이유 1
만들자마자 걸어 들어가기
Unity에서는 모델이 처음부터 엔진 안에 있었으니, ASTRA가 작업을 끝내는 즉시 개발자가 1인칭으로 걸어 들어가, 사람 크기로 보며 고칠 곳을 찾을 수 있었습니다. 개발자의 설명에 따르면, Blender 모델을 캐릭터 컨트롤러로 플레이 테스트하려면 먼저 내보내기와 가져오기, 콜라이더 작업을 거쳐야 합니다.
제작 사례 · GPT-6 ASTRA × UModeler X × PicoBerry
GPT-6 ASTRA로 비교한 Blender vs Unity — 콜로세움 하나를 두 번 짓고, 마무리는 엔진에서
개발자 한 명이 GPT-6 ASTRA에게 같은 일을 두 번 맡겼습니다. 지금 남아 있는 모습의 콜로세움을 한 번은 Blender에서, 한 번은 UModeler X를 쓴 Unity에서 모델링하게 한 것입니다. 두 결과가 같았으므로, 만들자마자 1인칭으로 걸어 볼 수 있는 Unity에서 작업을 이어 갔습니다. 관중은 PicoBerry가 제공했습니다. 아래 시각은 프로젝트 로그와 리비전 노트에서 가져왔고, 나머지는 개발자 본인의 설명으로 채웠습니다.
Unity 속 고대 콜로세움. 건물은 대부분 ASTRA의 스펙으로 세운 UModeler X 쉐이프이고, 관중은 PicoBerry 모델입니다.
무엇으로 만들었나GPT-6 ASTRABlenderUnityUModeler XPicoBerry API
GPT-6 ASTRA는 Blender와 Unity 중 어디에서 모델링을 더 잘하나요?
이번 테스트에서는 어느 쪽도 아니었습니다. GPT-6 ASTRA는 도면을 포함한 레퍼런스 이미지 200장을 읽어 미터 단위 스펙 하나로 정리하고, 그 스펙으로 Blender와 UModeler X를 쓴 Unity에서 각각 콜로세움을 만들었습니다. 두 빌드 모두 메시 6,254개, 최고 높이 48.5 m로 나왔고, 로그상 Blender 빌드 시작부터 양쪽 비교까지 28분이 걸렸습니다. 차이는 빌드 뒤에 났습니다. Unity에서는 모델이 생기자마자 1인칭으로 걸어 볼 수 있었고, 메시 중 4,926개는 UModeler X 파라메트릭 쉐이프라 계속 편집할 수 있습니다. 그래서 개발자는 Unity에서 씬을 마무리했고, PicoBerry 모델 20종으로 관중 3,917명을 배치해 관중석을 채웠습니다.
같은 스펙으로 Blender와 Unity에서 각각 무엇이 나왔나요?
첫째 날인 9월 14일의 기록입니다. ASTRA가 수치를 한 번 적었고, 두 도구가 각각 그 수치로 모델을 세웠습니다. 기준은 1 unit = 1 m입니다. 두 빌드 모두 대부분 기본 도형이라 세밀한 디테일은 빠져 있지만, 형태와 비례는 도면을 따릅니다.
| Blender | Unity + UModeler X | |
|---|---|---|
| 메시 | 6,254 | 6,254 |
| UModeler X 파라메트릭 쉐이프 | — | 4,926 |
| 삼각형 | 319,260 | 로그에 없음 |
| 최고 높이 | 48.5 m | 48.5 m |
| 1.8 m 사람 기준 스케일 검사 | 통과 | 통과 |
| 버전 | Blender 5.1 | Unity 6000.3 (URP), UModeler X 1.3.0 |
로그(KST): 19:00 Blender 빌드 시작 · 19:09 스펙 파일 작성, colosseum_spec.json(2.2 MB)과 unity_spec.json(2.6 MB) · 19:10 Blender에서 18 MB FBX 내보내기 · 19:11 Blender 검증 통과 · 19:28 양쪽 비교 완료. 개발자는 빌드마다 약 11~15분이 걸렸다고 봅니다.
왜 Unity에서 작업을 이어 갔나요?
