AIFISHER 캔버스 알아보기
AIFISHER는 AI 창작을 위한 캔버스 도구로, 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트와 AI 워크플로를 하나의 공간에 배치합니다. 캔버스에서 아이디어와 소재를 정리하고, 모델 서비스를 연결하며, 콘티를 기획하고, 생성 결과를 저장할 수 있어 창작 과정을 흩어진 작업에서 추적 가능한 워크플로로 전환할 수 있습니다.
이 프로젝트는 AIFISHER API, 다른 모델 서비스, 로컬 ComfyUI 및 RunningHub 연결을 지원하며, Agent를 통한 기획 및 작업 보조, API 워크플로 가져오기와 매개변수 설정 기능도 제공합니다. 프로젝트와 소재는 기본적으로 로컬 컴퓨터에 저장되지만, 온라인 모델을 호출할 때는 프롬프트와 참고 소재가 선택한 서비스 제공업체로 전송됩니다.
핵심 기능 개요
- 멀티미디어 노드: 하나의 캔버스에서 이미지, 동영상, 오디오 및 텍스트 노드를 연결합니다.
- 모델 서비스 연결: AIFISHER API를 사용하거나 다른 서비스 제공업체, 로컬 ComfyUI 또는 RunningHub를 설정할 수 있습니다.
- 참조 및 생성: 기존 소재를 참조하고 생성 매개변수를 조정한 뒤, 결과를 후속 흐름에 계속 연결합니다.
- 창작 워크플로 관리: Agent를 사용해 기획과 작업을 보조하고, 아이디어, 콘티, 프롬프트 및 결과를 프로젝트에 보관합니다.
- 로컬 프로젝트 저장: 프로젝트와 소재는 기본적으로 로컬 컴퓨터에 저장되며, 소스 코드 버전의 작업 공간은 실행 디렉터리의
.desktop-dev/에 있습니다.
설치 및 실행 환경
소스 코드로 실행하려면 다음 환경이 필요합니다.
- Windows x64
- Node.js 24.20.0
- npm
- 로컬 생성을 사용하려면 ComfyUI를 별도로 설치해야 합니다.
- 온라인 모델을 사용하려면 해당 서비스 제공업체의 유효한 API Key가 필요합니다.
동영상 변환 및 오디오 처리 등의 작업에는 사용 가능한 FFmpeg와 ffprobe도 필요합니다. 소스 코드 스냅샷에는 이러한 런타임 바이너리 파일이 포함되어 있지 않으며, ComfyUI나 모델 가중치를 자동으로 설치하지도 않습니다.
소스 코드에서 AIFISHER 시작하기
먼저 Git으로 프로젝트 소스 코드를 가져온 다음 프로젝트 루트 디렉터리에서 PowerShell을 엽니다. 이후 의존성 설치와 데스크톱 개발 실행 명령을 차례로 실행합니다.
npm ci
npm --prefix apps/desktop ci
npm run desktop:dev
처음 실행할 때 Electron 데스크톱 런타임은 npm 패키지에 포함된 검증값을 바탕으로 다운로드되므로 네트워크 연결을 유지해야 합니다. 실행 후 소스 코드 버전의 로컬 작업 공간은 .desktop-dev/ 디렉터리에 저장됩니다. 이 디렉터리에는 로컬 작업 데이터가 포함되므로 저장소에 커밋하거나 다른 사람과 공유하지 마세요.
프로젝트 상태 확인
설치가 완료되면 프로젝트 검사 명령을 실행할 수 있습니다.
npm run check이 명령은 타입 검사, 공개 범위 테스트, 프런트엔드 및 데스크톱 시작 페이지 빌드를 실행합니다. 자동 테스트는 유료 생성 서비스를 호출하지 않으므로 검사 과정에서 모델 호출 비용이 발생하지 않습니다.
AIFISHER API 설정
온라인 모델 서비스는 별도로 가입하고 설정해야 합니다. 다음 단계를 따르세요.
