제 경험상, AI가 생성한 원본 3D 모델을 성능 좋고 게임에 바로 사용할 수 있는 에셋으로 변환하는 것은 한 번의 클릭으로 되는 것이 아니라 체계적인 과정입니다. AI는 경이로운 초기 컨셉을 제공하지만, 프로덕션 준비는 엄격한 기술적 체크리스트에 달려 있습니다. 이 가이드는 현대 실시간 엔진이 요구하는 품질과 성능 표준을 희생하지 않고 AI의 속도를 활용하고자 하는 3D 아티스트와 테크니컬 아티스트를 위한 것입니다. 초기 생성부터 최종 엔진 통합까지 저의 핵심 워크플로우를 안내하며, 제가 모든 에셋에 대해 수행하는 실용적인 단계와 검증 과정을 공유하겠습니다.
핵심 요약:
AI 생성 모델을 얻는 순간부터 진정한 작업이 시작됩니다. 여기서 저의 목표는 예술적 정교화 이전에 깨끗하고 올바르게 구성된 기본 메쉬를 설정하는 것입니다.
저는 Tripo AI와 같은 플랫폼을 사용하여 설명적인 프롬프트나 컨셉 스케치를 제공하여 초기 결과물을 얻습니다. 첫 번째 출력물은 결코 최종이 아닙니다. 제가 즉시 확인하는 것은 구조적 무결성입니다. 메쉬에 큰 구멍, 비다양체(non-manifold) 지오메트리 또는 뒤집힌 노멀이 있습니까? 또한 전반적인 형태를 평가합니다. 창의적인 의도와 일치합니까, 아니면 기괴하고 사용할 수 없는 지오메트리가 있습니까? "닫힌 메쉬", "다양체(manifold)", "방수(watertight)"와 같이 프롬프트에 구체적으로 명시하면 초기 결과가 개선될 수 있지만, 항상 수동 검사가 필요하다는 것을 발견했습니다.
품질 검사 후, 정리 단계로 넘어갑니다. 이 단계는 파이프라인 후반에 발생할 수 있는 문제를 방지하기 위해 필수적입니다.
세부 작업을 시작하기 전에 기술적 기반을 설정합니다. 표준 휴머노이드 또는 오브젝트 참조(예: 1m/100cm 큐브)를 3D 스위트로 가져와 AI 에셋을 실제 단위에 맞게 스케일 조정합니다. 다음으로, 피벗 포인트를 논리적인 위치(예: 캐릭터의 발, 프롭의 바닥)에 설정합니다. 마지막으로, 모델의 전방 축(일반적으로 +Z 또는 +Y)을 프로젝트 및 엔진 표준에 맞춥니다. 이 작업을 지금 제대로 하면 씬 조립 중에 엄청난 좌절을 피할 수 있습니다.
AI에서 생성된 조밀하고 조각된 메쉬는 게임 성능을 저하시킬 수 있습니다. 실시간 최적화는 의도적인 예술적 과정입니다.
AI 생성의 폴리곤 흐름은 변형에 거의 항상 좋지 않고 렌더링에 비효율적입니다. 리토폴로지는 고폴리 AI 소스 위에 깨끗하고 로우폴리 메쉬를 재구축하는 과정입니다. 저는 두 가지 이유로 이 작업을 수행합니다. 변형 (적절한 리깅 및 애니메이션을 위해 깨끗한 엣지 루프가 필요함)과 성능 (더 적고 잘 배치된 폴리곤이 더 빠르게 렌더링됨) 때문입니다. Tripo에 통합된 자동 리토폴로지 도구와 같은 도구는 훌륭한 시작 기반을 제공하며, 저는 얼굴과 관절과 같은 중요한 영역을 위해 수동으로 다듬습니다.
LOD(Levels of Detail)는 멀리 떨어져 있을 때 교체되는 모델의 로우폴리 버전입니다. 저의 전략:
저는 성능에 대해 짐작하지 않습니다. LOD0과 LOD1을 갖게 되면 즉시 대상 게임 엔진(예: Unity 또는 Unreal)으로 가져옵니다. 씬에 여러 인스턴스를 배치하고 프로파일러를 사용하여 드로우 콜, 삼각형 수 및 프레임 시간을 확인합니다. 이 데이터 기반 접근 방식은 최적화가 작동하는지 아니면 더 나아가야 하는지를 알려줍니다.