수치로는 승부가 나지 않았습니다. 결정을 가른 건, 각 도구에서 개발자가 그다음에 무엇을 할 수 있느냐였습니다.
이유 2
수치를 잃지 않는 쉐이프
UModeler X 쉐이프는 파라미터를 그대로 지닙니다. 아치를 선택하면 인스펙터에 Radius1·Radius2·Depth·Angle·Sides가 나오고, 계단을 선택하면 단 설정이 나옵니다. 수치는 ASTRA가 넣지만, 나중에 누구든 다시 바꿀 수 있습니다.
이유 3
레퍼런스와 모델을 한 화면에
디테일 작업에서는 개발자가 Unity 뷰포트를 레퍼런스 사진의 각도에 맞춘 뒤, 그 사진을 ASTRA에게 건넸습니다. 모델과 비교 기준이 된 사진이 같은 화면에 있어서, 도구 사이를 오갈 일이 없었습니다.
ASTRA의 변경은 어떻게 Unity 씬에 반영됐나요?
개발자의 설명에 따르면 ASTRA는 에디터를 원격 조종하지 않았습니다. 파일을 썼고, 그 파일을 Unity가 씬에 적용했습니다.
| 파일 | 담긴 내용 | 프로젝트의 실제 예 |
|---|---|---|
| 스펙 | 모델 전체를 수치로 | colosseum_r2_spec.json … colosseum_r5_unity_spec.json |
| 델타 | 직전 리비전 이후 바뀐 부분 | unity_r2_delta.json, unity_r4_rebuild_delta.json |
| 패치 | 특정 부분만 고치는 수정 | unity_r2_patch.json, unity_r4_final_patch.json |
모든 변경이 파일로 남기 때문에 리비전마다 되돌릴 수 있고, 두 리비전의 차이를 읽을 수 있으며, 같은 스펙을 Blender와 Unity 양쪽에 그대로 줄 수 있습니다. 첫째 날의 비교가 공정했던 것도 이 구조 덕분이라고 개발자는 봅니다.
리비전 작업 하루는 어떻게 흘러갔나요?
9월 15일(KST)의 기록입니다. R2는 11:35에 끝났고, R8은 8시간 30분 뒤인 20:05에 확정됐습니다. R2~R4는 같은 스펙으로 두 도구 모두에서 만들었고, R5부터는 Unity에서만 만들었습니다. 시각이 하나만 적힌 항목은 그 단계가 끝난 시각입니다.
- R2: 실제 부지에 맞춰 장축을 약 19.94° 돌렸습니다. 방사형 벽에 관통 아치를 내고, 중간 회랑과 경기장 아래 통로를 만들었습니다.
- R3: 종방향 벽 14개로 지하를 다시 짓고, 지하에서 1층, 다시 3층까지 오르는 계단을 넣었습니다.
- R4: 공개 자료가 가리키는 위치로 계단을 옮겼습니다. 근거는 포디움에 관한 2022년 연구, 콜로세움 고고학 공원의 2023년 관람 동선 안내, 아치 보수에 관한 연구입니다.
- R5: 주석이 달린 단면도를 바탕으로 계단 13개와 이들을 잇는 계단을 넣었습니다. 모두 UModeler X의 Stair 쉐이프입니다. 최상층은 높이 31.8 m의 회랑과 높이 37.9 m의 테라스로 나눴습니다.
- R6: 작업이 건물 내부로 들어갔습니다.
- R7: 구조를 레퍼런스와 대조하고, 내부를 안전하게 걸을 수 있게 손보고, 바닥 이음매를 메웠습니다.
- R8을 위한 계단 작업. 14분이 걸렸습니다.
- 조각 436개로 나뉘어 있던 경기장 벽이 UModeler X QuadStrip 네 개로 합쳐졌습니다.
