API 키 하나로 젤다 스타일의 3D 게임 처음부터 직접 만들기

환경을 묘사하는 단 한 문장에서 시작해, 저는 결국 게임 엔진 안에서 걷고 점프하며 ‘젤다(Zelda)’의 시각적 분위기를 담은 생체 발광 협곡을 누비는 3D 캐릭터를 완성했습니다. 저는 모델링 프로그램을 열어본 적도, 로우 레벨 렌더링 코드를 단 한 줄도 작성한 적이 없습니다.

이 글은 제가 겪은 시행착오를 포함하여 그 전체 과정을 상세히 설명합니다. 제가 사용한 모든 AI 기능은 단일 플랫폼인 Atlas Cloud에서 제공되었으며, 전체 워크플로우는 단 하나의 API 키로 작동했습니다.

QkUbY0NSgEg

짧은 요약: 과거엔 팀이 필요했던 작업, 이제는 하나의 API로 충분

과거에는 3D 게임을 만든다는 것이 여러 기술적 장벽을 넘어야 하는 일이었습니다. ZBrush나 Blender 같은 도구로 모델링하는 법을 알아야 했고, 뼈대를 갖춘 캐릭터 리깅(rigging), 키프레임이나 모션 캡처를 통한 애니메이션 작업, 그리고 이 에셋들을 게임 엔진으로 불러오는 코딩까지 거쳐야 했습니다. 초보자에게는 이 단계 중 하나만으로도 시작도 하기 전에 프로젝트를 포기하게 만들기 충분했죠.

제가 검증하고 싶었던 것은 간단했습니다. 과연 AI가 이 단계들을 처음부터 끝까지 연결하여, 모델링이나 프로그래밍 배경지식이 없는 사람도 엔진 내에서 실제로 실행 가능한 3D 게임 데모를 만들 수 있게 해줄까 하는 것이었습니다.

결론부터 말하자면, 직접 해본 결과 '가능하다'입니다. 이미지 생성부터 3D 변환, 텍스처링, 스카이박스 생성에 이르는 전체 AI 파이프라인이 단 하나의 API 키로 돌아갔습니다. Blender 어셈블리와 Godot 프로젝트 설정 같은 좀 더 기술적인 엔지니어링 작업은 Claude가 주도했습니다. 제 역할은 결과물을 확인하고 다음으로 원하는 것을 설명하는 것이 전부였습니다.

단 하나의 API 키로 전체 워크플로우를 완수했습니다. GPT Image 2, YouChuan MJ V8.1, Nano Banana 2, Seed 3D, Hunyuan 3D 및 기타 모델들이 모두 Atlas Cloud를 통해 같은 키로 실행되었습니다. 플랫폼마다 일일이 가입하거나, 개별 계정을 충전하거나, 다양한 API를 수동으로 통합할 필요가 없었습니다.

전체 워크플로우 개요 (실제 수행 순서)

plaintextCopy
1①  GPT Image 2       →  환경 콘셉트 아트, 미적 방향 설정: 젤다 스타일 렌더링 + 어두운 생체 발광 협곡
2②  GPT Image 2 편집  →  등각 투영(isometric) 베이스 이미지로 정제하여 '3D 디오라마' 형태로 변환
3③  Hunyuan 3D        →  전체 디오라마를 한 번에 3D로 변환하여 씬의 완성도 테스트
4④  GPT Image 2       →  동일 모델로 360° 스카이박스 생성, 게임 내 별이 빛나는 배경으로 사용
5⑤  YouChuan MJ V8.1  →  주인공 캐릭터 콘셉트 디자인, 캐릭터의 영혼 정의
6⑥  Nano Banana 2     →  캐릭터 일관성 유지 및 정면 T-포즈 참조용 이미지로 재작업
7⑦  Seed 3D           →  캐릭터 이미지를 3D로 변환, 깔끔한 머리카락 및 손가락 기하학 구조, 리깅 친화적 구조, PBR 적용 (ByteDance의 Seed 모델 사용)
8⑧  Nano Banana 2 + Hunyuan 3D  →  랜턴 소품 개별 제작
9⑨  Mixamo + Blender × Claude →  Mixamo를 활용한 자동 리깅 및 걷기/뛰기/점프 애니메이션. Claude와 MCP를 이용해 Blender 내에서 가져오기, 머티리얼 연결, 정렬 및 GLB 내보내기 수행
10⑩  Godot 4           →  통합 작업: 캐릭터 컨트롤러, 3인칭 카메라, 스카이박스, 볼류메트릭 안개 및 빛나는 랜턴 구현

