게임용 절차적 에셋 생성: 이점, 도구, 워크플로우

오픈 월드 RPG를 개발한다고 상상해 보세요. 게임에는 숲이 필요하고, 디자이너들은 모든 나무가 각기 다른 모습을 가지길 원합니다. 하지만 일일이 손으로 배치하는 것은 현실적이지 않습니다. 수개월이 소요될 테니까요. 절차적 에셋 생성이 바로 해답입니다. 규칙을 한 번만 작성하면, 엔진이 게임의 비주얼 언어에 맞는 1만 그루의 나무를 자동으로 배치해 주며 개별 작업 없이도 구현할 수 있습니다.

그것이 약속입니다. 현실은 더 복잡합니다. 절차적 생성은 작업을 없애는 것이 아니라, 작업이 더 앞단으로 이동하는 것입니다. 그 혜택을 누리기 전에, 이를 가능하게 하는 시스템을 구축해야 합니다. 그리고 그 시스템에는 실제 비용, 실제 한계, 그리고 다른 영역에서는 해결하기 어려운 특정 문제를 더 잘 해결하는 능력이 존재합니다.

이 글에서는 절차적 에셋 생성이 게임 개발자에게 실제로 어떤 역할을 하는지, 어디서 성공하고 어디서 실패하는지, 그리고 이제 하이브리드 파이프라인이 모든 규모의 스튜디오에게 실용적인 경로인 이유를 분석합니다.

절차적 에셋 생성(PCG)의 진정한 의미

절차적 에셋 생성은 알고리즘과 규칙을 사용하여 게임 에셋을 자동으로 만드는 것을 의미합니다. 3D 아티스트가 모든 울타리 기둥을 일일이 모델링하는 대신, 개발자가 높이, 너비, 기둥 간격, 목재 질감 등의 파라미터를 정의하면 시스템이 해당 규칙에 따라 울타리 변형을 생성합니다.

핵심 개념은 시드(seed)입니다. 시드는 난수 생성기를 초기화하는 숫자입니다. 동일한 시드를 사용하면 매번 똑같은 세계가 생성됩니다. 시드를 변경하면 디자인 일관성은 유지되면서도 새로운 버전이 만들어집니다. 이것이 바로 절차적 생성 세계의 재현 및 디버깅을 가능하게 합니다. 완전한 무작위성과 달리, 시드 기반 생성 방식을 사용하면 팀원과 정확한 월드 상태를 공유하거나 특정 레이아웃으로 되돌아갈 수 있습니다.

세 가지 절차적 도구 그룹은 각각 다르게 동작합니다.

수학적 및 잡음 기반 생성

이러한 시스템은 Perlin 노이즈, Simplex 노이즈 또는 셀룰러 오토마타와 같은 함수를 사용하여 지형, 식생 분포 또는 동굴 시스템을 생성합니다. 이들은 절차적 콘텐츠의 가장 오래된 형태이며 결정론적으로 동작하여 동일한 시드는 항상 동일한 출력을 생성합니다.

규칙 기반과 그래프 기반 시스템

이를 통해 아티스트는 명시적인 규칙과 파라미터를 정의할 수 있습니다. 언리얼 엔진 5의 PCG 프레임워크는 각 노드가 특정 위치에 에셋 생성, 각도 범위 내 무작위 회전, 물과의 근접도에 따른 밀도 조정과 같은 규칙을 나타내는 노드 그래프를 사용합니다. Houdini는 바위부터 전체 도시 블록에 이르기까지 무엇이든 생성할 수 있는 포괄적인 절차적 노드 네트워크로 이를 한층 더 발전시킵니다.

AI 기반 생성

이것은 가장 최신 카테고리입니다. 텍스트 또는 이미지 프롬프트는 규칙 정의를 완전히 우회하여 3D 모델을 직접 생성합니다. 이는 고전적인 의미의 절차적 방식이 아니며, 규칙은 수동으로 작성되는 것이 아니라 학습 데이터에서 자동으로 습득됩니다. 하지만 이는 개별 자산에 대한 수작업 없이 자산을 생성한다는 점에서 동일한 파이프라인 단계에 해당합니다.