- R8을 확정했습니다.
| 리비전 | 메시 | 파라메트릭 쉐이프 | 보행 검사 |
|---|---|---|---|
| R2 | 7,376 | 5,870 | 계단 구간 네 곳을 1.8 m 콜라이더로 오르내림 |
| R3 | 11,890 | 8,493 | Unity: 오를 때 5,064번, 내려올 때 5,063번 이동 / Blender: 검사 지점 921개 |
| R4 | 11,787 | 8,315 | Unity: 오르내리며 각각 5,431번 이동 / Blender: 검사 지점 1,048개 |
| R5 | 12,144 | 8,660 | Unity: 경로 37개, 양방향 74회 |
R2~R5의 리비전 노트에 이 보행 검사가 기록돼 있습니다. R3~R5의 Unity 검사에서는 키 1.8 m의 CharacterController를 경로마다 시작점에 놓고 텔레포트 없이 움직였으며, 이동이 막힌 적은 한 번도 없었습니다. Blender에서는 경로를 따라 여러 지점에서 바닥 접촉과 신체 공간을 검사했습니다. 어느 검사도 건물의 모든 방을 다루지는 않습니다.
계단 작업은 왜 14분 만에 끝났나요?
개발자가 설명하듯, UModeler X의 계단은 깎아 만드는 지오메트리가 아니라 수치를 지닌 쉐이프이기 때문입니다.
UModeler X의 Stair는 폭과 단 높이, 단 수, 전체 높이, 깊이를 파라미터로 지니고, ASTRA는 도면에서 이 수치를 읽어 채웠습니다. 개발자의 표현을 빌리면, AI는 도형을 깎는 게 아니라 숫자를 채웁니다. 완성된 씬에는 계단 쉐이프가 253개 있습니다.
14분9월 15일 계단 작업, 17:27~17:41
253완성된 씬의 계단 쉐이프
17,927완성된 씬의 UModeler X 파라메트릭 쉐이프
최적화 작업으로 무엇이 달라졌나요?
R8 씬과 9월 16일의 로딩 최적화 씬을 파일로 비교해 측정했습니다.
| 최적화 전 | 최적화 후 | 변화 | |
|---|---|---|---|
| GameObjects | 30,950 | 26,078 | −15.74% |
| MeshRenderers | 27,859 | 22,803 | −18.15% |
| 씬 파일 | 181.2 MB | 135.0 MB | −25.5% |
개발자가 특히 꼽는 단계는 이 작업보다 앞선 9월 15일 저녁에 있었습니다. 경기장 벽을 이루던 조각 436개를 버리지 않고 QuadStrip 네 개로 다시 합친 것입니다. 개발자의 표현을 빌리면, 이제 곡선 하나를 잡아당기면 벽이 따라오므로 합친 씬도 여전히 편집할 수 있습니다.
유적은 어떻게 관광지가 되고, 다시 고대 경기장이 됐나요?
씬 두 개가 더 나왔습니다.
개발자는 현재의 유적이 로마의 관광지처럼 느껴지도록 주변에 상점과 거리를 요청했습니다. 낮·밤·아침 버전이 9월 16일 14:59부터 15:25 사이에 나왔습니다. 26분 만에 세 버전입니다. 여기 실린 장면에는 광장 위의 유적과 우산소나무 몇 그루가 보이고, 상점이나 거리는 보이지 않습니다.
두 번째 콜로세움에는 레퍼런스를 더했습니다. 개발자는 콜로세움 공식 웹사이트의 내부 구조 자료와 실제 단면 이미지를 넣고, 고대의 모습 그대로 지어 달라고 요청했습니다. ASTRA는 원형 구조의 4분의 1만 만든 뒤, 그 4분의 1을 복사·회전해 전체를 완성했습니다. 차양과 관중석 전체, 황제석은 그 뒤에 들어갔습니다.
관중은 왜 PicoBerry로 만들었나요?
관중석에 사람이 들어서자 씬이 살아났지만, ASTRA가 기본 도형으로 만든 사람들이라 가까이서 보면 티가 났습니다.
