초록
지금 직접 내리는 결정
- 01
번역이 먼저 돌아옵니다.
- 02
한 줄이 여러 방식으로 읽힐 수 있는 곳에서는, 검토 단계에서 의도와 감정을 달리한 번역안 세 가지가 각각의 근거와 함께 돌아옵니다.
- 03
크리에이티브 디렉터가 하나를 고르거나 직접 쓴 뒤, 렌더링합니다.
같은 검토에서 현지화 판단도 함께 봅니다. 무엇을 번역하지 않을지가 먼저입니다: 말한 그대로 두는 속어, 원래대로 두는 이름과 브랜드, 관객이 아는 것으로 바꾸는 레퍼런스, 그 문화권에서 피하는 표현, 더 어린 시청자용 버전에서 낮추는 욕설 수위.
말장난, 한국어에서 영어로
"사과하려고 사과 사 왔어."는 사과가 '사죄'와 '과일'을 둘 다 뜻한다는 데 기대는 문장입니다. 번역안 세 가지가 돌아옵니다:
- "Apples. I'm sorry, right down to the core." 말장난을 살린 번역.
- "I came to say sorry. I brought apples." 뜻만 옮긴 번역.
- "An apple a day keeps the silent treatment away." 새로 만든 농담.
크리에이티브 디렉터는 첫 번째를 골라 다듬었습니다.
비꼬는 한마디, 중국어에서 영어로
"你可真行啊。"는 장면에 따라 칭찬으로도, 비꼬는 말로도 읽힙니다:
- "Wow. You're incredible." 진심.
- "Well, aren't you something." 비꼼, 선택된 번역.
- "Look at you, hotshot." 놀림.
팟캐스트 한 편, 에피소드 한 화, 영화 한 편에는 이런 구간이 수없이 담겨 있습니다: 농담, 대화, 이야기.
오디오 결정
MLDM은 애초에 무엇을 번역할지 결정합니다. 주 화자의 목소리를 찾아 화자 본인의 목소리로 새 언어에 옮기고, 나머지는 원래 그대로 둡니다. 오디오에서 판단이 갈리는 지점을 빠짐없이 팀에 보여 주는 기능은 준비 중입니다.
원어 그대로 남길 소리: 한국어 그대로 둔 경기장 응원 구호, 주방 너머로 들리는 고함, 팬이라면 다 아는 유행어. 아무도 알아듣기 힘든 배경 속 말소리는 원래대로 남거나, 결국 번역할지 고를 수 있는 선택지로 돌아옵니다.
영상 결정
준비 중
더빙과 함께 기록됩니다
이 기록이 MLDM을 새로운 패러다임을 연 최초의 모델로 만듭니다: 자신의 결정을 보여 주는 모델.
기록은 검토 단계에서 열려 있고 렌더링과 함께 잠깁니다. 납품된 더빙의 결정을 바꾸고 다시 렌더링하면, 그 결정이 닿는 언어만 다시 렌더링됩니다. review=auto로 렌더링한 더빙에도 모델의 선택이 담긴 기록이 남습니다. 더빙 자체는 그 결정들로 한 번에 만들어집니다: 목소리, 입 모양, 장면이 함께. 지금의 한 번에 끝내는 도구는 반대로 움직입니다: 한 번 올리면, 나오는 대로 받습니다. 높은 품질에 이르는 길은 대신 손으로 통제권을 지킵니다. 보조형 도구에 VFX 아티스트 팀, 프로젝트마다 몇 주. Familiar는 한 번에, 그리고 품질까지 갖춥니다.
One shot today means giving up the rest.
54.7%
FEWER TRANSLATION ERRORS · FAMILIAR VS ELEVENLABS DUBBING V2
270%
ELEVENLABS MORE BACKGROUND-SOUND ERROR · THE LAUGHTER, THE MUSIC, THE AMBIENCE
+27.8%
FAMILIAR CLOSER TO THE REAL SPEAKER
한 번 내린 선택은 다음 화로 이어집니다
- 지금
지금은 두 가지 고정 설정이 작동합니다.