- AIFISHER API를 열고 계정을 등록하거나 로그인합니다.
- API 사이트에서 자신의 API Key를 생성하고 복사합니다.
- AIFISHER 캔버스를 시작하고 설정으로 이동합니다.
- 클로즈드 소스 서비스를 열고 AIFISHER API를 선택합니다.
- API Key를 붙여 넣고 저장합니다.
- 캔버스로 돌아가 필요에 따라 해당 온라인 모델 서비스를 선택합니다.
캔버스 계정과 API 사이트 계정은 별도로 관리됩니다. 로컬 캔버스는 로그인 없이 사용할 수 있지만, 온라인 생성에는 서비스 제공업체의 실제 정책에 따라 요금이 부과되며 소프트웨어에는 무료 모델 사용량이 포함되어 있지 않습니다. 설정 화면을 통해서만 키를 저장하고, 실제 API Key를 예시 설정에 기록하거나 Git 저장소에 커밋하지 않는 것이 좋습니다.
캔버스에서 창작 구성하기
기본적인 작업 방식은 먼저 텍스트, 이미지 등의 소재 노드를 가져오거나 만든 다음, 창작 목표에 따라 모델 서비스를 연결하고, 마지막으로 생성 결과를 저장하는 것입니다. 프롬프트, 참고 이미지와 매개변수를 하나의 흐름에 배치하면 계속해서 수정하기 편리합니다.
- 주제 설정: 텍스트 노드에 창작 목표, 캐릭터 설정, 장면 설명 또는 콘티 정보를 기록합니다.
- 참고 소재 추가: 이미지, 동영상 또는 오디오 노드를 연결해 시각, 동작 또는 사운드 방향을 참고합니다.
- 모델 연결: 설정된 AIFISHER API, 다른 온라인 서비스, ComfyUI 또는 RunningHub를 선택합니다.
- 매개변수 조정: 모델과 서비스 제공업체가 제공하는 옵션에 따라 생성 매개변수를 수정합니다.
- 결과 확인: 생성 결과를 캔버스에 보관하고 원래 프롬프트 및 참고 소재와 함께 비교합니다.
- 계속 수정: 프롬프트를 수정하거나 참고 소재를 교체하고 매개변수를 조정해 새 버전을 생성합니다.
프로젝트는 캔버스와 함께 스타일 및 카메라 워크 소재 라이브러리를 제공하여 시각적 방향을 살펴볼 수 있도록 합니다. 예를 들어 소재 라이브러리에는 애니메이션 스타일, 일상 인물 사진 및 SF 영상 등의 방향이 포함되어 있으며, 회전 상승, 히치콕 줌 등의 카메라 워크 참고 자료도 제공합니다. 실제 생성 결과는 사용하는 모델, 프롬프트 및 참고 소재에 따라 달라집니다.
로컬 및 타사 워크플로 연결
로컬 ComfyUI 사용
로컬 ComfyUI를 연결하려면 먼저 시스템에 ComfyUI를 별도로 설치하고 실행한 다음 AIFISHER에서 해당 연결을 설정해야 합니다. ComfyUI 문제가 발생하면 워크플로 또는 매개변수 문제를 쉽게 파악할 수 있도록 최소 재현 가능한 API JSON을 피드백에 첨부해야 합니다.
RunningHub 또는 다른 서비스 제공업체 사용
AIFISHER는 RunningHub 및 다른 모델 서비스도 지원합니다. 이러한 서비스를 사용하기 전에 각 서비스의 유효한 API Key를 준비하고 서비스 제공업체의 요금, 개인정보 보호 및 사용 조건에 따라 설정해야 합니다. API 워크플로를 가져온 후 매개변수를 계속 설정할 수 있지만, 구체적인 사용 가능 기능은 연결된 서비스에 따라 달라집니다.
