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2022년 들어서 모든 사람들은 그들의 프로필 사진을 예술적인 버전으로 바꾸기 시작했습니다. Chance the Rapper부터 Lebron James에 이르기까지, 이 화려하고 매력적인 아바타들은 소셜 미디어를 가득 채우기 시작했습니다.
많은 사람들이 환호하고 또 다른 많은 사람들이 반감을 나타내기도 했습니다.
왜 일까요? 프로필 사진 아트웍은 Lensa라는 앱을 통해 인공지능(AI)이 생성했기 때문입니다. 그 이미지들은 이러한 AI 플랫폼들이 AI가 훈련된 작품의 아티스트들을 표절했는지 여부와 Lensa, Dall-E, Jasper와 같은 소프트웨어가 결국 아티스트들에게 직업의 위기에 직면하게 할 것인지에 대한 논쟁이 시작되었습니다.
여러분이 이 논쟁과 관련하여 어떤 입장을 취하든지 한 가지 분명한 것이 있습니다: AI는 데이트 앱에서 스마트 홈, 주식 거래, 체스 게임, 마케팅 캠페인 및 기후 문제 해결에 이르기까지 인간 활동의 거의 모든 분야를 다루고 있습니다. 그리고 Lensa와 Text-to-Image 플랫폼의 인기가 분명해졌듯이 창의적인 예술도 AI로부터 더 이상 안전하지 않습니다.
여기에는 지금까지 3D 그래픽을 만드는 인력 및 재능 집약적인 분야가 포함됩니다. AI가 3D와 구체적으로 어떤 관련이 있는 지 살펴보겠습니다.
인공지능은 본질적으로 거의 모든 작업을 수행하도록 훈련될 수 있으며, 3D에 미치는 영향은 3D 워크플로우의 특정 부분을 자동화하는 것부터 잠재적으로 전체 워크플로우 자체를 차지할 수 있습니다. 그리고 3D와 관련하여 AI 개발에서 더 흥미로운 분야 중 하나는 모델링에 적용하는 것입니다.
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모델링은 3D 워크플로우의 첫 번째 부분이며 오브젝트 또는 표면의 3차원 표현을 만드는 것을 다룹니다. 그것은 힘들고 숙달하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 3D 모델링 아티스트들은 훌륭한 아티스트와 기술 전문가 사이의 중간쯤에 있습니다. 그들은 소프트웨어 도구, 명령 및 매개 변수의 달인일 뿐만 아니라 해부학(캐릭터를 모델링할 때) 또는 건축(공간 및 구조물을 다룰 때)를 잘 이해해야 합니다.
하지만 휴대폰 카메라를 사용하여 물체의 짧은 비디오를 찍고, 그 비디오를 소프트웨어에 입력하고, 몇 분 안에 그 오브젝트의 작동하는 3D 모델을 얻을 수 있다고 상상해 보십시오. 이것이 바로 Nvidia의 Instant NeRF 기술이 하는 일입니다. 실제로 Instant NeRF는 단순히 3D 모델링에 그치지 않습니다. 이는 작은 정적 이미지 세트나 휴대전화로 촬영한 짧은 비디오를 통해 완전히 텍스처링 되고 조명이 적용되며 렌더 된 3D 씬을 출력하는 데까지 도움이 됩니다.
네 맞습니다. AI가 바로 그렇게 했습니다.
놀랍고도 무섭습니까? 다시 말씀드리지만, AI에 대한 평가는 사람마다 다릅니다. 하지만 우리가 인공지능의 초기 단계에 있을지라도 사실은 그것이 이미 시작되고 있습니다. AI는 점점 더 좋아지고, 더 빨라지고, 더 저렴해질 것입니다.
이제 3D 워크플로우의 마지막 부분인 렌더링으로 이동하여 AI가 3D 워크플로우에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다. 렌더링은 휴대폰 화면, TV 또는 영화관과 같은 2D 화면에서 이미지 또는 비디오로 올바르게 볼 수 있도록 세심하게 모델링하고 텍스처링 하며 조명을 적용한 3D 씬을 2D로 변환하는 프로세스의 일부입니다.
이 설명은 단순하게 들릴 수 있지만 이 과정은 많은 것을 포함됩니다. 그만큼 AI를 적용할 수 있는 방법은 다양합니다.
예를 들어 4K까지 확장하려는 저해상도의 낮은 프레임 애니메이션이 있다고 가정해 보겠습니다. 기존에는 3D 소프트웨어의 원래 프로젝트 파일로 돌아가서 원하는 고해상도로 전체를 다시 렌더링합니다. 하지만 인공지능을 사용하면 원래 프로젝트에 전혀 접근하지 않고도 작업을 수행할 수 있습니다. Flowframes와 같은 소프트웨어를 사용하면 저해상도 3D 재질을 더 높은 해상도로 업그레이드할 수 있습니다. 이 과정을 보간(interpolation)이라고 합니다.