그래서 개발자는 PicoBerry API를 연결하고 ASTRA에게 이들을 바꿔 달라고 했습니다. ASTRA는 귀족과 병사, 상인, 아이를 비롯해 앉아 있거나 환호하는 로마인 20명을 요청했습니다. 20건 모두 PB Ultra에 보낸 텍스트 프롬프트였고, 9월 17일 15:29:46~15:33:35, 4분 안에 전부 보냈습니다. 프롬프트마다 먼저 이미지가 만들어진 뒤 3D 모델이 됐습니다. 씬은 이 20종으로 관중석 3,917자리를 채웁니다. 개발자의 설명에 따르면 모델은 곧바로 씬에 들어갔습니다. 그보다 앞선 15:04에는 ASTRA가 앉은 관중 프롬프트 하나를 PicoBerry의 AI 모델 세 가지(Hunyuan 3.1, PB Ultra, PB Slim 2)로 시험했고, 그중 PB Slim 2와 PB Ultra 결과를 아래에 실었습니다.
20텍스트 프롬프트로 PB Ultra에서 생성한 PicoBerry 모델
3,917그 20종으로 채운 관중석 자리
4분 미만ASTRA가 20건을 모두 요청하기까지, 9월 17일 15:29:46~15:33:35(KST)
귀족 남성
원로원 의원
병사
상인
노동자
귀족 여성
노부인
엄마와 아이
환호하는 소녀
앉은 소년PicoBerry 관중 20명 가운데 10명을 생성된 그대로 보여 줍니다.
안에서 보면 어떤 모습인가요?
Unity 빌드에는 첫째 날부터 키 1.8 m, 눈높이 1.65 m의 1인칭 컨트롤러가 있었습니다. 개발자는 완성된 콜로세움에도 컨트롤러를 넣어 달라고 요청했습니다. 관중 사이를 드나들기 위해서입니다.
이 모델의 한계는 무엇인가요?
리비전 노트가 이 부분을 조심스럽게 적고 있어, 이 페이지도 그렇게 적습니다.
한계 1
디지털 트윈이 아님
공개된 도면과 사진, 논문을 바탕으로 만든 실물 크기 해석 모델입니다. 돌 하나하나나 파손 경계선까지는 맞지 않을 수 있으며, 리비전 노트도 그렇게 밝힙니다.
한계 2
계단 위치는 해석값
R4에서 공개 자료가 가리키는 곳으로 계단을 옮겼지만, 좌표는 측량 데이터가 아니라 모델에 넣은 입력값입니다. 1층과 2층 사이의 계단은 상세 평면도 없이 고고학 공원이 설명한 구역을 따랐고, 3층으로 오르는 계단은 아치 보수 연구에 실린 그림을 보고 배치했습니다.
한계 3
프레임 레이트는 제시하지 않음
씬 로딩은 5.4초와 5.1초로 측정됐습니다. 성능 프로파일링은 하지 않았기 때문에, 이 페이지는 fps 수치를 제시하지 않습니다.
한계 4
승부가 아닌 파이프라인 비교
두 빌드 모두 ASTRA의 스펙을 따랐습니다. 이 테스트가 보여 주는 것은 같은 스펙이 각 도구에서 무엇을 만들어 내는지이지, 각 도구가 낼 수 있는 최선의 결과가 아닙니다.
자주 묻는 질문
GPT-6 ASTRA가 평면도로 건물을 모델링할 수 있나요?
이번에는 프로토타입 수준으로 해냈습니다. 개발자가 도면을 포함한 레퍼런스 이미지 200장을 건넸고, ASTRA는 거기서 치수를 읽어 미터 단위 스펙을 쓴 뒤 그 스펙으로 모델을 만들었습니다. 형태와 비례는 도면을 따르지만 세밀한 디테일은 그렇지 못합니다. 두 빌드 모두 대부분 기본 도형이기 때문입니다. 프로젝트 노트는 이 모델을 측량 수준의 복제본이 아니라 실물 크기 해석 모델이라고 부릅니다.
AI 모델링에는 UModeler X가 Blender보다 나은가요?
품질 면에서는 아니었습니다. 이번 테스트에서 첫째 날 두 빌드는 양쪽 모두에 기록된 수치, 곧 메시 6,254개와 최고 높이 48.5 m가 모두 같았고, 1.8 m 스케일 검사도 둘 다 통과했습니다. UModeler X의 장점은 실제 작업에서 나왔습니다. 모델을 곧바로 엔진에서 플레이할 수 있었고, 쉐이프가 파라미터를 유지했기 때문에, 이후 수정은 새 지오메트리를 만드는 대신 수치를 고치는 일이 됐습니다.
