엔씨가 3D 생성 AI 솔루션 ‘바르코 3D(VARCO 3D)’를 통해 게임 콘텐츠 제작 과정에서 반복되는 병목을 줄이는 방향을 제시했다. AI를 단발성 결과물 제작 도구로 활용하는 데 그치지 않고, 실제 제작 공정 안에서 반복 가능한 워크플로우로 자리 잡게 해야 한다는 진단이다.
한국게임미디어협회(KGMA)는 6월 23일 경기 성남시 판교 경기창조경제혁신센터 국제회의장에서 ‘제5회 대한민국 블록체인 Web3 게임 콘퍼런스’를 열었다. 엔씨 AI 김장영 팀장은 세션 ‘게임 콘텐츠 제작의 병목을 푸는 3D 생성 AI: 실무 적용 사례를 중심으로’에서 AI 그래픽 툴 ‘바르코 3D’ 기능을 소개하고 해당 툴을 실제 개발 환경에서 활용한 사례를 통해 3D 생성 AI 솔루션 활용에 대한 인사이트를 공유했다.
김장영 팀장은 3D 생성 AI가 게임 개발 현장에서 쓰이려면 높은 디테일을 갖춘 결과물, 반복 가능한 제작 공정, 팀·기업 단위 운영 조건을 동시에 충족해야 한다고 분석했다. 높은 품질, 재사용 가능한 워크플로우, 엔터프라이즈 도입 조건이 핵심 기준이다. 바르코 3D는 이 세 가지 조건에 대응하기 위해 구성된 3D AI 플랫폼이다.
바르코 3D는 품질 레이어에서 자체 3D 생성 모델과 AI 기반 후처리 기능을 제공한다. 워크플로우 레이어에서는 반복 흐름을 재사용 가능한 AI 제작 공정으로 구성할 수 있는 커스텀 워크플로우 기능을 지원한다. 엔터프라이즈 레이어에서는 팀과 기업 단위 도입에 필요한 계정 관리, 보안, 비용 관리 같은 운영 조건을 고려한다.
아이디어 단계부터 3D 에셋 제작까지 이어지는 흐름도 지원한다. 유저는 생성형 AI로 콘셉트 문장을 정리하고, 이를 기반으로 다양한 콘셉트 이미지를 만든 뒤 3D 모델을 원클릭으로 생성할 수 있다. 캐릭터는 리깅과 애니메이션까지 연결해 게임 제작 과정에 활용하도록 구성된다.
결과물은 DCC 툴이나 게임 엔진으로 내보내 후처리할 수 있다. 블렌더, 마야 같은 기존 제작 툴과 언리얼 엔진 등으로 익스포트해 기존 파이프라인 안에서 쓰는 방식이다. 김장영 팀장은 바르코 3D가 최종 결과물을 모두 대체하기보다 초기 시안 제작과 아이디어 검토 속도를 높이는 도구로 쓰이고 있다고 설명했다.
모델 성능도 꾸준히 고도화 중이다. 바르코 3D는 2.0 모델 업데이트를 앞두고 있으며, 기존 1.1 모델 대비 입력 이미지 구조 보존력과 디테일을 개선한다. 입력 이미지 실루엣과 주요 구조를 안정적으로 보존하는 레퍼런스 팔로잉 능력을 강점으로 삼고, 원본 이미지에 충실한 3D 메시 생성을 지향한다.
텍스처 품질도 주요 경쟁력으로 제시됐다. 3D 생성 AI는 모델마다 텍스처 품질 편차가 크지만, 바르코 3D는 입력 이미지 색감, 재질감, 세부 요소를 반영하는 텍스처 생성에 강점을 두고 있다. 실제 제작 파이프라인에서 결과물을 쓰려면 생성 이후 후처리 과정도 중요해 AI UV 맵과 AI 리토폴로지 기능을 함께 갖췄다.
AI UV 맵은 복잡한 3D 메시 표면을 자동으로 펼쳐 UV 맵을 구성하는 기능이다. AI 리토폴로지는 생성된 메시를 제작에 적합한 토폴로지와 목표 페이스 카운트로 재구성한다. 이러한 후처리 기술은 AI가 만든 3D 결과물을 실제 활용 가능한 에셋으로 전환하기 위한 핵심 과정이다.
스튜디오 기능은 이미지, 3D, 애니메이션을 연결하는 엔드 투 엔드 3D 에셋 제작 AI 파이프라인으로 구성된다. 이미지 스튜디오에서는 텍스트나 레퍼런스 이미지를 기반으로 콘셉트 후보를 빠르게 탐색하고, 3D 생성에 적합한 입력 이미지를 준비할 수 있다. 3D 스튜디오에서는 입력 이미지를 기반으로 모델을 생성한 뒤 3D 편집, 리메시, PBR 변환 기능으로 결과물을 다듬는다.