인공지능이 이것을 할 수 있기 때문에 보다 더 효율적인 3D 아티스트와 기업들에게 가능성을 열어줍니다. 이제 그들은 낮은 해상도를 사용하여 프레임을 빠르게 렌더링한 다음 AI를 사용하여 업그레이드할 수 있습니다. 결국 이것이 3D 렌더팜의 종말을 의미할까요?
결국 이것이 3D 렌더팜의 종말을 의미할까요?
역사를 통틀어 새로운 기술이 주류로 채택될 때마다 항상 승자와 패자가 있었습니다. 글을 쓰고 출판하는 것은 마을 사람들의 외침을 무의미하게 만들었습니다. 자동차는 말들을 농장과 경주로 내몰았습니다. 휴대전화는 호출기 운영자의 직업을 잃게 했습니다. 인터넷은 신문, 오프라인 서점, 백과사전의 쇠퇴로 이어졌습니다.
그러나 반면 은행 직원은 현금 자동 인출기(ATM)가 보편화 되어도 여전히 현장에 있으며 심판은 VAR을 사용해도 여전히 필요하며 온라인 뉴스는 여전히 전문 기자가 작성합니다.
그리고 이것이 AI가 클라우드 렌더 서비스에 영향을 미칠 방법이라고 생각합니다.
즉, 클라우드 렌더 서비스를 종료하는 것이 아니라 진화 시키는 방법입니다. 물론 AI는 개별 3D 아티스트와 기업이 자체적으로 렌더링하는 것을 도울 수 있지만, AI는 또한 렌더팜이 운영을 최적화하는 데 도움이 되어 더 빠른 속도와 더 낮은 비용으로 로컬 렌더링을 비실용적이고 바람직하지 않게 만듭니다.
렌더팜의 하드웨어 측면은 3D 아티스트와 기업에 관련된 서비스로 계속 이어질 것입니다. AI는 소프트웨어이므로 워크플로우에 소프트웨어 측면의 개선만 제공할 수 있습니다. 렌더링은 본질적으로 컴퓨팅이기 때문에 효율적이기 위해서는 항상 강력한 하드웨어가 필요합니다. 더 많은 CPU 코어와 더 많은 GPU 메모리는 최소한 렌더링을 위해 항상 더 빠르고 더 나은 것을 의미합니다. 그리고 3D 기술이 발전함에 따라 씬을 렌더링하기가 점점 더 복잡해져 하드웨어의 힘이 점점 더 많이 필요하게 될 것입니다.
물론 다양한 3D 아티스트는 AI가 렌더링에 미치는 영향을 다르게 느낄 것입니다. 상대적으로 소규모 프로젝트를 수행하는 학생이나 프리랜서의 경우 AI가 로컬 렌더링을 실용적으로 만들기에 충분히 발전할 수 있습니다. 그러나 아티스트들이 종종 최첨단에서 작업하고 심지어 끊임없이 그것을 밀어붙이는 프로덕션 수준의 프로젝트의 경우, 강력하고 효율적인 렌더링 솔루션에 대한 요구 때문에 렌더팜을 필요로 할 것입니다. 또한 AI는 렌더팜을 향상시킬 수 있기 때문에(AI는 프로젝트 시퀀스, 프레임 문제 해결, 노드 할당, 보다 고급 가격 체계 등을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다), AI는 팜으로 렌더링하는 것이 가장 간편하고 쉬운 단계에 도달하도록 도울 수 있습니다.
간단히 말해서, AI는 렌더팜에 위협적이면서도 동시에 유익합니다.
하지만 너무 걱정하지 마십시오. AI를 통해 프로젝트를 완료하는 데 필요한 3D 아티스트의 수를 줄이는 방법을 알 수 있지만 AI가 3D에서 인간의 재능, 비전 및 독창성을 완전히 대체하지는 못할 것입니다.
비슷한 맥락에서, AI는 3D 렌더팜의 중단과 개선으로 이어질 것입니다. AI의 미래 발전은 렌더링을 위해 더 적은 수의 소규모 프로젝트가 클라우드 팜으로 전송될 수 있습니다. 그러나 AI 자체도 렌더팜의 운영 방식을 개선하여 효율성을 높이고 특히 대규모 프로젝트에 대한 렌더팜의 관련성을 보장할 수 있습니다. 또한 AI는 놀랍도록 팜의 운영을 발전시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
