[뉴미디어 서비스팀 윤형진 책임]
본 포스팅에서는 ChatGPT와 DreamTexture를 활용하여 3D 모델링과 텍스쳐 생성을 어떻게 할 수 있는지에 대해 설명하고, 이 기술의 가능성과 한계점에 대해 이야기해보겠습니다.
1. ChatGPT로 생성한 파이썬 코드로 3D 모델링하기
ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 언어모델로, 적은 양의 데이터로도 효과적인 자연어 처리를 가능하게 합니다.
이러한 ChatGPT를 이용하여 Blender 에서 지원하는 파이썬 스크립팅으로 3D 모델링을 할 수 있습니다.
우선, ChatGPT 모델을 학습시켜 파이썬 코드를 생성합니다.
이 코드는 3D 모델링을 할 때 사용되는 파이썬 코드와 매우 유사합니다.
예를 들어, ChatGPT 모델을 이용하여 자동차 모델을 생성하고 싶다면 다음과 같은 코드를 생성할 수 있습니다.
위 코드는 자동차 모델을 생성하는 코드입니다. 이 코드를 실행하면, 3D 모델링 소프트웨어인 Blender에서 자동차 모델이 생성됩니다.
하지만, ChatGPT로 생성한 코드는 항상 완벽하지는 않습니다. 때로는 잘못된 코드를 생성하기도 하며, 일부 기능을 구현하지 못할 수도 있습니다.
따라서 ChatGPT와 많은 대화를 통하여 생성된 코드를 검토하고 수정해야 합니다.
2. DreamTexture로 Texture 생성하기
Texture는 3D 모델링에서 가장 중요한 요소 중 하나입니다. DreamTexture는 Stable-Diffusion 기술을 이용하여 Texture를 생성하는 Blender Add-on입니다.
Stable-Diffusion은 AI 기술 중 하나로, 이미지 생성 및 텍스쳐 생성에 적용됩니다.
DreamTexture는 이 기술을 이용하여 높은 퀄리티의 텍스쳐를 생성할 수 있습니다.
DreamTexture는 Blender의 노드 기반 시스템을 이용하여 텍스쳐를 생성합니다. 노드 기반 시스템은 다양한 노드를 조합하여 텍스쳐를 생성하는 방식으로, 매우 유연하고 다양한 텍스쳐를 만들 수 있습니다. DreamTexture는 이러한 노드 기반 시스템을 이용하여 AI 기술로 생성된 이미지를 텍스쳐로 변환합니다.
예를 들어, DreamTexture를 이용하여 의자의 텍스쳐를 생성하고 싶다면, 다음과 같은 과정을 거칩니다.
- ChatGPT를 이용하여 의자의 모델링을 구성합니다.
2. DreamTexture를 이용하여 AI 기술로 생성된 나무 이미지를 노드 기반 시스템에 적용합니다.
3. 노드 기반 시스템의 다양한 조합을 통해 나무의 텍스쳐를 생성합니다.
이렇게 생성된 텍스쳐는 3D 모델링 소프트웨어인 Blender에서 적용할 수 있습니다.
3. 활용 방안
FPS 게임에서 총기는 가장 중요한 콘텐츠로서, 다양한 커스터 마이징의 니즈가 있습니다. 같은 총기라도 다른 컨셉의 스킨들을 생성해야 할 필요가 있습니다.
그래서 여기 DreamTexture 를 활용해 총기의 스킨을 만들어 낼 수 있습니다.
4. 결론
AI 기술을 이용하여 3D 모델링을 한다는 것은 매우 흥미로운 분야입니다.
ChatGPT와 DreamTexture를 이용하면, 파이썬 코드를 자동으로 생성하거나, 높은 퀄리티의 텍스쳐를 생성할 수 있습니다.
하지만, 이러한 기술에는 여전히 한계가 있습니다. 생성된 모델의 퀄리티는 AI 모델의 성능과 입력 데이터의 퀄리티에 크게 영향을 받습니다.
기술적인 한계점을 인식하고 컨텐츠를 어떻게 활용할까 고민한다면, 총기의 스킨을 만든다던지 하는 AI기술을 활용한 좋은 사례가 많이 나올 것입니다.
* 본 포스트는 ChatGPT 로 생성되었습니다.
