의 가로형 작은 프레임 안에 놓이면 디테일이 축소되어 AI 의 결함이 숨겨집니다. 이 효과는 실제 호스트의 조명과 비슷합니다.
셋째, 템포입니다. 자막은 화면 하단에 고정되고, 대략 20 초마다 하나의 채팅에 답합니다. 느리게 들리지만, 이 느림이 AI 가 반응하는 데 걸리는 몇 초를 자연스럽게 덮어줍니다. 실제 호스트도 즉각적으로 답하지는 않잖아요?
넷째, 실사 인물 창입니다. 구석에 살아있는 사람이 있습니다. 라이브 방송 방 전체가 자동 재생되는 기계처럼 보이지 않습니다. 그녀와 대화할 때, 시청자들은 뒤에 누군가 지켜보고 있다는 것을 알게 됩니다.
여기까지 분해하니 최적화 경로가 명확해졌습니다. 호스트 레이어는 Vidu 의 기존 솔루션을 사용합니다. 제가 해야 할 일은 외부 레이어, 즉 가로 모드, 안내 카드, 실사 인물 창 등 Xiaoya 의 구성을 참고하는 것입니다.
2. Vidu 는 호스트를 담당하고, 저는 플로어 디렉터 레이어를 구축합니다
쉽게 비유하자면, 실제 라이브 방송 방에서는 호스트 옆에 보통 채팅을 모니터링하고, 광고 업자를 내쫓고, 시청자의 질문을 호스트에게 전달하고, 옷 갈아입을 것을 알려주며, 분위기가 가라앉으면 화제를 던져주는 플로어 디렉터(현장 연출) 보조가 있습니다.
Wanwan 의 라이브 방송 방에서 호스트 역할은 Vidu 가 맡습니다. Wanwan 이 어떻게 생겼는지, 입을 어떻게 움직이는지, 무엇을 말하는지는 모두 Vidu 가 실시간으로 생성합니다.
따라서 이 실시간 라이브 방송 프로젝트의 핵심은 플로어 디렉터 레이어입니다. 구체적으로 다음 작업들이 포함됩니다.
- 필터링: 저속하거나 광고성 채팅은 아예 소리 내어 읽지 않습니다.
- 대기열: 채팅은 하나씩 들어옵니다. 필요하다면 후원자가 대기열을 건너뛰는 로직을 추가할 수 있습니다.
- 의도 파악: 채팅이 단순 잡담인지, 옷 교체를 요청하는지, 소품을 요구하는지, 배경을 바꾸는 것인지, 아니면 하트나 인사 동작을 요청하는 것인지 구분합니다.
- 사전 설정: 예를 들어 옷장 로직입니다. 각 의상은 완전한 사진 한 장입니다. 옷을 바꾼다는 것은 새 사진으로 전환하고 세션을 재시작하는 것을 의미합니다.
- 유휴 명령어: Vidu 는 유휴 상태 음성을 지원합니다. 채팅이 없을 때 호스트가 멍하니 바라만 보지 않도록 유휴 시간용 화제를 설정할 수 있습니다.
- 안내 카드 및 라벨: Xiaoya 의 방에서 배웠습니다. 무엇을 할 수 있고, 무엇을 할 수 없으며, 어떻게 채팅을 보내야 하는지 화면에 적어둡니다.
- 로컬 워크벤치: 페르소나 변경, 옷장 관리, 음성 전환, 동작 조정 등을 모두 웹 클릭으로 처리합니다.
- 라이브 방송 구성: 저는 OBS 를 사용해 디지털 휴먼 화면, 안내 카드, 제 카메라 피드를 합성한 뒤 Douyin Live Companion 을 통해 가로 모드로 송출했습니다. 제 카메라는 왼쪽 하단에 배치했습니다.
이 모든 로직은 Claude 와 함께 반복적인 테스트, 논의, 최적화를 거치며 만들어졌습니다. 그가 기술과 제품을 담당하고, 저는 의견과 요구사항을 제공했습니다.
AI 는 하룻밤 만에 첫 버전을 구축해 옷 교체, 대기열, 스트림 송출 흐름을 완성할 수 있습니다. 하지만 목소리에 묻어나는 로봇 같은 말투를 듣지 못하고, 침묵 속에서 서너 문장을 반복하는 것이 얼마나 어색한지도 모릅니다. 이는 실제로 방송에서 캐릭터가 당신과 상호작용하는 모습을 봐야만 느낄 수 있습니다.
비용 측면에서는 주로 Vidu 에 집중되고 나머지는 무시할 수준입니다.