애니메이션 스튜디오는 생성된 3D 캐릭터에 리깅을 적용하고 애니메이션을 연결해 실제 움직임까지 확인하는 공간이다. 현재 500개 이상 휴머노이드 애니메이션을 제공하고 있으며, 향후 사족보행 애니메이션과 AI 컨트롤링 기능도 추가할 예정이다.
커스텀 워크플로우는 3D 제작에 필요한 개별 AI 기능을 노드로 구성하고, 이를 연결해 제작 파이프라인을 만드는 기능이다. 사용자는 프로젝트 목적에 맞게 노드를 조합하고 반복되는 제작 공정을 템플릿처럼 저장해 다시 활용할 수 있다.
대표 예시로는 프랍 베리에이션, 대량 3D 프랍 생성, 파트 단위 3D 생성, PBR 머티리얼 워크플로우가 제시됐다. 프랍 베리에이션은 하나의 레퍼런스 이미지나 프롬프트를 기준으로 여러 3D 후보를 자동 생성하는 방식이다. 대량 프랍 생성은 배경 콘셉트 이미지나 프롬프트를 기반으로 건물, 오브젝트, 장식물 같은 월드 구성 요소를 패키지 형태로 만드는 흐름이다.
파트 단위 3D 생성은 복잡한 캐릭터나 오브젝트를 의상, 장식, 장비처럼 나눠 제작하는 방식이다. 전체 모델을 한 번에 생성하기보다 각 요소를 개별 생성하고 수정할 수 있어 디테일 제어와 후속 조립에 유리하다. PBR 머티리얼 워크플로우는 레퍼런스 이미지 안 특정 재질 영역을 기반으로 타일 가능한 PBR 머티리얼 후보를 여러 종류로 생성한다.
김장영 팀장은 커스텀 워크플로우가 정해진 템플릿을 단순 활용하는 기능이 아니라 사용자가 제작 공정을 직접 설계하는 도구라고 설명했다. 필요한 노드를 조합해 자신만의 워크플로우를 만들고, 반복 공정을 저장해 재사용하며, 검증된 워크플로우를 팀과 공유하는 구조다.
소규모 개발팀과 1인 개발자에게 바르코 3D는 개발 비용을 줄이는 수단으로 활용된다. 전문 3D 아티스트가 충분하지 않은 환경에서는 배경 프랍, 아이템, 몬스터 같은 에셋을 직접 제작하기 어렵다. 주요 3D 에셋 후보를 빠르게 만들고, 이를 프로토타이핑이나 실제 인게임 검토에 활용할 수 있는 제작 수단을 제공한다는 점이 강점이다.
창작자들이 바르코 3D를 활용해 게임을 제작하는 공모전도 운영 중이다. 참가작 중 상당수는 생성된 3D 에셋을 게임에 직접 활용했으며, 우수 선정작 일부는 엔씨와 협업해 퍼블리싱까지 검토 중이다. 김장영 팀장은 이 과정을 통해 생성형 AI가 실제 게임 제작에 들어가는 사례를 축적하고 있다고 소개했다.
향후 로드맵은 3D 에셋 제작 전 과정 자동화에 맞춰져 있다. 바르코 3D 팀은 메시와 PBR 텍스처 생성 모델, 오토 리깅, 모션 리타겟팅 기술을 포함한 그래픽스 AI 파이프라인을 연구하고 있다. 최근에는 파츠별 3D 생성, 고도화된 애니메이션, AI 리토폴로지, AI UV 언랩 등 실제 프로덕션 파이프라인에 연결되는 기술을 개발 중이다.
3분기에는 바르코 3D 2.0 울트라 버전도 공개될 예정이다. 해당 모델은 고해상도 메시 생성을 목표로 하며, 캐릭터 주름, 피부 굴곡, 표면 요철처럼 기존 모델에서 표현하기 어려웠던 미세 형상 디테일을 더 정밀하게 담아내는 방향으로 고도화되고 있다.
경쟁력 배경으로는 고품질 3D 데이터와 제작 경험이 꼽혔다. 엔씨가 오랜 기간 축적한 3D 데이터와 3D 아티스트 제작 경험, 사내 게임 개발 프로세스에서 직접 검증할 수 있는 구조, 그래픽스 AI 연구 역량이 바르코 3D의 경쟁력이라는 설명이다.
끝으로 김장영 팀장은 “3D 생성 AI가 제작 현장에 완전히 자리 잡기까지는 많은 기술 과제와 검증 과정이 남아 있다”라며 “모델 품질, 제작 워크플로우, 팀 단위 도입 기능을 계속 고도화해 바르코 3D를 한국 게임 개발 환경에 도움이 되는 3D AI 플랫폼으로 발전시키겠다”라고 말했다.
겜툰 박현규 기자 LoPhy@gamtoon.com
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[KGMA] 엔씨 김장영 팀장 “AI 3D 툴로 개발 중 병목현상 해소”
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