JuneYaooo/rea-video

어떤 영상이든 어떻게 만들었는지 리버스 엔지니어링합니다.

샷 하나하나가 직접 찍은 건지, AI로 만든 건지, 코드로 짠 건지 가려내고 다시 만드는 방법까지 알려 줍니다.

웹사이트 | 中文 | English | Русский | 日本語 | 한국어 | Español | Português | Français | Deutsch

⭐ 더 많은 사람이 rea-video를 찾을 수 있게 Star 한 번 눌러 주세요!

왼쪽은 휴대폰으로 찍은 TikTok 광고, 오른쪽은 제품만 바꾼 AI 리메이크입니다. rea-video 판정: 왼쪽은 전부 실사로 세트 하나에 카메라 위치 두 곳, 오른쪽은 전부 AI로 8개 샷을 3번에 나눠 생성.

빠른 시작

rea-video는 AI 에이전트가 쓰라고 만든 도구입니다. Claude Code, Codex처럼 명령을 실행할 수 있는 에이전트에게 이렇게 말하면 됩니다.

https://github.com/JuneYaooo/rea-video 설치하고 이 영상 분석해 줘: /path/to/video.mp4

CLI 설치부터 워크플로 파악, 전체 실행까지 에이전트가 알아서 합니다. ffmpeg와 Python 3.10 이상만 있으면 됩니다.

brew install ffmpeg            # sudo apt install ffmpeg
git clone https://github.com/JuneYaooo/rea-video && cd rea-video
bash scripts/install_skill.sh  # CLI 설치(pip, 안 되면 pipx / 로컬 .venv) 후 skill 연결 → ~/.claude, ~/.codex, ~/.agents
rea-video --help

이런 결과를 받을 수 있습니다.

• 한 줄 요약. 예를 들면 "AI 영상 41% + 코드 UI 59%, 실제 화면 녹화 8초, 122 BPM 라이브러리 음악"
• 무엇을 찍고, 무엇을 생성하고, 무엇을 코드로 짤지 나눠 놓은 리메이크 계획
• 샷별 프레임, 근거, 프롬프트, 카메라·조명 메모, 오디오 분석까지 다 들어 있는 report.html

영상을 볼 수 있는 모델(Gemini, Doubao 둘 다 됩니다)을 붙이고 싶다면 에이전트에게 엔드포인트와 키만 알려 주세요. 실사/AI/3D 판정이 더 정확해지고, 샷마다 역설계한 프롬프트도 써 줍니다. 모델이 없어도 돌아가고, 에이전트가 이미지를 볼 수 있으면 애매한 샷은 에이전트가 직접 확인합니다.

리포트는 질문한 언어(중국어 또는 영어)로 나옵니다. 아래 예시 리포트는 영어입니다.

분석할 수 있는 영상

화면을 어떻게 만들었는지 말고도, 어떤 영상이든 아래 내용을 함께 뽑아 줍니다.

• 자막과 꾸밈 텍스트: 줄마다 시작·끝 시간(SRT / ASS로 내보내기), 색상, 외곽선, 글자가 어떻게 등장하는지
• 스티커, 이모지, PIP(화면 속 화면): 어디에 얼마나 오래 떠 있는지
• 편집: 어디서 컷했는지, 컷 속도, 비트에 맞췄는지
• 오디오: 사람 목소리인지 AI 음성인지, 음악이 AI인지 라이브러리 음원인지와 BPM, 효과음이 들어가는 위치
• 직접 준비해야 할 소재: 화면 녹화, 스크린샷, 제품 사진

예시

docs/cases/videos/에 있는 샘플 영상은 저장소 용량을 줄이려고 다시 압축해서 TikTok / Douyin 플랫폼 태그가 지워져 있습니다. 그래서 직접 돌려 보면 아래 리포트와 결과가 달라지고, 비전 모델 없이 돌리면 차이가 더 큽니다. 똑같이 재현하려면 플랫폼에서 받은 원본 파일을 쓰세요.

혼합 미디어 클립 · 19초 · 10샷 AI 캐릭터 대화 + 코드로 만든 UI + 실제 화면 녹화 8초. 대화 샷 5개가 UI 구간 사이사이에 흩어져 있지만 세트가 같아서 한 번에 생성할 수 있습니다. 영상 · 리포트	3D 설명 영상 · 67초 · 21샷 전부 3D에 AI 내레이션. 영상 생성 10번이면 되고, LLM에게 Blender / Three.js 코드를 짜게 해도 됩니다. 영상 · 리포트
제품 홍보 영상 · 70초 · 12샷 83%는 코드로 만든 모션 그래픽, 12%는 화면 녹화. 영상 모델 없이 Remotion 프로젝트 하나면 됩니다. 영상 · 리포트	AI 뮤직비디오 · 165초 · 86샷 노래가 AI로 만든 곡이라는 걸 맞혔습니다(실제로 Suno로 만든 곡). 비전 모델은 일부 샷을 "실사 드라마"로 봤지만, 에이전트가 두루마리에 적힌 가짜 한자를 찾아내 AI로 판정했습니다. 영상 · 리포트
실사 언박싱 · 72초 · 29샷 전부 실제 촬영입니다. 부감 휴대폰 거치대, 러그 한 장, 카메라 위치 한 곳, 보이스오버 없이 현장음과 라이브러리 BGM. 플랫폼 트랜스코딩을 거친 탓에 오프라인 도구는 35%를 AI로 판정했는데, 에이전트가 검토한 뒤 97% 실사로 바로잡았습니다. 영상 · 리포트	AI + 실제 인물 혼합 · 58초 · 21샷 75%는 실제 촬영(토킹헤드 + 휴대폰 화면 촬영), 25%는 AI입니다. 크리에이터가 자기 출연 영상과 제품 사진 두 장을 Jimeng에 넣어 "실제 인물"이 나오는 제품 구간을 만들었습니다. AI 부분은 Jimeng 워터마크와 선물 상자에 깨진 글자로 잡아냈습니다. 영상 · 리포트