①번부터 ⑧번 단계까지는 모두 "모든 미디어 AI를 위한 하나의 API"를 지향하며 300개 이상의 모델을 인터페이스 하나로 호출할 수 있는 Atlas Cloud의 AI 기능을 사용했습니다. ⑤번의 YouChuan MJ도 포함됩니다. ⑨번의 Mixamo, ⑩번의 Godot, 그리고 머티리얼 설정을 위한 Blender는 모두 무료 타사 도구입니다.

아래는 제가 각 단계에서 실제로 사용한 프롬프트와 함께 하는 실전 프로세스입니다.

1단계 | GPT Image 2: 세계를 그리다

시작점은 캐릭터가 아니라 세계관의 미학이었습니다. 저는 Atlas Cloud의 GPT Image 2를 사용해 환경 콘셉트 이미지를 생성하고 톤을 정의했습니다: 젤다 스타일의 렌더링과 어두운 생체 발광 협곡의 조합입니다.

환경 프롬프트 ('text-to-image'; 플레이그라운드 설정에서 종횡비를 '16:9'로 지정):

plaintextCopy
1bioluminescent fantasy canyon at night, stylized painterly game concept art, towering deep-indigo and magenta rock cliffs glowing with teal veins, tall bell-shaped glowing flora with crystal tips, ancient carved standing stones with angular constellation glyphs, winding ridge path, a small hooded ranger with a warm lantern beside a campfire for scale, misty atmospheric depth, starry night sky, cool teal-and-violet palette with warm amber accent, dreamy magical mood, soft cel-shaded painterly rendering, cinematic wide establishing shot, high detail

이 이미지가 프로젝트 전체의 미적 닻(anchor)이 되었습니다. 색감, 조명, 세계관은 이 단계에서 모두 결정되었습니다. 이때의 핵심 질문은 "이미지가 예쁜가"였고, 모델링 가능 여부는 그 이후의 문제였습니다.

환경 생성에 GPT Image 2를 쓴 이유: "환경 씬 + 추후 디오라마 변환" 파이프라인에서 GPT Image 2가 가장 안정적이었습니다. 구성이 명확하고 색감이 잘 유지되었거든요. 디오라마 변환을 위해 다른 이미지 모델들을 시도했을 때는 이미지가 하얀 점토 모델처럼 씻겨나가 모델링에 필요한 색상과 머티리얼 정보가 손실되는 경우가 많았습니다. 따라서 환경 트랙에서는 GPT Image 2를 고수했습니다.

2단계 | GPT Image 2 '편집': 환경을 3D 디오라마로 변환

다음으로, 콘셉트 이미지를 3D 모델이 이해할 수 있는 형태로 바꿔야 했습니다. 광각 콘셉트 페인팅은 직접적인 모델링 입력값으로는 적합하지 않습니다. 조명이 너무 강렬하고 배경이 복잡하기 때문입니다. 그래서 GPT Image 2의 편집 기능을 사용해 등각 투영(isometric) 디오라마 형태의 베이스 이미지로 정제했고, 이를 통해 다음 단계를 준비했습니다.

디오라마 변환 프롬프트 (GPT Image 2 '편집', 1단계 환경 이미지를 입력값으로 사용):

plaintextCopy
1Convert this scene into a clean 3D-renderable isometric diorama, keeping ALL original colors and textures fully intact — purple-magenta rock, teal glowing bell flowers, carved runestones, mossy ground. Plain simple background. Even soft neutral lighting so the true surface colors read clearly; remove only the heavy colored rim-light, fog and warm campfire glow. Do NOT desaturate, do NOT turn into grey clay. Preserve material and texture detail, single connected terrain chunk, 3/4 orthographic view, no text, no characters.