데이터, 개인정보 보호 및 진단 관련 주의사항
AIFISHER는 기본적으로 프로젝트를 로컬 컴퓨터에 저장하지만, '로컬 캔버스'라고 해서 모든 모델이 로컬에서 실행되거나 소재가 절대 업로드되지 않는 것은 아닙니다. 온라인 모델을 직접 호출하면 관련 프롬프트와 참고 소재가 선택한 서비스 제공업체로 전송되므로, 먼저 해당 업체의 요금, 개인정보 보호 및 콘텐츠 사용 정책을 확인하세요.
공식 계정 및 디바이스 신원 서비스는 네트워크에 연결됩니다. 로그인하지 않은 경우에도 공식 서비스로 디바이스 식별자와 호출 진단 정보가 전송될 수 있습니다. 진단 정보에는 애플리케이션 버전, 모델 및 서비스 제공업체, 호출 상태, 소요 시간, 오류 단계, HTTP 상태, 요청 또는 작업 식별자, 비식별화된 오류 요약이 포함됩니다. 진단 정보 전송은 API Key, 전체 프롬프트 또는 원본 소재 수집을 목적으로 하지 않습니다. 의견을 제출할 때 직접 첨부한 파일은 피드백 서비스로 전송됩니다.
고급 사용 권장 사항
- 키 보호: 항상 설정 화면을 통해 API Key를 저장하고, 실제 키를 설정 파일, 로그 또는 예시 코드에 기록하지 마세요.
- 작업 공간 관리:
.desktop-dev/를 커밋하거나 공유하지 마세요. 로컬 작업 데이터가 포함될 수 있습니다. - 소규모 검증부터 시작:
npm run check로 소스 코드 환경을 확인하세요. 자동 테스트는 유료 생성을 호출하지 않습니다. - 로컬 모델과 온라인 모델 구분: 참고 소재를 전송하기 전에 현재 연결된 모델 서비스와 데이터 전송 범위를 확인하세요.
- 재현 가능한 피드백 준비: 문제를 보고할 때 버전, 재현 단계 및 비식별화된 로그를 제공하고 계정, API Key, 개인 경로 및 개인 소재를 제거하세요.
- 미디어 의존성 관리: 동영상 변환 또는 오디오 처리가 필요한 경우 FFmpeg와 ffprobe를 사용할 수 있는지 확인하세요.
설치 버전 및 라이선스
소스 코드를 실행할 필요가 없다면 릴리스 페이지로 이동하거나 공식 다운로드 클라우드를 방문해 설치 버전을 받을 수 있습니다. 설치된 정식 버전은 공식 서명 자동 업데이트를 계속 수신합니다.
프로젝트 소스 코드는 비상업적 용도로만 사용할 수 있습니다. 비상업적 학습, 연구, 수정 및 무료 재배포는 허용되지만, 외주 수주, 상업적 제작, 설치 패키지 재판매, 상업적 2차 개발 또는 유료 호스팅은 금지됩니다. 이 프로젝트는 AIFISHER Noncommercial Source License 1.0을 사용하며 OSI가 정의한 오픈 소스 라이선스에 해당하지 않습니다. 타사 구성 요소는 원래 라이선스를 따르며, 클로즈드 소스 SKILL, 비공개 공유 템플릿, 개인 계정 및 키는 공개 범위에 포함되지 않습니다.
AIFISHER를 사용하기 전에 저장소의 LICENSE, SOURCE-SCOPE.md 및 THIRD-PARTY-NOTICES.md를 읽고 사용 방식이 라이선스 조건을 준수하는지 확인하세요.
정리
AIFISHER 캔버스는 멀티미디어 소재, 프롬프트, 모델 서비스 및 AI 창작 단계를 한곳에서 관리하는 데 적합합니다. 입문할 때는 먼저 Windows 환경에 소스 코드 버전 또는 설치 버전을 배포한 뒤 설정에서 API Key를 구성하고, 텍스트 및 참고 소재 노드부터 워크플로를 구축할 수 있습니다. 온라인 모델을 사용할 때는 비용, 개인정보 보호, 키 보안 및 비상업적 라이선스의 범위를 특히 주의해야 합니다.