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아이디어와 콘셉트 이미지가 목적이라면 AI가 강합니다.
AI 이미지 생성의 가장 큰 장점은 빠른 결과 확인입니다. 공간의 분위기나 색감, 조명, 콘셉트처럼 정확한 설계보다 이미지의 인상을 먼저 확인하는 작업에서는 여러 가지 시안을 짧은 시간 안에 비교할 수 있습니다.
예전에는 이런 초기 아이디어를 확인하기 위해 직접 자료를 찾고 포토샵으로 시안을 만들거나 간단한 3D 작업을 진행해야 했습니다. 지금은 AI를 활용해 방향을 먼저 잡아볼 수 있습니다. 이런 부분은 앞으로도 3D CG 작업 방식에 계속 영향을 줄 것으로 보입니다.
정확해야 하는 작업에서는 이야기가 달라집니다.
건축 조감도나 투시도, 제품 렌더링, 산업 설비 영상은 단순히 그럴듯한 이미지를 만드는 것으로 끝나지 않습니다.
실제 도면에 있는 건물의 형태와 창호 위치, 제품의 구조와 크기처럼 실제 대상과 맞아야 하는 정보가 있기 때문입니다.
AI가 만든 이미지가 보기에는 자연스러워도 실제 설계와 다른 구조가 들어가거나, 존재하지 않는 부품이 만들어지는 경우가 있습니다. 콘셉트 이미지라면 넘어갈 수 있는 차이지만 정확성이 필요한 프로젝트에서는 문제가 됩니다.
수정이 시작되면 AI의 한계가 보입니다.
실제 제작에서는 첫 결과물로 끝나는 경우가 많지 않습니다.
“카메라를 조금 오른쪽으로 옮겨주세요.”
“이 부분의 재질만 바꿔주세요.”
“제품 구조는 그대로 두고 색상만 변경해주세요.”
이런 수정이 반복됩니다.
3D CG는 모델, 재질, 조명, 카메라 등을 각각 조정할 수 있기 때문에 기존 조건을 유지하면서 필요한 부분만 수정하기가 비교적 쉽습니다. 반면 생성형 AI는 이미지를 다시 생성하는 과정에서 수정하지 않은 부분까지 달라질 수 있습니다.
특히 같은 건물을 여러 각도에서 보여주거나 제품의 형태를 여러 장면에서 동일하게 유지해야 하는 작업에서는 이 차이가 더 크게 나타납니다.
3D CG 시장은 없어지는 것이 아니라 달라지고 있습니다.
AI의 영향으로 단순한 콘셉트 이미지나 빠른 시안처럼 정확한 3D 데이터가 필요하지 않은 작업은 분명 변화할 가능성이 높습니다.
반면 건축 시각화, 산업 설비, 제품 영상, 공정 시뮬레이션처럼 정확한 구조와 반복적인 수정, 여러 장면의 일관성이 필요한 분야에서는 3D 데이터의 필요성이 여전히 큽니다.
앞으로는 AI를 쓰느냐 쓰지 않느냐보다 어떤 작업에 어떤 도구를 사용하는지가 더 중요해질 것입니다.
AI로 빠르게 방향을 찾고, 정확성이 필요한 부분은 3D CG로 구현하는 방식처럼 두 기술을 함께 활용하는 작업도 자연스러워질 것입니다.
결국 중요한 것은 AI로 만들었는지 3D 프로그램으로 만들었는지가 아니라, 결과물이 실제 목적에 맞게 정확하게 전달되는가입니다.