CG 정보
업계 소식, AI 워크플로우, 실무 가이드, 튜토리얼, 도구·플러그인 정보를 모아 올립니다.
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- AI 워크플로우"AI 시대 한국형 VFX 생존법" — 파이프라인의 9할이 바뀐다면AI와 영화 시장 침체가 겹친 국내 VFX 업계의 대응을 다룬 칼럼. 상장사 중 다수가 여전히 적자입니다.블로터 · AI 소스2026년 8월 30일
- AI 워크플로우ComfyUI를 CG 파이프라인에 붙이는 법 — 노드로 쓰는 생성형 AI생성형 AI를 실무 파이프라인에 붙일 때 업계에서 가장 많이 쓰는 도구가 ComfyUI입니다. 이유는 간단합니다 — CG 아티스트에게 익숙한 노드 기반이고, 무료 오픈소스이며, 로컬 GPU에서 돌아서 보안 프로젝트에도 쓸 수 있습니다. CG 실무에서 검증된 활용처: 1. 컨셉 배리에이션 — 러프 스케치나 3D 블로킹 렌더를 img2img로 돌려 방향성 시CGFlow 실무 가이드 · AI 소스2026년 8월 24일
- AI 워크플로우LLM으로 파이프라인 자동화 — 아티스트를 위한 스크립팅 지름길코딩을 모르는 아티스트도 Claude·ChatGPT 같은 LLM으로 파이프라인 자동화 스크립트를 만들 수 있게 됐습니다. CG 툴들은 전부 파이썬을 내장하고 있어서 LLM과 궁합이 특히 좋습니다. 실제로 많이 만드는 것들: 1. 마야/블렌더 배치 스크립트 — "선택한 오브젝트들 이름을 규칙대로 바꾸고 FBX로 일괄 익스포트하는 스크립트 짜줘" 2. NukCGFlow 실무 가이드 · AI 소스2026년 8월 24일
- AI 워크플로우스토리보드·프리비즈의 AI 혁신 — 기획 단계가 빨라진다생성형 AI가 최종 납품물보다 먼저 정착한 곳은 기획·프리프로덕션 단계입니다. 여기는 '품질 완성도'보다 '아이디어 전달 속도'가 중요해서 AI의 약점이 문제가 되지 않기 때문입니다. 스토리보드: - 이미지 생성 모델로 샷별 키프레임을 빠르게 시각화 — 그림을 못 그리는 연출자도 보드를 만들 수 있게 됐습니다 - 캐릭터 일관성 유지 기능(레퍼런스 고정)이CGFlow 정리 · 컨셉아트2026년 8월 24일
- AI 워크플로우로컬 AI vs 클라우드 AI — 보안 프로젝트에서의 선택 기준NDA가 걸린 프로젝트에서 AI 도구를 쓸 때 가장 먼저 확인할 것은 성능이 아니라 '데이터가 어디로 가는가'입니다. 클라우드 AI (Runway, 각종 웹 서비스): - 장점: 설치 없음, 최신 모델, GPU 불필요 - 리스크: 업로드한 이미지·영상이 외부 서버로 전송됩니다. 서비스에 따라 학습 데이터로 활용될 수도 있습니다 (약관 확인 필수) - 미공CGFlow 실무 가이드 · AI 소스2026년 8월 24일
- AI 워크플로우메타휴먼과 AI의 결합 — 디지털 휴먼 제작의 현재에픽게임즈의 메타휴먼(MetaHuman)은 디지털 휴먼 제작의 표준 도구가 됐고, 언리얼 5.7에서 통합이 한층 깊어졌습니다. AI 기술들과 결합하면서 가능해진 것들을 정리합니다. 제작 단계의 AI 결합: 1. Mesh to MetaHuman — 스캔 데이터나 조각한 얼굴 메시를 메타휴먼 릭으로 자동 변환. 실존 인물 기반 디지털 더블 제작이 빨라졌습니다CGFlow 정리 · 언리얼/리얼타임2026년 8월 23일
- AI 워크플로우생성형 AI와 저작권 — 2026년 CG 프리랜서가 계약서에 써야 할 것생성형 AI를 실무에 쓰는 것과 별개로, 법적 리스크 관리는 프리랜서 본인의 몫입니다. 2026년 현재 기준으로 정리합니다. 현재 상황 (요지): - 한국을 포함한 다수 국가에서 'AI가 단독 생성한 결과물'은 저작권 보호를 받기 어렵다는 입장이 우세합니다. 사람의 창작적 기여가 있어야 보호됩니다 - 학습 데이터 관련 소송이 여러 나라에서 진행 중이라, CGFlow 실무 가이드 · AI 소스2026년 8월 23일
- AI 워크플로우Nuke CopyCat 실전 — 내 샷으로 AI 모델을 직접 학습시키기Nuke의 CopyCat은 '범용 AI'가 아니라 '내 샷 전용 AI'를 만드는 도구입니다. 몇 프레임만 손으로 작업해서 예시로 주면, 나머지 프레임에 같은 작업을 AI가 반복 적용합니다. 실무 활용 예: - 로토·가비지 매트: 10프레임만 손으로 따고 학습 → 시퀀스 전체 자동 적용 - 뷰티/클린업: 특정 배우의 피부 보정, 문신 제거를 예시 기반으로 Foundry / CGFlow 정리 · AI 소스2026년 8월 23일