리메이크

rea-video로 영상을 분석한 뒤 capsule-cinema의 리메이크 레시피로 새 버전을 만듭니다. 카메라, 움직임, 템포, 전환은 원본 그대로 두고 고른 요소만 바꿉니다. 아래 결과는 직접 띄운 MiniMax H3로 만들었습니다. 원본 샷은 모션 레퍼런스로, 요소를 바꾼 키프레임(gpt-image-2)은 룩 레퍼런스로 썼습니다. OiiOii가 WeChat 글에서 보여 준 리메이크 세 편을 골라 편마다 두 버전씩 만들었습니다. 하나는 OiiOii와 똑같이 바꾼 버전, 다른 하나는 주인공·배경·소품까지 바꾼 버전입니다. GIF마다 원본, OiiOii 리메이크, 우리 리메이크, 요소 교체 버전 네 개가 동시에 재생됩니다.

부감 의상 체인지 · 12초 같은 교체: 여성 → 남성, 의상 세 벌 → 거기 맞춘 남성복. 요소 교체: 중국식 서재에서 역사 한푸 세 벌을 갈아입는 소녀, 리모컨은 둥근 부채로. HD 비교 영상(오디오 포함) · 같은 순간 스틸컷

페이퍼 크래프트 / 수채화 애니메이션 · 30초 같은 교체: 새 점토 소녀를 주인공으로. 요소 교체: 여우, 숲 → 산호초, 구름 → 별이 빛나는 하늘, 노을 → 오로라. HD 비교 영상(오디오 포함) · 같은 순간 스틸컷

핸드헬드 제품 영상 · 21초 · 11샷 같은 교체: 오리지널 신제품, 영어 스티커 → 중국어 자막. 요소 교체: 분홍색 제품, 주방 → 캠핑 테이블, 새로운 재료. HD 비교 영상(오디오 포함) · 같은 순간 스틸컷

HD 비교 영상에는 원본 오디오를 썼습니다. 원본과 OiiOii 버전은 해당 글에서 가져왔고, 비교용으로만 보여 드립니다.

정확도

제작 방식 판정 정확도(샷 길이로 가중):

홀드아웃 칸의 두 숫자는 각각 holdout(영상 9개), holdout2(영상 7개) 결과입니다.

원본 파일이라면 대부분 도구만으로 충분합니다. 플랫폼에서 내려받은 영상은 재압축되면서 노이즈 근거가 날아가기 때문에, 다시 99% 이상으로 올리려면 시각 검토가 필요합니다.

실제 소재 탐지율은 97–99%, 샷 경계는 전부 맞혔습니다. 자세한 수치와 재현 방법은 eval/RESULTS.md에 있습니다.

작동 방식

1. 분할: 영상을 샷 단위로 자르고, 오디오는 음성·음악·효과음으로 나눕니다.
2. 근거 수집: 프레임을 측정하고(프레임 케이던스, 센서 노이즈, 화면 전체가 하나의 평면처럼 패닝하는지, 메타데이터의 AIGC 태그), 이미지를 보고(손, 글자, 물리 법칙), 소리를 듣습니다(BPM, 키, 노래인지 말인지).
3. 판정: AIGC 태그나 프레임 케이던스 같은 확실한 근거가 "그래 보인다"보다 우선합니다. 근거끼리 부딪히면 표시해 두고 에이전트가 직접 보고 검토합니다.
4. 리메이크 계획: 대상 영상 모델이 실제로 할 수 있는 범위(최대 클립 길이, 멀티샷 지원 여부, 레퍼런스 이미지를 몇 장까지 받는지 등)에 맞춰 샷을 묶습니다.

Star History

FAQ

문서

• docs/what-it-detects.md: 탐지하는 항목 전체(10가지 화면 유형, 카메라, 조명, 색보정, 오디오)
• docs/replicate.md: 리포트 보고 리메이크하기
• docs/cases.md: 사례 자세히 보기
• docs/decompose.md: 판정 규칙
• docs/cli.md: CLI 사용법, capsule-cinema 연동
• rea_video/capabilities/: 영상 / 이미지 / 오디오 모델 능력표. 리메이크 계획에서 모델 고를 때 씀
• eval/RESULTS.md: 평가 결과

문서는 아직 중국어로만 있습니다.

커뮤니티

질문, 분석 사례, 리메이크 아이디어는 GitHub Discussions에 남겨 주세요. Discord에서도 이야기 나눌 수 있습니다. 중국어 사용자라면 linux.do에서도 만날 수 있습니다.

분석해 봤으면 하는 영상이 있나요? 링크를 담아 요청 이슈를 열어 주시면 결과를 사례로 공개합니다.

크레딧

REA (Reverse Engineer Anything)에서 영감을 받았습니다. 눈에 보이는 것에서 출발해 어떻게 만들었는지 거꾸로 따라가고, 모든 주장에는 근거를 달고, 측정으로 검증합니다.