AI 생성 텍스처는 시작점이지만, 기본적으로 PBR 표준을 따르는 경우는 거의 없습니다.
저는 일반적으로 두 가지 문제를 봅니다. 잘못된 머티리얼 해석 (예: 천이 있어야 할 곳에 금속)과 불완전한 UV 언래핑으로 인한 이음새 아티팩트입니다. 제 해결책은 AI 텍스처를 기본 색상/디퓨즈 가이드로 사용하는 것입니다. 그런 다음 고폴리 AI 메쉬의 세부 정보를 깨끗한 로우폴리 리토폴로지 모델의 UV에 다시 투영하거나 베이크합니다. 이렇게 하면 깨끗한 이음새가 보장되고 머티리얼을 다른 ID로 분리할 수 있습니다.
표준 금속/러프니스 PBR 워크플로우를 위해 다음과 같은 텍스처 맵 세트를 만듭니다.
단일 4K 텍스처 세트는 대부분의 게임 에셋에 과도합니다. 저의 경험칙:
에셋이 움직여야 한다면 이 단계가 중요합니다. AI 생성 리그는 유용한 시작점일 수 있지만 정밀한 검토가 필요합니다.
일부 플랫폼은 기본적인 스켈레톤을 생성할 수 있습니다. 저는 항상 이를 프로젝트의 리깅 표준과 비교하여 확인합니다. 뼈 이름이 일관성이 있습니까? 계층 구조가 논리적입니까 (예: 척추 > 가슴 > 어깨 > 팔)? 메쉬에 제대로 맞습니까? 대부분의 경우, 저는 AI 리그를 템플릿으로 사용하여 정확한 애니메이션 파이프라인 요구 사항에 맞게 재구축하고, 올바른 컨트롤러와 IK(Inverse Kinematics) 설정이 있는지 확인합니다.
스키닝은 메쉬를 스켈레톤에 연결하는 것입니다. AI 자동 스키닝은 첫 번째 패스에서 시간을 절약합니다. 저의 과정:
애니메이터에게 넘기기 전에 최종 준비를 합니다. 중립적인 "T-포즈" 또는 "A-포즈" 바인드 포즈를 만들고, 모든 변형 오프셋이 0으로 설정되었는지 확인하고, 에셋이 리그를 포함하여 애니메이션 소프트웨어로 올바르게 가져오는지 확인합니다. 또한 애니메이션 팀을 위해 뼈 이름 목록과 스키닝 특이 사항에 대한 간단한 목록을 제공합니다.
마지막 단계는 에셋이 더 큰 게임 프로젝트 내에서 원활하게 작동하도록 보장합니다.
최종 FBX 또는 GLTF 익스포트 전에 작은 체크리스트를 가지고 있습니다.
팀에게는 일관성이 중요합니다. 저의 명명 규칙은 다음과 같습니다: Project_AssetType_Name_Variant_LOD##_Mesh. 예를 들어: FP_Weapon_Rifle_01_LOD0_SK. 또한 복잡한 에셋의 경우 간단한 텍스트 파일 또는 스프레드시트 노트를 유지하여 텍스처 해상도, 머티리얼 ID 및 알려진 문제를 나열합니다.
에셋은 컨텍스트에서 테스트되기 전까지는 진정으로 "준비된" 것이 아닙니다. 저는 게임 내에 배치된 에셋을 검토합니다. LOD 팝인 거리가 적절합니까? 다른 조명 아래에서 머티리얼이 올바르게 보입니까? 플레이테스터 또는 디자이너의 피드백을 기반으로 텍스처 대비 조정, LOD 거리 조정 또는 지오메트리 추가 단순화와 같은 작업을 반복합니다. 이 최종 루프는 기술적으로 올바른 에셋과 최종 게임에서 훌륭하게 느껴지는 에셋 사이의 간극을 메웁니다.
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