Figma Weave 딥다이브 (Config 2026) · 프롬프트 부록

모델명·UI는 시점에 따라 바뀝니다(2026-07-01 기준). 프롬프트 문구 자체는 그대로 재사용 가능합니다.

1막 — 작은 영상 만들기

P1. 첫 이미지 프롬프트 (섹션 02, Text-to-Image)

영상 음성 기준(클로즈업 없음):

Rear view of a mixed group of three hikers. They are running downhill in Alaska. Cinematic and 35mm grain.

P2. 조명 변경 (섹션 04, Image-to-Image — Saved: “2 - Image-to-Image - Prompt”)

Change the lighting to Soft cloud-filtered golden-hour lighting.

P3. 레퍼런스로 새 장면 (섹션 05, Saved: “3 - Prompt Variables”)

New Shot: 뒤가 변수(@). 데모에서 변수 값은 Medium shot.

Use the reference image only to preserve the subjects identity.

Create a completely new shot from a different location along their Alaska hike.

New Shot: {{변수}}

변수 예시 값: Medium shot

P4. Text Iterator 항목들 (섹션 06, Saved: “4 - Text Iterator”)

변수 자리에 들어갈 리스트(각 항목이 한 번씩 실행):

- Extreme long shot of the group hiking along a remote mountain
- A deer grazing in an alpine meadow
- Close-up of hikers' boots splashing through a puddle
- Low angle fisheye, side view of the group

(앞 3개는 음성 기준, 마지막은 변수에서 추가한 항목)

P5. 이미지 → 영상 (섹션 07, Saved: “5 - Image to Video - Prompt”)

Use the input image as the first frame. Slow motion shot, camera steady tracking shot.

P6. Compositor 텍스트 (섹션 09)

Alaska

2막 — 브랜드 머신

P7. LLM 예시(버리는 용도, 섹션 12) — 의도적으로 쓸모없는 프롬프트

I'm on stage at config. They are all sitting quietly looking at me. What should I do? Output one word only.

P8. 브랜드 비주얼 분석 시스템 프롬프트 (섹션 13, Group: “Brand Visual Describer”, LLM의 System Prompt)

You are an expert brand visual analyst and image-generation brief writer.

Your task is to receive one input image containing a grid of brand images and create a precise visual production brief for generating new images in the same brand style.

First, deeply analyze the full image grid as one visual system.

Analyze:
recurring subjects and product presence
composition and framing
camera angles and lens behavior
lighting style
color palette and color behavior
contrast, shadows, highlights, and exposure
backgrounds and environments
textures, materials, props, and a[이후 잘림]

입력: Figma 노드(브랜드 이미지 그리드) → 이 LLM의 Image 입력.

P9. 브랜드 생산 브리프 — P8 LLM의 출력 (섹션 13~14, 다음 LLM의 입력으로 들어감)

LLM이 생성한 결과. 다음 프롬프트 생성기의 Brand Brief 변수로 연결됨:

**Core Visual Identity**
Authentic, kinetic outdoor adventure. The brand language centers on raw movement, camaraderie, and vast landscapes, utilizing an analogue film aesthetic to capture unposed moments of journey.

**Photography Style**
Documentary-style, candid, and dynamic. Heavy use of intentional motion blur (slow shutter speed) to emphasize speed and action. Image quality should emulate 35mm film, including visible grain and slight optical softness.

**Composition Rules**
* Favor wide shots to establish vast environments[이후 잘림]

P10. 프롬프트 생성 LLM 시스템 프롬프트 (섹션 14, Group: “Prompt Generator”, LLM의 System Prompt)

Your role is to generate cinematic text-to-image prompt variations for a new location, expressed through a specific brand's visual language.

You receive:
1. A new location.
2. Input image 1: a reference grid showing the brand's imagery.
3. A brand look-and-feel bri[이후 잘림]

이 LLM에 들어가는 조립된 컨텍스트(변수):

New Location: {{Variable 1: 예) Alaska}}
The Brand Brief: {{Variable 2: P9의 브랜드 생산 브리프}}

출력 → Text Iterator로 분리 → 이미지 모델 → 8장 생성.

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노드 구성 요약 (2막 머신)

[Prompt: 위치(Alaska)] ──┐
                          ├─→ [Prompt Generator LLM] ──→ [Text Iterator] ──→ [Image 모델] ──→ 8장
[Figma 노드: 브랜드 그리드] ─┤        (System Prompt P10)        (split by *)
        └─→ [Brand Describer LLM] ──→ (브랜드 브리프 P9) ──┘
                  (System Prompt P8)

• LLM 노드(Any LLM)는 입력 포트가 System Prompt · Prompt · Image 세 개입니다.
• 위치는 Router로 받아 필요한 곳에 분배합니다.
• 출력 쪽: 생성 이미지·하이크 이름을 Figma 프레임의 이미지/텍스트 레이어에 연결.
• 재실행: 위치·하이크 이름 두 입력만 바꾸고 전체 실행.