게임 개발사를 위한 주요 이점

프로시저럴 생성의 매력은 비용이 들지 않는다는 점이 아닙니다. 다양성에 드는 비용을 시간에 걸쳐 분산시킨다는 데 있습니다. 이를 구체적인 예로 살펴보겠습니다.

선형 비용 증가 없이 규모 확장

10,000개의 고유한 나무로 구성된 수작업 숲은 아티스트 작업 시간 10,000단위가 필요합니다. 5개의 기본 나무 메시와 스캐터 시스템을 사용하여 10,000가지 변형을 생성하는 절차적 숲은 기본 메시를 제작하는 아티스트 1명과 스캐터 규칙을 설정하는 테크니컬 아티스트 1명이 필요합니다. 이후 10,000가지 변형은 사실상 무료로 제공됩니다.

다양성과 반복 플레이 가치

시드마다 서로 다른 세계가 생성됩니다. 로그라이크나 오픈 월드 게임을 다시 플레이하는 플레이어는 단순히 적 배치가 바뀌는 것이 아니라 실질적으로 다른 경험을 하게 됩니다. Hades II, Caves of Qud, No Man's Sky는 모두 이러한 특성을 핵심 요소로 삼고 있습니다.

더 작은 빌드 크기와 런타임 메모리 사용량

절차적 세계를 배포할 때는 렌더링된 자산이 아닌 알고리즘 규칙과 시드를 배포합니다. 시드 기반 지형 시스템은 메가바이트 단위의 파라미터로 이루어질 수 있습니다. 반면, 사전 제작된 메시로 동일한 지형을 표현하면 수 기가바이트에 달할 수 있습니다. 대규모 오픈 월드에서는 이는 경미한 사항이 아닙니다.

시드 기반 결정성과 중요한 이유

시드는 절차적 출력을 재현 가능하게 만드는 요소입니다. 동일한 시드 값은 항상 동일한 결과를 생성하므로, 팀이 정확한 월드 상태를 공유할 수 있고, QA가 특정 레이아웃을 복제할 수 있으며, 업데이트가 있어도 동일한 월드를 재생성할 수 있습니다. 이러한 결정성이 없으면 특정 생성된 장면에 대해 협업하거나 디버깅할 수 없게 됩니다. 이러한 결정성 덕분에 No Man's Sky와 Dwarf Fortress 같은 게임이 플레이어에게 월드 좌표를 알려주고 동일한 위치를 방문하게 할 수 있습니다.

개발 주기 단축 및 후반부 변경 비용 절감

플레이테스트 후 숲의 밀도를 두 배로 늘리고 싶으신가요? 밀도 매개변수를 변경하고 다시 생성하면 됩니다. 수작업으로 제작된 세계라면 몇 주 동안의 배치 작업을 다시 해야 합니다. 하지만 절차적으로 생성된 세계에서는 그저 슬라이더 하나면 됩니다.

대규모 환경에서의 일관성

규칙은 스타일을 일관되게 유지합니다. 수제로 제작된 세계는 모든 아티스트가 아트 바이블을 숙지하고 준수하는 데 의존하지만, 프로시저얼 시스템은 아트 바이블을 자동으로 적용합니다.

다음은 가장 중요하게 여겨지는 혜택별 실질적 영향을 간략하게 비교한 것입니다.

프로시저럴 vs 수작업 vs AI: 의사결정 기준

대부분의 가이드는 절차적 생성의 장점만 언급한 채 여기서 멈춥니다. 하지만 특정 자산 유형에 잘못된 방법을 선택하면 비효율적입니다. 다음은 실용적인 의사 결정 매트릭스입니다.

절차적 접근이 빛을 발하는 곳

절차적 생성은 정밀한 배치보다 다양성이 더 중요한 대량의 비주요 콘텐츠에 적합한 선택입니다. 숲, 바위, 잔해 지대, 멀리 있는 건물, 흩어진 소품, 드롭 테이블, 적 스폰 등은 절차적 시스템의 주요 활용 분야입니다.

수동 작업이 여전히 더 나은 경우

수작업은 핵심 자산, 스토리텔링의 초점, 리깅된 캐릭터, 그리고 클로즈업 게임플레이에서 비중 있게 다뤄지는 모든 요소에 있어 대체 불가능합니다. 보스 전투 세트 피스, 주인공 캐릭터, 플레이어가 자세히 살펴보는 소품 등은 노이즈 함수가 아니라 아티스트의 감각으로 빚어내야 합니다.