Vidu 의 실시간 디지털 휴먼은 초당 과금되며, 초당 1.5 크레딧으로 시간당 약 169 위안(RMB)에 해당합니다. 오늘 밤 방송은 1 시간 7 분 동안 진행되었고, 사전 워밍업, 옷 교체를 위해 재시작한 세션, 방송 중 재시작을 모두 포함해 총 191.47 위안이 들었습니다. 제 기준으로는 테스트 기간에 시간당 100~200 위안은 감수할 만하지만, 비용이 존재하는 것은 사실입니다. 이 솔루션으로 수익을 내고 싶다면 ROI 를 확실히 계산하세요.
3. 지난 며칠간 마주친 함정들
외모 (기본적으로 기본 이미지)
처음 성공한 것은 Tasha 의 CG 버전이었습니다. Tasha 는 게임 에이스 컴뱃 8 의 캐릭터입니다. 핑크 머리를 싫어할 사람이 있을까요? 하지만 사진이 CG 스타일이라 현실과 거리가 멀었고, 방송에서 디지털 휴먼이 무겁게 느껴졌습니다.
다음은 이미지 생성 모델로 사실적인 사진처럼 그려낸 Tasha 의 실사 버전이었습니다. 훨씬 나았습니다. Xiaoya 의 구성을 흉내 내어 책상에 앉아 턱을 괴고 옆에 램프가 있는 가로형 구도도 만들어 봤습니다. 하지만 여전히 뭔가 부족했고, 명백히 AI 얼굴처럼 느껴졌습니다.
오리지널 캐릭터로 넘어갈 때는 좀 더 생활감 있고 평범한 역할을 원했습니다. 사투리를 쓰는 네 명의 소녀를 만들었습니다. 중국 동북 출신의 Xiaoman, 창사 출신의 Chengzi, 민난 출신의 Awen, 대만 억양을 가진 An'an 입니다.
이들의 문제는 주로 미학과 기본 이미지에 있었습니다. Chengzi 의 기본 이미지를 Xiaoya 의 화면과 비교해 보니, 피부 톤이 너무 노랗고 채도가 높았으며, 질감이 지나치게 상세했고, 카메라 앵글은 눈높이 정면이었으며, 팔은 증명사진처럼 벌리고 있었습니다. 페르소나 문제도 발생했습니다. 페르소나에 예시 대사를 적어두었는데, 그녀가 그것을 그대로 읽어버렸습니다.
결국 좌절한 저는 블로거 Doumiao 의 X 게시물(@nima2qisi2)에서 영감을 찾아, 프롬프트를 사용해 비슷한 버전을 생성했고 그것이 Wanwan 이 되었습니다.
페르소나는 항저우의 작은 회사에서 그래픽 디자인을 하는 24 세 소녀입니다. 밤 10 시가 넘어 귀가해 수다를 떨려고 방송을 켜고, Meiqiu 라는 이름의 검은 고양이를 키웁니다 (화면에 나오지는 않지만 고양이의 장난에 대해 불평합니다). 성격은 낯을 가리며 약간 건조한 유머를 구사합니다. 진짜 사람이냐고 물으면 자신이 AI 호스트라고 솔직하게 말합니다.
옷 갈아입기
처음에는 AI 가 입고 있는 옷을 직접 수정하게 시도했습니다. 한 번은 괜찮았지만 두 번 이상 하니 얼굴이 깨지기 시작했습니다. 이후에는 각 의상별로 사람, 옷, 방이 포함된 완전한 사진을 미리 만들어두는 방식으로 바꿨습니다. 옷을 바꿀 때는 그 사진으로 세션을 재시작했는데, 더 빠르고 안정적이었습니다. 현재 옷장에는 7 벌의 의상이 있고, 검은 터틀넥이 기본값입니다. 한 번 교체하는 데 약 5 초가 걸립니다.
이 로직은 충분한 기본 이미지가 미리 준비되어 있다면 장면이나 동작을 전환하는 데도 사용할 수 있습니다.
음성 톤
처음에는 억양이 AI 특유의 느낌을 덮어준다고 생각해서 여러 사투리 캐릭터(동북, 창사, 민난, 대만)를 만들었습니다. 사투리를 쓰는 소녀는 무의식적으로 살아있는 사람처럼 느껴집니다. 작은 사건이 하나 있었는데, AI 가 어떤 음성을 두 번 듣고 표준 만다린어라고 했지만 저는 듣자마자 동북 억양을 알아챘습니다. 그 이후로는 제가 직접 음성을 선택합니다.
나중에 결정적인 문제를 발견했습니다. 많은 음성이 단독으로 들을 때는 실제 사람 같지만, 실시간 라이브 방송에서는 매력을 잃어버립니다.
