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AI가 3D 모델에 맞춤형 디자인 적용...MIT, 3D프린터용 생성 AI 도구 연구

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생성 AI의 끝없는 영역 확장이 이번에는 3D 프린팅으로 분야로 이어지고 있다. 3D 프린터를 통해 출력하는 모델에 사용자가 원하는 무늬나 색상 등을 추가해 맞춤형으로 개인화할 수 있는 AI 도구를 MIT 연구진이 선보인 것이다. 지속적인 연구를 통해 생성 AI가 3D 프린팅에 본격적으로 활용되면, 지금 보다 다양하고 효율적인 3D 프린팅 작업이 가능해질 전망이다.

3D 프린터를 이용해 3차원 출력물을 얻는 작업은, 종이에 문자, 그림, 사진을 인쇄하는 것과는 차원이 다른 작업이다. 3D 프린팅에 대해 전혀 모르는 사람은 '프린터'라는 용어 때문에 3D로 출력한다는 것이 별로 어렵지 않아 보이지만, 실제는 전문적인 지식과 도구가 필요한 복잡한 과정이 필요하다. CAD 소프트웨어를 자유자재로 다룰 수 있어야 원하는 모델을 디자인하고 출력할 수 있기 때문이다.

>생성 AI 도구 스타일2팹(Style2Fab)을 사용하면 3D 프린팅 모델에 사용자가 원하는 무늬나 패턴을 간편하게 넣을 수 있다. (자료 : MIT News)


MIT 연구팀이 'Style2Fab: 제작을 위한 기능 인식 분할. 생성적 AI를 사용한 맞춤형 3D 모델'을 통해 소개한 생성 AI 도구인 스타일2팹(Style2Fab)을 연구 중인 것도 그런 이유 때문이다. CAD 활용해 3D 모델 디자인을 생성하거나 수정할 수 없는 사람들이, 간편하게 색상이나 질감을 자기가 원하는 형태로 설정할 수 있는 AI 도구다.

스타일2팹은 싱기버스(thingiverse) 등을 통해 다운로드한 3D 모델 디자인에서 기능적인 요소에는 영향을 주지 않고 외적인 부분만 개인화할 수 있도록 하기 위해 개발됐다. 예를 들면 싱기버스에서 다운로드한 화병, 인형, 필통, 모형 등 다양한 3D 모델에 새로운 질감이나 무늬를 넣으려면 CAD를 이용해 원본 파일을 수정할 수 있어야 한다. 하지만 스타일2팹을 활용하면 이런 능력이 없는 초보자도 쉽게 수정이 가능하다.

스타일2팹은 3D 모델을 두 가지 부분으로 정의하고 구분해서 작업을 진행한다. 첫째는 그것의 본연의 역할에 맞는 기능 부분이고, 둘째는 기능과는 상관없는 외적인 부분이다. 스타일2팹의 핵심은 본연의 기능에는 영향을 주지 않으면서, 외적인 요소에만 수정과 변화를 주는 것이다. 이를 위해 기계 학습을 통해 모의 토폴로지와 형상 변화 빈도를 추적하고, 이를 기반으로 모델을 일정한 수의 세그먼트로 분할한다.

이렇게 구분된 세그먼트는 연구진이 생성한 294개의 3D 개체 모델을 포함하는 데이터세트와 비교를 통해 '기능'에 해당하는 세그먼트를 판별한다. 물론 수 없이 다양한 3D 모델을 이 정도의 데이터 세트로 구분하는 것은 쉬운 일이 아니다, 그래서 사용자가 스타일2팹(Style2Fab)이 분류한 결과를 직접 확인하면서 기능 요소와 외적인 요소를 쉽게 변경할 수 있도록 했다.

이렇게 세그먼트 분류가 완료되면 '표면이 모래처럼 거친 중국신 화분', '하트 무늬가 들어간 데스크 트레이'처럼 외적인 디자인 요소에 대한 설명을 입력한다. 이미지를 생성하는 생성 AI를 사용할 때처럼 수정하고 싶은 디자인 요소를 문자로 설명하면, 분할된 3D 모델의 외형 부분의 세그먼트를 수정할 수 있다.

연구팀은 "이러한 과정을 몇 번의 클릭과 입력을 통해 모델을 자동으로 분할하고 스타일을 만들 수 있는 사용자 인터페이스를 통해 제공한다. 따라서 3D 모델을 직접 설계하고 디자인할 수 없는 초보자에게 유용하다. 3D 모델링 전문가도 스타일2팹을 활용하면 작업 속도를 빠르게 향상할 수 있고, 고급 옵션을 사용해 스타일을 더욱 세밀하게 제어할 수 있었다"고 밝혔다.

아울러 "스타일2팹을 확장하여 시스템이 기하학적 특성뿐만 아니라 물리적 특성에 대한 세밀한 제어를 제공하기를 원한다. 예를 들어, 물체의 모양을 변경하면 물체가 견딜 수 있는 힘의 양이 변경될 수 있으며, 이로 인해 제작 시 파손될 수 있다. 또한 사용자가 시스템 내에서 처음부터 자신만의 맞춤형 3D 모델을 생성할 수 있도록 스타일2랩을 개선할 것"이라고 밝혔다.

 

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