AI 생성의 역할

Triverse와 같은 AI 도구는 절차적 방식과 수동 방식 사이의 간극에 자리합니다. 일회성 소품, 특정 게임용 모듈형 에셋, 또는 레퍼런스 기반 변형이 필요한 경우가 있습니다. 같은 상자 모델을 세 가지 다른 목재 색상으로 만든다거나, 비율을 공유하는 무기군을 생각해 보세요. 이런 작업들은 Houdini 절차적 시스템을 구축할 정도로 정당화되지는 않지만, 수동으로 하기에는 느립니다. AI 생성은 바로 이 영역을 정확히 담당합니다.

규모와 변화가 핵심 요소인 게임, 예를 들어 오픈 월드, 로그라이크, 생존 크래프팅 게임을 만들고 있다면 프로시저럴 생성이 파이프라인에 있어야 합니다. 모든 프레임을 세심하게 구성하는 4시간 분량의 내러티브 경험을 만들고 있다면 수작업이 중심이 됩니다. 대부분의 스튜디오에게 답은 둘 다입니다.

작업 흐름: 규칙 정의부터 에셋 배포까지

절차적 생성(procedural generation)은 누르는 버튼이 아닙니다. 구축하는 파이프라인입니다. 실제 작동 과정은 처음부터 끝까지의 전체 과정에서 다음과 같습니다.

자산 라이브러리를 먼저 구성하세요

단일 규칙을 작성하기 전에, 무엇을 절차적으로 생성하고 무엇을 그렇지 않을지 결정하세요. 흔한 실수는 지나치게 많은 것을 절차화하여, 의도적으로 디자인된 느낌보다는 무작위로 생성된 듯한 느낌을 주는 자산들로 게임을 가득 채우는 것입니다. 명확한 목록으로 시작하세요: 게임에 어떤 자산이, 얼마나 많은 양으로, 어느 수준의 LOD가 필요한가요?

규칙 정의하기

이것이 핵심 작업입니다. Scatter 시스템의 경우, 어떤 메시가 생성될지, 회전 범위, 스케일 변화, 경사 및 높이 제약, 클러스터링 동작, 플레이어와의 거리에 따른 밀도 감쇠를 정의합니다. 지형 시스템의 경우, 노이즈 옥타브, 침식 매개변수, 바이옴 전환, 메시와 빌보드 간 LOD 전환을 정의합니다. Houdini의 경우, 게임용으로 바로 사용 가능한 에셋을 출력하는 노드 네트워크를 작성합니다. 여기에 많은 시간을 투자해야 합니다. 여기서 여러분의 세계 품질이 성패를 좌우합니다.

생성, 배포 및 유효성 검사

시스템을 실행하고 출력을 검토합니다. 부유 객체, 클리핑된 지오메트리, z-파이팅 및 성능 급등이 있는지 확인하세요. 비매니폴드 지오메트리, 누락된 충돌 메시 또는 폴리곤 예산 초과를 감지하는 자동 검증 스크립트를 사용하면 플레이테스트에 도달하기 전에 문제를 사전에 발견할 수 있습니다.

오프라인 생성 대 런타임 생성

두 가지 모드가 있습니다. 오프라인 생성은 시스템을 한 번 실행하여 정적 월드를 생성하고, 해당 월드를 데이터로 출력합니다. 런타임 생성은 플레이어가 탐색하는 동안 실시간으로 시스템을 실행하여 필요에 따라 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 오프라인 방식은 더 단순하고 검증이 용이하며, 런타임 방식은 메모리 효율성이 높고 무한한 월드를 가능하게 합니다. 언리얼 엔진 5의 PCG 프레임워크는 두 가지 방식을 모두 지원합니다.

엔진 파이프라인에 통합하세요

생성된 에셋을 적절한 형식으로 내보냅니다. 엔진 가져오기를 위한 glTF 또는 FBX 형식의 정적 메시, 엔진 네이티브 형식의 지형 데이터, 런타임 스포너 컴포넌트로서의 스캐터 데이터를 내보낼 수 있습니다. 적절한 피벗 포인트 설정, 충돌 메시 구성 및 LOD 그룹을 통해 생성된 에셋과 게임 사용 가능 에셋 간의 차이를 줄여줍니다.