번역 제외 목록은 문구를 말한 그대로 지키고, 컨텍스트는 한 문장짜리 브리핑을 전합니다. 둘 다 더빙 전에 설정합니다. 기록에는 더빙 중에 모델이 내린 결정이 담깁니다. - 준비 중
결정 기억.
한 크리에이터, 즉 하나의 프로그램, 채널, 인물에 대해 수정 사항을 기억해 두면, 같은 대사, 용어, 이름, 구호, 간판, 얼굴이 다시 나올 때 다음 더빙이 그것을 먼저 적용합니다. 원어 그대로 둔 유행어가 다시 검토하지 않아도 2화로 이어집니다.
검토 화면과 API에서
준비 중: 검토 화면에 결정 레일이 생깁니다. 에피소드 타임라인에 결정마다 표시가 붙고 번역, 오디오, 영상으로 걸러 볼 수 있으며, 카드마다 해당 순간, 근거가 붙은 선택지, 그리고 모델이 고른 것이 강조되어 보입니다. 한 번 탭하면 다른 선택지를 고르거나, 직접 입력하거나, 원본을 유지하거나, 이 크리에이터를 위해 선택을 기억합니다.
API도 같은 기록을 돌려주므로, 화면에서 내린 선택은 API에 그대로 보이고 그 반대도 마찬가지입니다. 계획 중인 인터페이스이며, 모두 준비 중입니다:
질문
지금 바꿀 수 있는 결정은 무엇인가요?
번역 결정입니다. 여러 방식으로 읽힐 수 있는 대사는 각자의 근거가 붙은 번역안 세 가지로 돌아오고, 크리에이티브 디렉터가 하나를 고르거나 직접 쓴 뒤 렌더링합니다. 오디오와 영상 결정은 준비 중입니다.
응원 구호를 원어 그대로 둘 수 있나요?
그 선택은 준비 중입니다. 경기장 응원 구호, 고함, 유행어는 원어 그대로 둘 수 있는 오디오 결정으로 돌아오게 되며, 그 선택은 다음 화로 이어질 수 있습니다.
모델이 엉뚱한 얼굴을 골랐다면요?
다른 얼굴을 고르는 기능은 준비 중입니다. 해당 대사는 후보 얼굴과 함께 돌아오고, 맞는 화자를 고르면 그 사람의 입이 움직입니다.
선택이 다음 화로 이어지나요?
결정 기억은 준비 중입니다: 크리에이터별로 기억해 둔 수정 사항이 다음 더빙에 먼저 적용됩니다. 지금은 번역 제외 목록과 컨텍스트가 설정한 더빙 전체에 적용됩니다.
review=auto로도 결정이 기록되나요?
네. 계획 중인 기록에서는 검토 없이 렌더링한 더빙도 모든 결정을 모델의 선택과 함께 남기며, 렌더링 후에 읽을 수 있습니다. 하나를 바꾸고 다시 렌더링할 수 있습니다.
이것은 생성형 AI인가요?
아니요. MLDM은 새로운 패러다임을 연 최초의 모델입니다. 프롬프트가 없고, 새로 지어내는 것도 없습니다: 이미 있는 것을 어떻게 현지화할지 결정하고, 그 결정을 보여 줍니다.
참고 자료
멀티모달 번역
Familiar Labs는 멀티모달 현지화 의사결정 모델(MLDM)로 한 세대 앞선 더빙을 만듭니다. MLDM은 최초의 멀티모달 번역 파운데이션 모델로, 텍스트, 오디오, 영상을 아울러 무엇을 현지화할지 하나의 모델이 결정하고 그 선택지를 직접 보여 줍니다. 당신의 목소리와 입 모양 그대로, 새로운 언어로. 박사들이 모인 8명의 팀으로, Samsung, RedBird, Gold House가 투자했습니다. 미션 보기