UModeler X 파라메트릭 쉐이프란 무엇인가요?
만든 뒤에도 설정값을 유지하는 쉐이프입니다. 아치는 Radius1·Radius2·Depth·Angle·Sides를, 계단은 폭과 단 높이, 단 수를, QuadStrip은 곡선을 유지합니다. ASTRA가 도면을 보고 이 수치를 넣었고, 지금도 Unity 인스펙터에서 고칠 수 있습니다. 완성된 씬에는 이런 쉐이프가 17,927개 있고, 그중 253개가 계단입니다.
GPT-6 ASTRA는 Unity와 어떻게 작업했나요?
파일을 통해 작업했습니다. ASTRA는 모델을 JSON 스펙으로, 이후의 변경은 델타나 패치로 썼고, 이를 Unity가 적용했습니다. 첫 빌드는 ASTRA가 짠 에디터 스크립트로 만들었습니다. 개발자의 설명에 따르면 ASTRA가 에디터를 직접 조작한 적은 없습니다. 개발자는 PowerShell에서 ASTRA를 실행했습니다. 모든 변경을 파일로 남겼기에 리비전마다 되돌릴 수 있었고, 스펙 하나를 Blender와 Unity 양쪽에 줄 수 있었습니다.
PicoBerry는 관중을 어떻게 만들었나요?
PicoBerry는 ASTRA가 API로 보낸 텍스트 프롬프트 20개를 하나씩 이미지로 만든 뒤 PB Ultra 3D 모델로 바꿨습니다. ASTRA는 20건을 모두 4분도 채 안 되는 사이에 보냈습니다. 씬은 이 모델들로 관중석 3,917자리를 채웁니다. ASTRA가 기본 도형으로 만들었던 관중을 대신한 것입니다. 건물 자체는 대부분 ASTRA의 UModeler X 쉐이프입니다.
콜로세움을 만드는 데 얼마나 걸렸나요?
개발자는 실제 작업 시간을 약 12시간으로 봅니다. 로그에는 구간별 시간이 남아 있습니다. 9월 14일 첫째 날 비교에 28분, 15일 R2 완료부터 R8까지 8시간 30분(14분짜리 계단 작업 포함), 16일 관광지 버전 세 개에 26분, 그리고 17일에 ASTRA가 관중 20명을 요청하는 데 4분이 채 안 걸렸습니다.
개발자가 직접 모델링한 부분이 있나요?
로그에 남은 것은 모델링이 아니라 디렉션입니다. 개발자는 레퍼런스를 제공하고, 디테일 작업을 위해 뷰포트를 레퍼런스 사진에 맞췄으며, 상점과 고대 버전, 완성된 콜로세움의 1인칭 컨트롤러, PicoBerry 관중을 요청하고, 리비전마다 결과를 확인했습니다. 개발자의 설명에 따르면 쉐이프 자체는 ASTRA가 배치했습니다.
Blender와 Unity, UModeler X는 어떤 버전을 썼나요?
Blender 5.1, URP를 쓴 Unity 6000.3, UModeler X 1.3.0입니다. 공개된 플레이 빌드는 없습니다.
더 살펴보기
GPT-6 ASTRA 게임 개발
GPT-6 ASTRA가 만든 플레이 가능한 three.js RPG. 3D 모델과 휴머노이드 리그, 라이브러리 애니메이션은 PicoBerry에서 나왔습니다.
GPT-6 Sol 게임 개발
개발자가 GPT-6 Sol로 만든 카트 레이싱 게임을 기본 도형 버전과 PicoBerry 에셋 버전으로 보여 줍니다.
UModeler X vs Blender 비교
Unity 작업 기준으로 두 모델링 도구를 기능별로 비교합니다.
AI 3D 생성 API
ASTRA가 관중을 만들 때 호출한 API. API 키와 비동기 작업, 돌아오는 파일까지.