환경 모델링 워크플로와 게임 개발 파이프라인에서의 역할에 대한 자세한 내용은 다음 가이드를 참조하세요. 게임 환경 모델링이란 및 게임을 위한 절차적 에셋 생성: 장점, 툴, 워크플로. 모듈식 로우폴리 환경 에셋과 게임 엔진 임포트용 3D 모델 준비 사항에 대해 알아보려면 다음을 확인하세요. 3D 모델을 게임용으로 준비하는 방법.

게임용

업계의 필수 도구

절차적 생성 도구 환경은 크게 성장했습니다. 주요 도구는 다음과 같습니다.

언리얼 엔진 5 PCG 및 유니티 테레인

는언리얼 엔진 5 PCG 프레임워크 엔진 내에서 직접 월드 생성 시스템을 구축할 수 있는 노드 그래프 환경을 제공합니다. PCG 그래프는 에디터 타임 및 런타임 실행, 월드 컨텍스트 인식 스포닝, 템플릿을 통한 계층적 데이터 구성을 지원합니다. 이미 언리얼을 사용 중이라면, 이는 진입 장벽이 가장 낮은 시작점입니다.

블렌더 지오메트리 노드는 절차적 모델링과 스캐터링 시스템에 있어 무료이며 강력한 도구입니다. 블렌더의 기존 에셋 파이프라인 내에서 작동하며 어떤 게임 엔진이든 내보내기 가능합니다. 복잡한 절차적 네트워크의 경우 후디니의 노드 시스템만큼 성숙하지는 않지만, 접근성이 뛰어나고 지속적으로 개선되고 있습니다.

SideFX Houdini는 절차적 게임 에셋 파이프라인의 업계 표준입니다. 너티 독, 게릴라 게임스, 유비소프트와 같은 스튜디오는 오픈 월드를 생성하는 시스템을 구축하기 위해 Houdini를 사용합니다. 연 $270의 인디 라이선스는 소규모 팀도 부담 없이 이용할 수 있게 해줍니다. 단점으로는 학습 난이도가 높다는 점이 있습니다. Houdini의 노드 시스템은 3D 분야의 다른 어떤 것과도 근본적으로 다릅니다.

Substance Designer는 프로시저얼 재질과 텍스처를 다룹니다. 이는 단순 반복 느낌을 주지 않으면서도 정의된 스타일을 따르는 기본 재질, 데칼 및 표면 변형을 생성하는 데 적합한 도구입니다.

Meshy, Sloyd, Tripo를 포함한 AI 기반 생성 도구들은 "빠르게 보기 좋은 소품 몇 개가 필요하다"는 사용 사례를 충족합니다. 이들은 프로시저럴 시스템을 대체하지는 않지만, 프로시저럴 파이프라인을 구축할 만큼의 가치가 없는 소규모 작업 영역의 공백을 메워줍니다. 이러한 도구들은 문맥상 이름을 언급할 가치는 있으나, Triverse의 직접적인 경쟁작이기 때문에 여기서는 링크를 제공하지 않습니다.

게임 개발 워크플로우 전반에 걸쳐 AI 도구를 더 포괄적으로 비교해 보려면, 게임 개발을 위한 AI 3D 모델 생성기 비교를 참조하세요.

누구도 말하지 않는 함정

절차적 생성에 관한 대부분의 콘텐츠는 여기서 멈춥니다. 장점을 나열하고 거기서 마무리합니다. 그건 무책임한 일입니다. 실제로 무엇이 잘못되는지는 다음과 같습니다.

반복 피로감

플레이어들은 당신이 예상하는 것보다 반복을 더 빨리 눈치챕니다. 5개의 나무 메시를 무작위 스케일과 회전을 사용하여 생성된 숲은 몇 시간 후부터 단조롭게 느껴집니다. 해결책은 더 많은 무작위성이 아니라, 더 뚜렷한 기본 에셋과 더 폭넓은 변형 파라미터 공간입니다. 하지만 이는 더 많은 사전 작업을 의미하며, 개발사들이 이를 건너뛰는 경우가 많습니다.

