기존 작업 방식
블렌더(Blender)에서 참고 이미지를 보면서 Light 오브젝트를 하나하나 직접 놓고, 밝기와 색감을 일일이 조정해야 했습니다.
AI 적용 방식
방식 1. AI 기반 조명 설계 및 Blender Python 자동 생성
매장의 공간 정보를 AI에 알려주면, 조명 배치를 설계하고 Blender Python 스크립트까지 자동으로 만들어주는 방식입니다.
1. 환경 정보 입력
매장 크기와 요구사항을 AI에 알려줍니다.
2. Blender Python 코드 생성
AI가 환경 정보를 분석해 Blender Python 스크립트를 자동으로 생성합니다.
3. Blender Script 입력 및 실행
생성된 스크립트를 Blender에서 실행하면 조명이 자동으로 배치됩니다.
수동으로 배치한 것과 AI가 생성한 것을 비교해 볼 수 있습니다.
4. 조명 배치 및 수정
AI가 만든 조명을 기반으로 세부적인 조정을 진행합니다.
장점
- 조명을 하나하나 배치하고 밝기와 색감을 따로 조정하던 작업이 스크립트 한 번이면 끝나, 기본 조명 세팅 시간이 크게 단축됩니다
- 매장 크기가 바뀌어도 스크립트만 돌리면 간격, 강도, 구조가 일정하게 유지돼 조명 구조를 표준화할 수 있습니다
- 세부 수정도 편리합니다
단점
- AI가 실제 3D 공간을 정밀하게 분석하기는 아직 어려워, 행거나 마네킹 같은 오브젝트 위치를 정확히 반영하지 못합니다. 최종 조정은 여전히 수동 작업이 필요합니다
- 쇼윈도 조명이나 간접 조명 같은 복잡한 연출은 아직 어렵습니다
방식 2. AI로 HDRI 환경 생성
HDRI(High Dynamic Range Image) — 3D 장면 전체에 자연스러운 간접 조명과 배경을 입히는 이미지를 AI로 직접 생성해서, Blender 환경 조명으로 쓰는 방식입니다.
1. 환경 조명 컨셉 설정 (이미지 기반 가능)
매장 참고 이미지를 보고 환경 조명 컨셉을 잡습니다.
2. HDRI 이미지 생성
참고 이미지를 기반으로 AI가 HDRI 이미지를 생성합니다.
3. Blender에서 HDRI World 환경 설정
생성된 HDRI를 Blender의 World 환경에 적용합니다.
4. 환경 조명 강도 수정 및 보조 조명 추가
HDRI만으로 부족한 부분에는 보조 조명을 추가해 마무리합니다.
장점
- HDRI 라이브러리를 뒤져 원하는 이미지를 찾을 필요 없이, AI로 필요한 이미지를 바로 만들어 쓸 수 있습니다
- 다양한 환경을 빠르게 만들 수 있어 컨셉 테스트가 쉬워집니다
단점
- 이미지 생성은 빠르지만, Blender 환경 세팅 자체는 여전히 수동이라 완전한 자동화까지는 아직 거리가 있습니다
- AI가 만든 이미지에 실제 HDR 광원 데이터가 없을 수 있어, 광량 표현이 실제보다 약할 수 있습니다
- 조명 방향을 세밀하게 제어하기 어려워, 특정 부분을 강조하는 연출에는 한계가 있습니다
눈여겨볼 점
- 3D 조명이라는 비소프트웨어 영역에 AI를 적용한 시도입니다. Blender Python 자동 생성과 AI HDRI 생성, 두 가지 방식을 모두 실험하고 각각의 장단점을 솔직하게 정리한 점이 실용적입니다.
- 매장 크기만 바뀌어도 일관된 조명 구조를 유지할 수 있는 표준화 가능성이 핵심입니다. 기본 조명을 AI가 깔아주면, 전문가는 쇼윈도나 간접 조명 같은 디테일에만 집중할 수 있습니다.
- AI 조명의 한계도 명확히 짚었습니다. 정밀한 3D 공간 분석의 어려움, 복잡한 조명 연출의 한계, HDRI 광원 데이터의 부정확성까지 — 현재 기술의 위치를 정확히 파악하고 있다는 점이 오히려 신뢰를 줍니다.