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NotebookLM으로 YouTube 동영상 만들기: 완전 가이드

NotebookLM으로 YouTube 동영상 만들기: 완전 가이드

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NotebookLM으로 YouTube 동영상 만들기: 완전 가이드

YouTube에 동영상을 올리고 싶었지만 영상 편집기와 수 시간의 수작업이 두려워 망설였다면, 이 글은 당신을 위한 것입니다.

Google NotebookLM과 몇 가지 오픈소스 스크립트를 사용해 아이디어에서 게시된 동영상까지 약 30분 만에 도달하는 방법을 보여드리겠습니다.

NotebookLM과 동영상의 관계

NotebookLM은 Google의 AI 도구로, 문서를 분석하고 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

  1. 오디오 팟캐스트 생성 — 기사나 메모에서 자연스러운 음성의 오디오 내레이션을 생성
  2. 슬라이드 프레젠테이션 생성 — 동일한 자료로 PDF 슬라이드 생성
  3. 완성 동영상 생성 — 일부 모드에서 완성된 동영상도 생성 가능

완성 결과물

두 경우 모두 영상 편집기나 수작업 없이 자동으로 조립됩니다.

두 가지 시나리오

시나리오 1: 오디오 + 슬라이드가 있다 → 동영상 조립 필요

도구: video-maker

시나리오 2: 완성 동영상이 있다 → YouTube 메타데이터 필요

도구: video-youtube-prepare

시나리오 1: 오디오와 슬라이드로 동영상 만들기

1단계: NotebookLM에서 콘텐츠 생성

  1. NotebookLM 열기
  2. 새 노트북 생성, 자료 업로드
  3. 오디오 팟캐스트와 슬라이드 프레젠테이션 생성 요청
  4. 오디오(.m4a)와 슬라이드(.pdf) 다운로드

2단계: 도구 설치

git clone https://github.com/suenot/video-maker.git
cd video-maker
python -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install openai-whisper pillow pytesseract
brew install ffmpeg poppler tesseract

3단계: 실행 — 명령어 하나

mkdir -p input/my-video
cp ~/Downloads/audio.m4a input/my-video/audio_en.m4a
cp ~/Downloads/slides.pdf input/my-video/slides_en.pdf
bash scripts/run_pipeline.sh en

파이프라인이 자동으로: PDF→이미지 변환, OCR 텍스트 추출, Whisper 음성 인식, 슬라이드 동기화, MP4 동영상 조립, SRT 자막 생성, YouTube 태그 조사, 메타데이터 생성, 썸네일 생성을 수행합니다.

동기화 원리

탐욕적 전방 매칭 알고리즘: Whisper의 단어 수준 타임스탬프와 OCR의 슬라이드 텍스트를 비교하여 자동으로 슬라이드 전환 시점을 판단합니다. 슬라이드는 절대 뒤로 돌아가지 않습니다.

시나리오 2: 완성 동영상의 메타데이터 준비

git clone https://github.com/suenot/video-youtube-prepare.git
cd video-youtube-prepare
pip install openai-whisper

python scripts/prepare_metadata.py \
    --video input/my-video.mp4 \
    --slug my-article-slug \
    --output-dir output/my-article-slug \
    --whisper-model base

전체 워크플로우: 아이디어에서 YouTube까지 30분

단계작업시간
1NotebookLM에 자료 업로드2분
2오디오와 슬라이드 생성5분
3파일 다운로드 후 input/에 배치1분
4run_pipeline.sh 실행10-15분
5YouTube Studio에서 동영상 업로드2분
6메타데이터 복사2분
7자막과 썸네일 업로드1분

총 소요: 약 30분. 이전에는 2시간 이상의 수작업이 필요했습니다.

슬라이드를 넘어서: 기타 오픈소스 동영상 도구

video-use: Claude Code로 동영상 편집

video-use — Claude Code를 통해 직접 동영상을 편집할 수 있는 오픈소스 스킬. 원본 영상을 폴더에 넣고 지시하면 자동으로: 필러 워드 제거, 컬러 그레이딩, 30ms 오디오 페이드, 자막 삽입, 애니메이션 오버레이 생성, 렌더링 셀프 체크까지 수행합니다.

LLM은 동영상을 「보지」 않고 읽습니다 — ElevenLabs Scribe 전사(단어 수준 타임스탬프 + 화자 분리)와 온디맨드 비주얼 합성을 통해. 30,000 프레임 × 1,500 토큰 = 4,500만 토큰의 노이즈가 아닌 12KB 텍스트와 몇 장의 PNG로 처리합니다.

OpenShorts: 숏폼 동영상 풀 플랫폼

OpenShorts — Docker 기반 셀프호스팅 플랫폼. Clip Generator(긴 동영상→바이럴 숏츠), AI Shorts(AI 배우로 마케팅 동영상 생성, $0.65~), YouTube Studio(AI 썸네일·타이틀·설명 생성)를 통합. 완전 무료, 오픈소스, 워터마크 없음.

제한사항

  • 동기화 품질은 슬라이드 텍스트에 의존
  • 단일 화자 전제
  • 기본은 macOS (Linux에서는 libx264 사용)
  • NotebookLM 품질은 입력 자료에 의존

모든 도구

중요: video-maker와 video-youtube-prepare는 완성된 제품이 아니라 스타터 템플릿입니다. 기본 시나리오에서는 바로 작동하지만, 어떤 AI 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor 등)로든 자신의 필요에 맞게 커스터마이즈할 수 있도록 설계되었습니다. Fork하고 자신의 브랜드와 콘텐츠 스타일에 맞게 적용하세요.

NotebookLM으로 콘텐츠를 만들고, 스크립트로 자동 조립하세요. 아이디어에서 YouTube까지 가장 빠른 경로입니다.