zip 묶음 — 카드+모듈+이미지 동봉 — 풀어서 개별 임포트
조회 945 · 2026-07-31
RISUAI · ASSET ROUTER · 문서 3종 DETERMINISTIC / AUX / HYBRID 대사에 맞는 그림 띄우기 만드는 법 캐릭터가 웃으면 웃는 그림, 화내면 화난 그림. 이걸 자동으로 띄우는 장치를 만드는 방법입니다. 보조 AI를 쓰는 방식 1종, AI 없이 규칙으로만 돌리는 방식 2종 — 문서 세 개를 함께 올립니다. 문서 3개 형식 마크다운 작성 Canister 00 이게 뭔가요 봇에 표정이랑 상황별 그림을 잔뜩 올려놨는데, 정작 대사에 맞는 그림이 안 뜨는 경우가 많습니다. 그렇다고 대화를 쓰는 AI한테 “알아서 그림 태그도 같이 넣어”라고 시키면 문제가 커집니다. 파일명을 틀리게 적고, 그림 고르느라 신경이 분산돼서 정작 글이 못해집니다. 그래서 그림 고르는 일을 아예 떼어냅니다. AI는 글만 쓰고, 답변이 다 나온 뒤에 별도 장치가 그 글을 읽고 그림을 붙입니다. 이 장치를 라우터 라고 부릅니다. 01 네 가지 모드 설정 토글은 “누가 그림을 고를지” 만 정합니다. 고른 뒤 검사하고 붙이는 과정은 어느 모드든 똑같은 걸 씁니다. 모드 누가 고르나 AI 추가 호출 0 끄기 안 붙임 0 1 본 모델 대화 쓰는 AI가 직접 0 2 보조 AI 보조 AI에게 한 번 물어봄 1 3 Lua 본문을 규칙으로 분석 0 02 안에서 어떻게 돌아가나 HOW IT WORKS Lua 방식은 크게 두 단계 입니다. 먼저 본문을 글자 단위로 뒤져서 “여기 이 그림이 붙을 수도 있겠다” 후보를 잔뜩 만들고, 그다음 점수를 매겨서 살아남을 것만 고릅니다. STEP 1 대사 하드매칭 말 그대로 글자를 그대로 대조 합니다. 도구는 딱 두 개입니다. 이름 찾기 — 단어 경계까지 확인해서 캐릭터 이름을 찾습니다. 키워드 찾기 — 감정 · 동작 키워드가 그 줄에 들어있는지 봅니다. 한국어는 주어 → 서술어 순서라서, 이름이 나온 자리부터 다음 이름 전까지를 그 캐릭터의 구역으로 잡습니다. 문장이 끝나면 거기서 자르고, 다음 문장이 ‘그녀는’처럼 단수 대명사로 시작하면 한 문장만 더 이어붙입니다. ‘그녀들은’ 같은 복수는 제외합니다. 무겁습니다 이 방식의 대가는 속도 입니다. 줄마다 × 등장인물 전원 × 키워드 표 전체를 훑어야 합니다. 캐릭터 10명에 키워드 수백 개짜리 봇이면 답변 하나에 수만 번씩 문자열 비교 가 돌아갑니다. 긴 답변일수록 체감되게 느려지고, 구조를 잘못 짜면 그림 하나 붙는 데 몇 초씩 먹습니다. 그래서 Lua v2는 “먼저 등장인물을 추려놓고 훑어라” , “한 번 읽은 건 다시 읽지 마라” 를 아예 규칙으로 못박았습니다. 그리고 부분 문자열로 대조하다 보니 엉뚱한 데 걸립니다. 실제로 터졌던 사고들입니다. 넣은 키워드 엉뚱하게 걸리는 말 사정 사정없이 · 사정을 봐주다 절정 긴장의 절정 쑤셔 쑤셔 넣다 (요리) 화 평화 · 변화 · 대화 죽 죽음 · 바퀴벌레 끝까지 (별명) 끝까지 뽑아냈다가 성인 키워드 쪽은 더 심합니다. 두 글자짜리 은어를 그냥 넣으면 아주 평범한 문장이 성인 장면으로 오인됩니다. 그래서 키워드는 무조건 길고 애매하지 않은 형태로 넣고, 짧을 수밖에 없으면 같은 줄에 다른 근거가 하나 더 있어야 통과시킵니다. STEP 2 점수 매겨 추리기 1단계에서 후보가 수십 개 나옵니다. 다 붙이면 그림 도배가 되니까 골라야 합니다. 기준은 두 축 입니다 — 얼마나 중요한 장면인지(점수), 근거가 얼마나 확실한지(확신도). 점수 — 얼마나 중요한 장면인가 5 전투 · 스펠 · 고유 연출 단, 전투가 끝난 뒤 풍경 묘사는 제외 4 감정 표정 이름과 가까이 붙은 감정 단어 3 기본 포즈 · 이름 없는 대사줄 그냥 서 있는 그림, 최근 화자에게 귀속 확신도 — 근거가 얼마나 확실한가 P0 주인이 명시된 태그, 직접 검증된 증거 — 개수 제한을 넘길 수 있음 P1 주어가 분명한 감정 · 전투, 바로 옆 줄의 화자 단서 P2 장면 기본값, 약한 추측 — 제한을 그대로 받음 개수 제한과 반복 차단 답변 전체 28개 (확실한 것 포함 최대 64) 캐릭터 한 명당 12개 (근거 강하면 16) 같은 줄 동점 2개 기본 포즈 캐릭터당 답변에 1번 같은 그림이 연달아 나오는 것도 막습니다. A → A 는 차단, A → B → A 는 허용, A → B → A → B → A 의 세 번째 A는 차단. 