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프롬프트 상세

```json { "title": "모던 애니메이션 작화 전투 시퀀스", "format": "텍스트-비디오 프롬프트", "language": "ko", "genre": "애니메이션 액션 전투", "style": { "animation_style": "고품질 모던 애니메이션 작화", "aesthetic": "모던 애니메이션", "finish": "완벽하게 완성된 전문 프로덕션 품질", "painting": "전문 애니메이션 페인팅", "lighting": "시네마틱 애니메이션 조명", "shadows": "깊이와 대비가 세련된 완벽하게 렌더링된 그림자", "resolution": "최대 해상도" }, "motion_quality": { "fluidity": "매우 유려하고 전문적으로 애니메이션화됨", "sakuga_features": [ "상당한 배경 움직임", "강력한 스미어 프레임", "역동적인 중간 애니메이션", "강렬한 모션 악센트", "표현적인 타이밍 변화" ], "body_focus": [ "얼굴", "눈", "머리카락", "옷감", "팔", "다리" ], "animation_priority": "모든 캐릭터의 움직임은 살아있고, 반응적이며, 무게감 있고, 연속적으로 느껴져야 합니다" }, "fight_design": { "core_description": "독특하고 잘 짜여진 안무의 애니메이션 전투", "choreography": [ "다중 공방", "창의적인 공격 및 방어 흐름", "명확한 타격 지점", "뚜렷한 움직임의 아크", "시네마틱 전투 리듬" ], "shot_structure": [ "다중 컷", "다양한 카메라 앵글", "표정과 눈의 클로즈업", "전투 명확성을 위한 역동적인 미디엄 샷", "전체 안무 가시성을 위한 와이드 샷", "빠른 움직임의 원근 샷" ] }, "camera": { "style": "역동적인 애니메이션 촬영 기법", "angles": [ "로우 앵글 히어로 샷", "하이 앵글 임팩트 샷", "클로즈업 리액션 샷", "움직임 중 트래킹 샷", "주요 전투 시 와이드 샷", "적절한 회전 액션 샷" ], "editing": "강력한 시각적 리듬을 가진 날카롭고 흥미진진한 애니메이션 액션 편집" }, "character_animation": { "face": "매우 표현적인 애니메이션 얼굴 애니메이션", "eyes": "감정적 강도와 날카로운 초점을 가진 섬세한 눈 애니메이션", "hair": "움직임, 힘, 속도에 자연스럽게 반응하는 유려한 머리카락 애니메이션", "fabric": "옷과 의상 움직임은 역동적이고 물리적으로 반응해야 합니다", "limbs": "팔과 다리는 전투 중 해부학적으로 명확하고 빠르며 전문적으로 애니메이션화되어야 합니다" }, "backgrounds": { "movement": "배경은 상당한 애니메이션 움직임과 시각적 에너지를 가져야 합니다", "integration": "배경 움직임은 전투 가독성을 저해하지 않으면서 속도, 스케일, 임팩트를 향상시켜야 합니다", "quality": "완벽하게 페인팅되고 세련된 애니메이션 배경" }, "dialogue": { "rule": "대화가 있다면, 영어로만 이루어져야 합니다" }, "visual_keywords": [ "작화", "모던 애니메이션", "유려한 전투 안무", "스미어 프레임", "역동적인 카메라 앵글", "고화질 얼굴" ] } ```

How to work from this case

  • Start with the original prompt and identify which subject, camera, and mood phrases drive the output.
  • When iterating, change one variable first: lighting, motion, or emotion.
  • If references are involved, adjust framing and movement separately for more stable generations.

Editorial handling note

Public prompt pages show edited case notes instead of copy-ready raw text. High-risk, explicit, and brand- or likeness-sensitive entries are filtered from the public library.

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