RHTV: AI 에이전트를 캔버스 안에 상주시키는 네이티브 무한 캔버스 제작 도구

한눈에 보기

이른바 캔버스 에이전트라고 불리는 것들 가운데 상당수는 사실 캔버스 옆에 채팅 패널을 덧붙인 것에 불과합니다. 결국 사용자가 두 화면 사이에서 결과물을 직접 옮겨야 합니다. RHTV는 에이전트를 캔버스 안으로 들여보내 그곳에 머물게 합니다. 한 문장으로 요청을 던지면, 같은 무한 캔버스 위에서 작업을 쪼개고, 워크플로를 조립하고, 콘티를 펼치고, 소스를 생성한 뒤 마지막에 모두 이어 붙여 완성 영상으로 만듭니다. 그 과정에서 창을 전환하는 일은 없습니다. RunningHub가 만들었고, 10만 개 이상의 모델과 13,681개의 ComfyUI 노드라는 생태계가 뒷받침합니다.

RHTV란 무엇인가

RHTV는 RunningHub가 내놓은 AI 네이티브 무한 캔버스 제작 도구로, 사람과 AI의 진정한 협업을 내세웁니다. 캔버스 바깥에 채팅창을 붙이는 기존의 '가짜 캔버스 에이전트' 방식과 달리, AI 에이전트는 캔버스 자체에 내장되어 있습니다. 사용자가 자연어로 지시하면 요구 사항 분석과 대본 기획, 콘티 생성에서 최종 출력까지 창을 넘나들지 않고 전 과정을 맡깁니다.

RHTV는 10만 개 이상의 모델과 13,681개의 ComfyUI 노드라는 풀옵션 기반 위에 서 있으며, 이미지·영상·오디오·3D·텍스트 다섯 가지 모달리티를 아우릅니다. 여기에 '제작·공유·수익화'의 순환 구조를 갖춰 1인 창작자도 전문 팀에 가까운 생산량을 낼 수 있습니다. 제품의 형태는 브라우저 속 무한 캔버스이며, 로컬에 설치할 것은 없습니다.

RHTV의 주요 기능

네이티브 캔버스 에이전트: AI 에이전트가 무한 캔버스 안에 상주하며 24시간 대기합니다. 모든 상호작용이 캔버스를 벗어나지 않고 이루어집니다.

자연어 구동: 한 문장으로 원하는 것을 말하면 에이전트가 작업을 분해하고, 작품의 분위기와 톤을 읽고, 실행 경로를 계획해 워크플로를 조립합니다.

투명한 워크플로: 전체 과정이 시각적인 노드 트리로 표시되어 어떤 모델을 불렀고 어떤 매개변수를 넣었으며 어떻게 생성했는지 100% 보입니다. 노드 하나만 골라 정확히 고칠 수 있습니다.

Anchor First(앵커 우선): 제품 시제품이나 캐릭터 삼면도 같은 핵심 시각 앵커를 먼저 고정해, 나중에 생성되는 모든 결과물의 형상을 맞춥니다.

전 모달리티 산업 파이프라인: 대본과 콘티, 이미지 생성, 이미지 기반 영상 생성, 내레이션과 배경 음악, 3D 렌더링, 편집과 마감까지 한 번에 출력합니다.

ComfyUI 생태계 원클릭 호출: ComfyUI와 캔버스 사이의 마지막 구간을 이어, 로컬 설치 없이 방대한 전문 워크플로를 클라우드에서 곧바로 불러옵니다.

제작에서 수익화까지의 순환: 캔버스 작품과 템플릿을 커뮤니티에 공개해 노출과 지속 수익을 얻고, '만들고·공유하고·버는' 흐름이 만들어집니다.

RHTV 사용 방법

플랫폼 열기: RHTV 공식 사이트 https://rhtv.ai/ 에 접속해 가입하고 로그인하면, 로컬 환경을 전혀 꾸리지 않고 브라우저의 무한 캔버스로 바로 들어갑니다.

지시 내리기: 캔버스 하단 입력란에 "SF 접이식 스마트폰 TVC 콘셉트 영상을 만들어 줘"처럼 필요한 내용을 일상 언어로 적습니다.

모드 설정: 에이전트의 실행 전략, 도메인 기술 팩, 생성 선호(수동 또는 자동)를 고르고 GO를 눌러 에이전트를 시작합니다.

방안 확인: 에이전트가 제시한 비주얼 스타일, 판매 포인트 분석, 구성 개요, 장면 설계를 살펴보고 납득되면 다음으로 넘어갑니다.

앵커 확정: 에이전트가 캔버스 위에 제품 확정 보드나 캐릭터 삼면도를 만들어, 이후 모든 컷이 맞춰야 할 핵심 시각 앵커를 고정합니다.

노드 실행: 에이전트가 전 과정을 시각적인 노드 트리로 캔버스 위에 펼칩니다. 임의의 노드를 클릭해 로직을 확인하고 그 지점만 따로 수정할 수 있습니다.

출력 합성: 모든 노드를 확인하면 에이전트가 이미지·영상·오디오 모달리티를 자동으로 연결하고, 캔버스 내장 편집기에서 최종 완성본을 마무리합니다.

공개와 수익화: 캔버스 작품이나 워크플로 템플릿을 커뮤니티에 공개해 노출과 지속적인 수익을 얻습니다.

