본 연구는 텍스트 기반 비디오 편집과 비디오 조화/향상 기법을 결합한 새로운 프레임워크를 제안한다. 이는 기존 모델의 품질 문제와 편집의 어려움을 해결하기 위한 것으로, 전문 지식 없이도 고품질 비디오 편집이 가능하게 한다. 텍스트 기반 비디오 편집 모델에 비디오 조화 및 향상 기법을 추가하여, 편집된 비디오의 전체적인 품질과 자연스러움을 크게 개선하는 프레임워크를 구성하였다. 이 과정에서 텍스트 기반 의미론적 이미지 분할 기술을 활용하여 프롬프트 내의 핵심 객체와 배경을 효과적으로 구분하여 추가적인 입력 없이 비디오 조화 기법을 적용 가능하게 하였다. 또한, Gradio를 통해 전체 프레임워크를 통합하여 쉽게 배포 및 이용 가능하도록 구현하였다. 이 접근 방식은 비디오 편집 분야에서 사용자 경험을 크게 개선하고 고품질 편집을 더욱 접근 가능하게 만들었다. 사용자는 복잡한 편집 도구를 배우지 않고도 간단한 텍스트 명령으로 원하는 비디오 편집을 수행할 수 있게 하였다. 본 연구는 텍스트 기반 비디오 편집 기술의 발전에 기여하며, 향후 관련 연구의 기초가 될 것으로 기대된다.