- AI 워크플로우AI 업스케일·프레임 보간으로 렌더 시간 절반 만들기렌더 비용을 줄이는 가장 현실적인 AI 활용법은 화려한 생성이 아니라 업스케일과 보간입니다. 전략 1 — 저해상도 렌더 + AI 업스케일: 2K로 렌더하고 Topaz Video AI 등으로 4K 업스케일하면, 4K 네이티브 렌더 대비 렌더팜 비용이 크게 줄어듭니다. 디테일이 화면을 가득 채우는 히어로 샷은 네이티브로, 모션 빠른 샷·배경 위주 샷은 업스케CGFlow 실무 가이드 · 렌더링2026년 8월 22일
- AI 워크플로우Text-to-3D의 현주소 — Meshy·Tripo급 생성 모델, 실무에 쓸 수 있나텍스트나 이미지 한 장으로 3D 모델을 생성하는 서비스(Meshy, Tripo, Hitem3D 등)가 빠르게 발전하고 있습니다. 2026년 현재 실무 관점의 냉정한 평가입니다. 지금 당장 쓸 수 있는 곳: 1. 프리비즈·블로킹 — 배경에 깔릴 소품을 몇 분 만에 채워 레이아웃 검증 2. 컨셉 탐색 — 형태 아이디어를 3D로 빠르게 돌려보며 디자인 결정 3CGFlow 정리 · 모델링2026년 8월 22일
- AI 워크플로우NVIDIA Audio2Face — 음성만으로 페이셜 애니메이션 만들기대사 녹음 파일만 넣으면 립싱크와 표정 애니메이션을 자동 생성하는 NVIDIA Audio2Face는 페이셜 작업의 진입 장벽을 크게 낮춘 도구입니다. 동작 방식: 오디오의 음소·감정을 분석해 3D 페이스 메시의 블렌드셰이프 값(ARKit 호환 포함)을 프레임 단위로 출력합니다. 결과를 메타휴먼, 자체 릭, 블렌더 캐릭터에 리타게팅할 수 있습니다. 실무 NVIDIA / CGFlow 정리 · 애니메이션2026년 8월 22일
- AI 워크플로우AI 텍스처 생성 워크플로우 — 프롬프트에서 PBR 머티리얼까지텍스처링에도 생성형 AI가 실무 단계로 들어왔습니다. 현재 검증된 워크플로우를 정리합니다. 대표 도구: 1. Adobe Substance 3D Sampler — 사진이나 생성 이미지를 PBR 머티리얼(알베도·러프니스·노멀 분리)로 변환. 텍스트 프롬프트 기반 생성 기능도 통합되는 추세 2. ComfyUI + 타일링 워크플로우 — 심리스 텍스처 베이스를 무CGFlow 실무 가이드 · 텍스처링2026년 8월 22일
- AI 워크플로우AI 로토·클린업 도구 비교 — 어디까지 자동화됐나합성 노동의 양대 산맥이던 로토스코핑과 클린업이 AI로 가장 크게 바뀐 영역입니다. 2026년 실무 지형도를 정리합니다. 로토·세그멘테이션: 1. Nuke CopyCat — 샷 맞춤 학습형. 까다로운 샷에 최강이지만 학습 준비 필요 2. SAM 계열(Segment Anything) 기반 툴들 — 클릭 몇 번으로 객체 분리. 러프 매트는 즉시, 정밀 엣지는CGFlow 실무 가이드 · 합성2026년 8월 22일
- AI 워크플로우AI 시대의 CG 견적 — 싸진 것과 안 싸진 것을 구분하라"AI 있으니까 싸게 되죠?"는 2026년 프리랜서가 가장 자주 듣는 말입니다. 감정적으로 답하지 말고 구조적으로 답하는 법을 정리합니다. 실제로 싸진 것 (AI가 시간을 줄인 영역): - 로토·클린업·마커 제거 등 반복 노동 - 컨셉 배리에이션·무드보드 (탐색 단계) - 배경·필러 에셋, 텍스처 베이스 - 업스케일로 대체 가능한 렌더 비용 안 싸진 것CGFlow 실무 가이드 · AI 소스2026년 8월 22일
- AI 워크플로우Runway ML과 생성형 AI, VFX 실무에서 실제로 쓰이는 지점'AI가 VFX를 대체한다'는 뉴스는 많지만, 2026년 현재 실무에서 검증된 사용처는 생각보다 구체적입니다. 실제로 돈이 되는 사용처: 1. 로토스코핑·마스킹 — AI 로토는 이미 표준입니다. 사람은 최종 정리만 2. 클린업 — 와이어 제거, 마커 제거, 크라우드 중복 제거 3. 업스케일·디노이즈 — 낮은 샘플 렌더를 AI 디노이저로 마감해 렌더 시간 CGFlow 정리 · AI 소스2026년 8월 21일
- AI 워크플로우AI 시대의 주니어 생존 전략 — 반복 작업이 사라진 자리에서로토·클린업·매치무브 같은 전통적 주니어 업무가 AI로 넘어가면서 '경력 사다리의 첫 칸'이 사라지고 있다는 우려가 2026년 업계의 뜨거운 주제입니다. 신인 입장에서의 현실적 전략: 1. AI를 경쟁자가 아니라 팀원으로 — 'AI 로토 결과를 빠르게 검수·보정할 줄 아는 사람'은 오히려 몸값이 오릅니다. 툴을 피하지 말고 툴의 감독이 되세요 2. 원리CGFlow 정리 · AI 소스2026년 8월 18일
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