RHTV의 주요 사양

• 제품명: RHTV(RunningHub TV)
• 개발사: RunningHub
• 제품 포지션: AI 네이티브 에이전트 기반 종합 콘텐츠 제작 플랫폼
• 핵심 특징: 무한 캔버스 + 네이티브 에이전트 + ComfyUI 생태계
• 지원 모달리티: 이미지, 영상, 오디오, 3D, 텍스트
• 모델과 노드 규모: 10만 개 이상의 모델, 사용 가능한 노드 13,681개
• 커뮤니티 규모: 커뮤니티 AI 앱 10만 개 이상, 일간 활성 개발자 15,000명 이상
• 진입 장벽: 코드와 로컬 설치 불필요, 자연어로 소통, 브라우저에서 바로 사용
• 비즈니스 모델: 플랫폼 이용료 + 제작물과 템플릿 공개 수익화

RHTV의 핵심 강점

• 진짜 네이티브 에이전트, 창 이동 없음: '캔버스 + 채팅창'이라는 분절된 구조와 달리 에이전트가 정말 캔버스 안에 살고 있어 제작 흐름이 끊기지 않습니다.
• 전 과정이 통제 가능한 화이트박스: 블랙박스를 거부합니다. 생성 단계마다 노드로 보이니 어디가 잘못됐든 그곳만 고치면 되고, 처음부터 다시 할 필요가 없습니다.
• 천장 없는 생태계: 능력의 한계는 전 세계 오픈 소스 커뮤니티의 15,000명 이상 개발자가 함께 정하며, 신규 기능이 나오면 바로 반영되는 속도를 가졌습니다.
• ComfyUI 문턱 제거: 본래 로컬 설치와 높은 학습 비용이 필요했던 전문 워크플로가 클라우드 한 번 호출로 바뀝니다.
• 한 사람이 곧 팀: 브랜드 전략부터 연출, 콘티, 후반 작업까지 에이전트가 실행 역할을 맡고, 사용자는 판단하는 연출자로 남습니다.

유사 제품과의 차이

같은 무한 캔버스 노선이라도 다른 곳은 다른 길을 갑니다. LibTV는 LiblibAI가 내놓은 '무한 캔버스 + 노드형 워크플로' 구조로 사람과 에이전트 두 개의 진입점을 제공하고, Seedance·Kling·Midjourney 등 30개 이상의 모델을 모았으며 캐릭터 삼면도, 격자 콘티, 영화급 조명 같은 도구를 갖췄습니다. TapNow는 노드 끌어다 놓기와 자연어 지시를 결합한 AI 네이티브 크리에이티브 캔버스 Tapflow를 제공하며, Cinema Lab 전문 카메라 라이브러리와 '가리켜 고치기' 부분 편집을 앞세웁니다. RHTV의 차이는 에이전트가 캔버스 안에 상주한다는 점입니다. 상호작용의 입구가 하나뿐이고, Anchor First와 13,681개 노드라는 하부 기반이 결합되어 한곳에서 보이는 것이 곧 전체 과정입니다.

RHTV의 활용 사례

• AI 만화극과 실사 숏드라마: 대본 자동 집필, 캐릭터 삼면도 고정, 9분할 콘티 배치, 영상 모델을 불러 촬영분 생성, 내장 편집 마감까지 숏드라마 제작을 한 번에 끝냅니다.
• TVC와 광고 영상: 제품의 판매 포인트만 넣으면 콘셉트 영상이 나오고, 가상 카메라로 영화급 렌즈워크를 쓰며 필요한 곳만 조명과 재질을 조정할 수 있습니다. 과거 팀이 하던 몫을 한 사람이 해냅니다.
• 이커머스 시각 자료: 한 문장으로 브랜드 시각물 일체를 생성하고, 백색 배경·야외·레트로 장면을 즉석에서 바꾸며 가상 모델의 의상과 포즈를 교체해 곧바로 판매에 쓸 이미지를 뽑습니다.
• 인테리어 디자인 렌더링: 평면 구성과 취향을 자연어로 설명하면 여러 각도의 공간 투시도, 가구 배치 제안, 평면 레이아웃 도면이 나오고, 그 자리에서 재질과 조명을 바꿀 수 있습니다.
• 브랜드 VI 전체 기획: 로고 아이디어에서 명함, 패키지, 포스터, 소셜 소재까지 통일된 톤의 전체 비주얼 안을 자동으로 펼칩니다. 외주가 필요 없습니다.

자주 묻는 질문

캔버스 옆에 채팅창을 두는 방식과 무엇이 다르냐는 질문이 많습니다. 관건은 에이전트가 정말 캔버스 안에 사느냐입니다. RHTV의 에이전트는 캔버스 위에서 직접 노드를 만들고 워크플로를 펼치고 소스를 만들어 냅니다. 여러분이 편집하는 것은 캔버스 위의 실제 노드이지, 대화의 결론을 손으로 옮겨 담은 결과물이 아닙니다. 그래서 창 전환 때문에 제작 흐름이 끊기는 일이 없습니다.

결과물이 마음에 들지 않을 때는 어떻게 하느냐는 질문도 많습니다. 전 과정이 노드 트리로 표시되어 모델 호출과 매개변수, 생성 로직이 모두 보이니, 문제가 된 노드를 열어 그 지점만 조정하면 되고 전체를 다시 만들 필요가 없습니다. 기능의 한계에 관해서는 플랫폼이 커뮤니티를 통해 계속 업데이트되고 있습니다. 구체적인 모델과 기술 팩의 적용 범위, 요금 정책은 공식 사이트의 최신 정보를 확인하시기 바랍니다.