청결하고 차가운 분위기

순수 절차적 출력물은 작가의 의도가 담겨 있지 않습니다. 수작업으로 만들어진 환경은 신중한 배치를 통해 이야기를 전달합니다. 이 통이 여기에 있는 이유는 누군가가 두고 갔기 때문입니다. 절차적 산포는 서사적 일관성이 아닌 커버리지 극대화를 위한 규칙에 따라 통을 배치합니다. 그 결과 기술적으로는 정확하지만 감정적 울림이 부족합니다. 이것이 바로 최고의 절차적 세계조차도 나머지 절차적 생성 공간 안에 아티스트가 직접 히어로 소품과 서사적 요소를 손수 배치하는 이유입니다.

성능 부채

실시간 절차적 생성에는 실질적인 비용이 따릅니다. 지형을 생성하거나 개체를 실시간으로 생성하면 프레임 렌더링에 사용될 수 있는 CPU와 메모리를 소모합니다. 청크 분할, LOD, 비동기 로딩, 오브젝트 풀링과 같은 해결책이 있지만, 소규모 스튜디오가 종종 과소평가하는 엔지니어링 시간이 필요합니다.

아트 디렉션 공백

프로시저럴 시스템은 규칙을 통해 일관성을 유지하지만, 규칙 자체에는 미적 감각이 없습니다. 규칙 파라미터로 변환될 수 있는 명확한 아트 바이블이 없으면 프로시저럴 시스템은 표류하게 됩니다. 그 전형적인 증상은 기술적으로는 정확해 보이지만 톤이 일관되지 않은 세계입니다.

프로시저럴 파이프라인을 도입하기 전에 냉정하게 판단해야 합니다. 여러분의 팀이 훌륭한 규칙을 작성할 수 있는 테크니컬 아트 역량을 갖추고 있습니까? 그렇지 않다면 뛰어난 아트를 제작하는 것보다 빠르게 만들 수는 있지만, 결과물은 훌륭한 아트나 평범한 규칙만도 못한 수준에 그치게 될 것입니다. 프로시저럴 생성은 테크니컬 아티스트의 역할을 대체하지 않습니다. 오히려 테크니컬 아티스트에게 더 강력한 도구를 제공합니다.

실제로 배포되는 하이브리드 파이프라인 구축

절차적 생성(procedural generation)을 가장 성공적으로 활용하는 스튜디오들은 그것에 전적으로 의존하지는 않습니다. 그들은 각 자산 유형을 가장 잘 맞는 방식에 할당하는 하이브리드 파이프라인을 구축합니다.

대량 처리를 위한 절차적 접근

배경 식생, 원경 건물, 바위 지대, 잔해, 흩어진 소품 등 플레이어가 멀리서 보며 주의 깊게 관찰하지 않는 모든 요소입니다. 바로 여기서 절차적 생성이 진가를 발휘합니다. 높은 볼륨, 낮은 정밀도 요구.

영웅 매뉴얼

주요 소품, 서사용 세트 피스, 캐릭터, 그리고 플레이어가 세밀하게 관찰하는 모든 요소. 아티스트는 이러한 요소를 한 번 제작하며, 이는 세계의 비주얼을 지탱합니다. 주인공의 얼굴은 절차적 생성 대상이 아닙니다.

중산층을 위한 AI

Triverse가 바로 이 지점에서 진가를 발휘합니다. 전체 Houdini 설정을 구축하기에는 수량이 부족한 단발성 프롭, 비율은 같지만 디테일은 서로 다른 모듈식 에셋 패밀리, 또는 특정 게임을 위한 참조 이미지 기반 변형 등이 여기에 해당합니다. 이러한 작업들은 AI 생성의 최적 영역입니다. 수작업보다 빠르고, 완전한 프로시저럴 방식보다 제작자의 의도를 더 잘 반영합니다.

실용적인 예시: 판타지 RPG 게임은 상점 인벤토리에 40종의 고유한 무기 소품이 필요합니다. 무기를 위한 절차적 산포 시스템을 구축하는 것은 과도한 작업입니다. 아티스트에게 40종을 각각 모델링하도록 의뢰하는 것은 비용이 많이 듭니다. Triverse를 사용하여 몇 개의 참조 스케치와 변형(검 계열, 도끼 계열, 철퇴 계열)으로부터 생성하면, 단 하루 오후 만에 엔진에서 바로 사용할 수 있는 40개의 고유한 에셋을 확보할 수 있습니다.

