배경#

군생활을 하면서, 세상이 AI를 중심으로 너무 빠르게 바뀌고 있다는 고민이 있었다. 그 변화를 따라가기 위해 다양한 도구와 사용 사례를 분석하고, 실제 작업에 적용해보는 연습을 계속해왔다.

그 과정에서 특히 눈에 들어온 건 대형 모델의 성능 상승이었다. 텍스트나 코드 영역은 이미 개발자의 워크플로우에 빠르게 통합되고 있었지만, 3D 에셋 생성은 아직 현업 흐름에 매끄럽게 들어오지 못하고 있다는 느낌이 강했다. 결과물이 나와도 포맷 정리, 수정 루프, 재활용 구조까지 이어지지 못해 실험으로 끝나는 경우가 많았다.

그래서 이런 질문이 생겼다.

고퀄리티 아트 자산을 한 번에 해결하는 건 아직 어렵더라도, 단순한 low poly 에셋이라면 대형 모델로 빠르게 만들고 사용자 프로젝트에 바로 도입할 수 있지 않을까?

이 질문을 검증해보는 것이 Ashfox의 시작점이었다.

아이디어#

내가 확인하고 싶었던 건 두 가지였다.

1. low poly 수준의 자산이 실제로 쓸 만한 품질로 반복 생성되는가
2. 생성 결과를 개발 워크플로우에 바로 넣을 수 있을 만큼 연결 비용이 낮은가

이를 테스트하기 위해 Blockbench에 MCP 플러그인을 붙이고, 모델이 실제 툴을 다루는 흐름을 실험했다.

첫 실험#

초반에는 기대를 크게 하지 않았다. 한두 번 운 좋게 나오는 것과 반복해서 쓸 수 있는 것은 완전히 다르다고 봤기 때문이다.

그런데 예상보다 빨리, 쓸 만한 결과가 나오기 시작했다. 물론 형태가 어색하거나 텍스처가 엇나가는 경우도 있었지만, 완전히 장난감 수준에서 머물지는 않았다.

무엇보다 중요한 변화는, 결과물을 보고 난 뒤 생긴 생각이었다.

이 정도면 개인 실험으로 끝낼 게 아니라, 실제 프로젝트 흐름에서 돌릴 수 있는 형태로 만들어볼 만하다.

Blockbench에서 Ashfox 워크플로우로 생성한 결과 일부

그때부터 실험은 프로젝트 운영으로 넘어갔다.

프로젝트로 전환한 뒤의 고민과 시도#

여기서부터는 무엇을 더 만들까보다 어떻게 계속 쓸 수 있게 만들까가 더 큰 과제가 됐다.

지금 시점의 생각#

지금의 Ashfox는 완성형 제품이라기보다, AI가 만든 3D 결과물을 개발 워크플로우에 더 짧은 거리로 연결하기 위한 기반이다.

내가 초반에 세운 질문도 여전히 같다.

1. 단순한 에셋을 빠르게 만들 수 있는가
2. 그 결과를 사용자 프로젝트에 바로 넣을 수 있는가

앞으로도 이 두 가지를 기준으로 계속 다듬어갈 생각이다.

참고 링크#

1. GitHub: sigee-min/ashfox
2. Docs: ashfox.sigee.xyz