한 답변에 같은 그림은 최대 두 번까지입니다. 그리고 같은 인물의 배타적인 진행 단계 는 순서로 정리합니다. 예를 들어 ‘키스 직전 < 키스 < 딥키스 < 키스 후’ 처럼요. 뒤 단계가 확정되면 앞 단계는 물러납니다. 가장 중요한 원칙 점수는 이미 통과한 후보 중에서만 고릅니다. 후보가 애초에 다 틀렸으면 점수를 아무리 만져도 소용없습니다. 잘못된 그림이 떴을 때 “점수 가중치를 조정하자”로 가면 안 됩니다. 후보가 전부 그대로 선택됐다는 건 1단계가 잘못됐다는 뜻 입니다. 점수를 만지면 마침 경쟁 후보가 있던 장면에서만 증상이 가려지고, 원인은 그대로 남습니다. 절대 하면 안 되는 것 AI의 생각 블록이나 상태창을 파싱하지 마세요. 거기엔 캐릭터 이름과 “하려던 행동”이 잔뜩 들어있어서, 그럴듯하지만 완전히 틀린 그림이 나옵니다. 분석 전에 무조건 잘라내야 합니다. 03 만들 때 각오할 것 Lua 방식 — 만드는 게 고생입니다 찐빠가 계속 납니다. 키워드 하나 잘못 넣으면 엉뚱한 장면에서 그림이 튀고, 그걸 고치면 다른 데가 터집니다. 위에 나온 함정 표가 전부 실제로 겪고 나서 적힌 것들입니다. 시간이 오래 걸립니다. 한국어 어휘 정리, 주어 판정, 장면 상태 관리를 전부 손으로 맞춰야 합니다. 한 번에 되는 일이 아니라 붙였다 떼었다를 반복합니다. AI에게 시켜도 토큰이 많이 듭니다. 문서 자체가 크고, 고칠 때마다 회귀 테스트를 다시 돌려야 해서 대화가 금방 길어집니다. 대신 다 만들고 나면 모델 호출이 0회입니다. 답변마다 추가로 나가는 돈이 없습니다. 몇 번을 리롤해도 공짜입니다. 같은 글이면 항상 같은 결과가 나옵니다. 리롤할 때마다 그림이 달라지지 않습니다. 브라우저 안에서 끝납니다. 네트워크 대기가 없어서, 제대로 짰다면 체감 지연이 거의 없습니다. 보조 AI 방식은 정확히 반대입니다. 만들기는 훨씬 쉽지만, 답변마다 계속 돈이 나갑니다. 04 문서 세 개 Aux 가이드 v4 · 50KB 보조 AI 보조 AI에게 딱 한 번 물어보고 그 대답을 그대로 쓰는 방식입니다. 핵심은 “AI를 믿되, 형식만 검사한다”입니다. 어떤 표정인지 어떤 동작인지 판단은 전부 AI 몫 이고, 코드는 ‘그 파일이 실제로 있는지 / 그 캐릭터가 지금 장면에 있는지 / 중복은 아닌지’만 봅니다. 걸리면 버립니다. 대신 다른 걸로 몰래 바꿔치기하지 않습니다. Lua 방식의 하드매칭 · 스코어링이 통째로 필요 없어지는 대신, 답변마다 호출 비용이 붙습니다. v3에서 뭐가 바뀌었나 펼치기 코드가 AI를 대신 판단하지 않습니다. 예전엔 AI가 빈 결과를 주면 Lua 쪽 규칙으로 채워 넣었는데, 이게 판단자를 둘로 만들어서 서로 싸웠습니다. v4는 금지합니다. AI가 ‘없다’면 없는 겁니다. ‘안 붙이기로 함’과 ‘줄 선택지가 없었음’을 구분합니다. 예전엔 둘 다 그냥 빈 결과라서, 뭐가 고장 난 건지 알 수가 없었습니다. 한 번 부르고 한 번 저장. 상태창 생성 같은 데에 두 번째 호출이 숨는 걸 막습니다. 비용을 미리 알립니다. 전체 테스트를 돌리기 전에 몇 번 호출되고 얼마나 걸리는지 먼저 알려주고, 고친 범위에 따라 테스트 범위를 4단계로 줄입니다. 혼자 읽히는 문서가 됐습니다. v3는 변경 기록이 일곱 겹으로 쌓여서 뭐가 현행인지 헷갈렸는데, v4는 다른 문서 없이 그것만 보면 됩니다. Lua 가이드 v2 · 62KB · 1,166줄 뼈대 위에서 설명한 하드매칭 · 스코어링 구조를 처음부터 다시 짠 판 입니다. 답변을 한 번 읽어 만든 정보 묶음 , 줄마다 정리된 사실 , 시간 순서대로 쌓는 사건 기록 , 근거를 달고 다니는 후보 — 이 네 가지가 축입니다. 단계마다 어느 정도 속도 안에 끝나야 하는지를 표로 못박고, 쓰면 안 되는 느린 구조 7가지 를 명시했습니다. 하드매칭이 무거워지는 지점을 정확히 지목한 게 이 판의
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