Wanwan 의 최종 음성은 Volcano Engine 에서 제가 설계한 것으로, 원본 오디오 자료를 제공해 Vidu 에 복제(cloning)했습니다.
반복되는 유휴 음성
첫 6 분 테스트 방송 후 제가 얻은 가장 큰 교훈은, 아무도 채팅을 치지 않으면 그녀가 서너 개의 워밍업 문구를 반복한다는 것이었습니다. 제가 보기에도 어색했습니다. 두 번째 방송 전, 그녀의 페르소나를 기반으로 100 개의 콜드 스타트 화제를 급히 준비했습니다. 반복은 이 화제가 모두 소진된 후에야 발생합니다.
배경 변경 시 옷이 사라짐
오늘 밤 그녀는 배경을 9 번 바꿨습니다. 처음 8 번은 괜찮았습니다. 마지막에 검은 캐미솔을 입고 방에서 눈 덮인 오두막으로 배경을 바꿨을 때는 옷이 유지되었습니다 (아래 이미지 참조). 하지만 9 번째 변경에서 눈 덮인 오두막에서 도시 야경으로 바꿀 때 어깨끈과 상의가 사라져 알몸처럼 보였습니다. 저는 즉시 방송을 종료했습니다.
원인을 조사해 보았습니다. 옷 변경이 안정적인 이유는 각 의상이 미리 만들어진 완전한 사진으로 세션을 재시작하기 때문입니다. 반면 배경 변경과 소품은 다른 경로를 따릅니다. 방송 중에 Vidu 에게 참조 이미지를 넘겨 장면을 다시 그리게 합니다. 하지만 그녀가 입고 있는 현재 의상은 참조 이미지에 포함되지 않았고, 옷을 유지하라는 지시도 하지 않았습니다. Vidu 는 그녀의 몸을 다시 그릴 수 있었습니다. 처음 8 번은 올바르게 그렸지만, 9 번째에는 옷을 지워버렸습니다. 가장 무서운 점은 비일관성입니다. 여러 번 테스트해도 문제가 없었다고 해서 안전하다는 뜻은 아닙니다. 이는 확인된 취약점입니다. 이것이 유일한 원인인지는 확실하지 않지만, 구멍은 반드시 막아야 합니다. 우리는 앞서 방송 중 참조 이미지를 수정하면 드리프트가 발생하고 되돌릴 수 없다는 것을 발견했지만, 공개 방송에서 일어날 줄은 예상하지 못했습니다.
이제 배경 변경과 음식/음료 소품은 기본적으로 비활성화됩니다. 안내 카드에서 이 항목들은 "아직 할 수 없는 것" 섹션으로 이동하며, "전체 사진으로 재시작" 방식으로 전환하거나 시각적 검사를 추가할 때까지 유지됩니다.
Vidu 연결 끊김, 실제 사람이 방어
Vidu 가 한 번 약 3 분간 연결이 끊겼습니다. 그 시간 동안 Wanwan 은 화면에서 사라지고 왼쪽 하단 창에 저만 남았습니다. 채팅창에는 "왜 끝났어요?", "Gary 가 사라졌어요"라는 글이 쏟아졌습니다. 이는 실사 인물 창이 단순히 존재감을 위한 것이 아니라, 문제가 생겼을 때 누군가 자리를 지켜야 한다는 것을 보여줍니다.
채팅 및 후원 처리
채팅은 현재 웹 페이지 댓글을 읽어오는 임시 방식을 사용합니다.
후원은 처음에 대기열 우선권 로직이 있었지만, Douyin 이 이를 후원 유도 행위로 간주하기 때문에 제거했습니다. 기술적으로는 후원을 통한 대기열 건너뛰기가 가능합니다.
해결되지 않은 문제
- 립싱크 노래와 큰 동작은 아직 불가능합니다.
- 페르소나와 화제를 미리 설정해도 응답에 가끔 AI 느낌이 남아 있습니다.
- 시청자 채팅부터 그녀가 말하기까지 10~20 초가 걸립니다.
- 긴 문장은 새로운 대화나 동작 명령에 의해 중단되지만, 프로그래밍으로 최적화할 수 있습니다.
- 기억력이 짧습니다. 재연결 후 왜 멈췄냐고 물으니 "멈추지 않았어요, 우리 아직 대화 중이잖아요?"라고 답했습니다.
4. 이 플레이 방식의 발전 가능성은?
제가 잘 알고 있고 시각화가 쉬운 방향들을 언급하겠습니다. 이커머스 호스트처럼 뻔한 것은 다루지 않겠습니다. 향후 탐색은 이러한 경로를 따를 수 있으며, 결과는 공유하겠습니다. 독자분들은 자신의 전문 분야와 겹치는 부분이 있는지 확인해 보세요.