AI 생성이 파이프라인에서 어떤 역할을 하는가

Triverse AI 절차적 생성 시스템으로는 자동화 비용이 너무 높고, 수작업으로는 대량 생산 속도가 너무 느린 애셋 파이프라인 부분을 처리합니다.

깔끔한 토폴로지의 소품을 위한 아티스트 메시

PNG 또는 JPG 참조 이미지, 컨셉 스케치, 소품 사진, 스타일 참조를 업로드하면 Triverse Artist Mesh가 1K, 2K 또는 4K의 사전 설정된 정점 수로 깔끔한 삼각형 메시지를 생성합니다. 출력물은 엔진에서 바로 사용할 수 있으며, 대부분의 소품 및 환경 용도에는 리토폴로지가 필요 없는 깔끔한 토폴로지를 제공합니다. 생성당 고정 비용은 25 크레딧입니다.

하이폴리 베이크를 위한 HD 메시

법선 맵을 베이킹하거나 고해상도에서 저해상도로의 소스 메시를 생성할 때 밀도 높은 지오메트리가 필요한 경우, Triverse HD Mesh는 더 많은 폴리곤을 포함합니다. 타겟 게임 해상도로 디시메이션하기 전에 수작업 페인팅 또는 법선 맵 베이킹 워크플로우의 하이폴리 소스로 이 기능을 사용하세요.

분할 및 순회

단일 캐릭터 컨셉 아트 또는 프롭 참조 이미지를 업로드하세요. Triverse Split이 각 구성 요소를 자동으로 감지하여 개별 카드로 분할한 후 각각 생성합니다. 재업로드 없이도 원하는 카드를 다시 생성할 수 있습니다. 하나의 참조 이미지로 전체 프롭 세트를 제작하는 일괄 처리 워크플로우입니다. 지금 바로 Triverse Studio에서 이용할 수 있습니다. 갑옷, 무기, 액세서리가 포함된 단일 캐릭터 스케치가 각 조각을 독립적으로 생성, 반복 작업 및 내보낼 수 있는 모듈형 에셋 세트로 변환됩니다.

이미지 또는 텍스트에서 개별 3D 소품을 생성하는 방법에 대한 전체 가이드는 이미지 또는 텍스트 프롬프트로 3D 소품 생성하기를 참조하세요. 엔진 임포트 전 정리 시에는 논매니폴드(non-manifold) 지오메트리 확인, 목표 폴리곤 수 달성을 위한 디시메이트 모디파이어 실행, UV 섬 배치 확인이 중요합니다.

핵심 요약

절차적 콘텐츠 생성은 마법이 아닙니다. 사전 제작 시간을 들여 이후 확장성을 얻는 시스템입니다. 다양성과 규모가 핵심 설계 요소인 게임에서 대량의 비핵심 콘텐츠에 가장 효과적입니다. 오픈 월드, 로그라이크, 생존 게임, 대규모 멀티플레이어 환경에서는 절차적 생성이 예산을 초과하지 않으면서 필요한 규모로 세계를 메울 수 있는 유일한 방법인 경우가 많습니다.

솔직한 주의사항: 이것이 미술 감독을 대체하지는 않습니다. 규칙은 작성된 만큼만 스타일을 강제합니다. 테크니컬 아트 역량이 부족한 스튜디오는 기술적으로는 일관되지만 미학적으로 평범한 결과를 얻게 됩니다.

현재 대부분의 팀에 대한 실용적인 해답: 대량의 배경 콘텐츠에는 절차적 생성을, 주요 자산에는 핸드크래프트 아트를, 그리고 중간 tier에는 AI 생성을 활용합니다. 이는 ‘수동으로 모델링하기엔 너무 많지만’ ‘후디니 파이프라인을 구축할 만큼의 가치가 없는’ 사이의 일회성 소품과 모듈형 자산 패밀리를 포함합니다. Triverse는 이러한 중간 tier를 직접적으로 처리합니다.

절차적 3D 에셋 생성에 대해 자주 묻는 질문