1. 게임 방송. 20 년 이상의 경험을 가진 게이머로서 저는 게임 방송에 애정이 있습니다. 왕자영요(Honor of Kings) 와 LOL 방송을 한 적이 있습니다. Bilibili 의 "Doubao 가 게임을 가르쳐 드립니다" 시리즈를 보셨나요? 델타 포스, LOL, 마인크래프트를 플레이하며 많은 영상이 바이럴되었습니다. 예를 들어 Doubao 가 마인크래프트를 가르치는 영상은 1,600 만 조회수를 기록했습니다. Doubao 가 실시간으로 상호작용하는 매력적인 캐릭터를 가졌다고 상상해 보세요. 영상과 방송이 훨씬 더 좋아질 것입니다.
- 무한 루프 방송. MiniMax 는 이전에 실시간으로 화면을 생성하는 방송을 했는데, 무한 루프처럼 느껴졌습니다. 하지만 명확한 주제가 없어 틀 안에서 돌아가지 않았습니다. Vidu 의 솔루션을 외부 셸과 연결하고, 채팅을 기반으로 장면 이미지와 대화를 실시간으로 생성하면 인터랙티브 스토리 방송이 가능해질 것입니다. 실제 호스트라면 감히 상상도 못할 일입니다. 호스트가 여행을 완수하는 것이 메인 라인인 방송을 상상해 보세요. 교통수단, 동반자, 만남, 대사, 선택 등 모든 것을 채팅이 지시합니다. 흥미롭지 않나요?
3. 엔터테인먼트 방송. 설명이 필요 없습니다. Xiaoya 의 사례는 엔터테인먼트 호스팅의 잠재력을 증명합니다. 머지않아 유사한 모델들이 오픈소스화되면 성인 플랫폼이 AI 로 점령될 것이라고 강하게 의심합니다.
경계선: Douyin 은 AI 생성 콘텐츠에 라벨을 부착하도록 요구하며, 실제 사람의 출연과 상호작용을 의무화하고 무인/자동 재생 방송을 권장하지 않습니다. 그래서 Wanwan 의 화면에는 항상 "AI 실시간 생성 화면"이 표시되고, 제 카메라는 왼쪽 하단에 유지됩니다. 오늘 밤의 충돌 사고는 좋은 경고가 되었습니다. 필터링된 18 개의 채팅 중 수영복, 비키니, 슬립 드레스를 요구하는 것이 여러 개 있었고 키워드로 차단되었습니다 (키워드는 "누군가 게으름을 피우고 있다"는 표현도 선정적으로 잘못 분류했는데, 나중에 수정했습니다). 그러나 사고는 이런 채팅 때문이 아니라 정상적인 배경 변경에서 발생했습니다.
텍스트는 키워드로 차단할 수 있지만 화면은 그렇지 않습니다. AI 가 생성한 시각 자료는 예상치 못하게 플랫폼 금지 콘텐츠를 만들어낼 수 있습니다. 감독이 없으면 위반 사항을 생성할 수도 있습니다. 실제 사람의 존재는 단순히 플랫폼의 요구사항이 아니라 당신을 보호하는 장치입니다.
디지털 휴먼으로 24 시간 수동 소득을 기대하는 분들은 아직 갈 길이 멉니다.
또한 유명인, 타인의 캐릭터, 타인의 얼굴을 디지털 휴먼으로 사용하지 마세요. 직접 만드는 것은 어렵지 않습니다.
6. 오픈소스 참고 사항
이 프로젝트의 도구 프레임워크는 MIT 라이선스로 오픈소스화되었습니다: https://github.com/garycaogan/ai-live-avatar.
채팅 필터링/대기열, 의도 인식, 옷장, 안내 카드/화면 오버레이, 로컬 워크벤치, OBS/Douyin 가로 송출 연동이 포함되어 있습니다. 돈을 쓰지 않고 드라이런을 실행해 필터링, 대기열, 오버레이 구현을 확인할 수 있습니다. 웹 페이지 스크래핑 부분은 위험성 때문에 제외되었으므로, 구현하려는 분이 직접 추가해야 합니다.
도구는 누구나 사용할 수 있지만, 캐릭터는 본인 것이어야 합니다. 당신의 얼굴로 교체하고 페르소나를 작성하면 작동합니다.
직접 만들고 싶다면 코드를 가져가서 캐릭터를 만드시고, 도움이 필요하거나 성공 사례를 공유하고 싶으시면 댓글을 환영합니다.
저는 Gary 입니다. 이 글이 도움이 되었다면 좋아요, 구독, 공유 삼연타 부탁드립니다!