가장 빠지기 쉬운 함정: 이미지를 회색 점토 모델로 만들지 마십시오. Hunyuan은 다음 단계에서 이미지의 색상 정보로부터 직접 텍스처를 읽어 들입니다. 만약 회색 점토 같은 이미지를 입력하면, 결과물도 회색 모델로만 나옵니다. 프롬프트에 '모든 원색 유지'와 '채도 빼지 말 것'을 명시한 이유입니다. 목표는 강한 림 라이트와 안개, 따뜻한 캠프파이어 빛만 제거하고 기초 색상과 머티리얼 디테일은 살리는 것입니다.

3단계 | Hunyuan 3D: 디오라마 전체를 3D로 변환

이 단계는 의도적인 스트레스 테스트였습니다. 씬을 개별 에셋으로 쪼개는 대신, 이전 단계의 디오라마 이미지 전체를 Hunyuan 3D에 입력해 한 번에 씬 전체를 복구할 수 있는지 확인했습니다.

결과는 예상보다 훨씬 쓸 만했습니다. 디오라마는 약 10만 개의 폴리곤(face)으로 생성되었습니다. 전체적인 구조, 바위 형태, 지형 관계가 잘 보존되었고, 단순한 흰색 메시가 아닌 PBR 텍스처가 적용된 상태였습니다. 평면적인 부조(relief)가 나올 줄 알았는데, 예상을 뛰어넘는 결과물이라 놀랐습니다.

원리에 대한 참고: 이 단계는 Hunyuan 3D의 단일 이미지 생성(이미지-투-3D) 기능을 활용했습니다. 전체 광각 이미지를 입력하면, 이미지와 스타일 추론을 통해 부족한 3차원 구조를 채워 넣습니다. 가장 인상적인 점은 단 한 장의 광각 이미지로도 보이지 않는 뒷면과 바닥면을 동일한 스타일로 합리적으로 추론하여, 평면 부조가 아닌 완전한 3차원 씬을 만들어낸다는 것입니다. 디오라마 수준에서는 이미 충분한 역량입니다. 더 세밀한 환경을 만들려면 씬을 개별 에셋으로 나누어 하나씩 모델링하고 엔진에서 조립하는 정통 방식이 여전히 좋습니다.

환경 작업에 왜 Seed 3D가 아닌 Hunyuan을 썼는가: 동일한 디오라마 이미지로 두 모델을 모두 돌려봤습니다. 환경의 경우 Hunyuan이 더 풍부하고 단단한 텍스처를 생성했습니다. 바위 패턴과 지면 디테일이 더 잘 살아있었죠. Seed는 환경 텍스처를 상당히 놓치고 전체적으로 거칠었습니다. 그래서 환경 씬에는 Hunyuan을 선택했습니다. 캐릭터의 경우는 7단계에서 설명하듯 결론이 정반대였습니다.

전체 프로젝트를 관통하는 하나의 규칙: 폴리곤 수를 10만 개 미만으로 유지하십시오. 게임에서는 과도한 디테일보다 부드러운 구동이 훨씬 중요합니다. 폴리곤 수가 너무 많아지면 리깅이 어려워지고, 엔진이 느려지며, 수정 작업에 한세월이 걸립니다. 플레이 가능한 게임 에셋이라면 5만10만 개의 폴리곤이면 충분합니다. 모델링 도구들은 50만100만 개를 권장할 수도 있지만, 그건 영화나 3D 프린팅에 적합한 수치입니다. 플레이용 데모에는 필요 없습니다.

4단계 | GPT Image 2: 동일 모델로 360° 스카이박스 생성

게임 속 밤하늘은 모델링된 것이 아닙니다. 엔진 내에서 세계 전체를 감싸는 파노라마 이미지인 '스카이박스'를 사용했습니다. 저는 다시 GPT Image 2를 사용해 두 단계로 작업했습니다.

1. 먼저 1단계의 환경 콘셉트 이미지를 참조값으로 사용하여 지형은 제거하고 하늘만 남은 깨끗한 별이 빛나는 하늘을 생성했습니다. 색감과 분위기는 짙은 남색에서 로열 블루, 촘촘한 별들, 청록색 오로라, 유성과 성운 등 원래 설정과 일관되게 유지했습니다.
2. 그 다음 편집 기능을 사용해 이미지를 2:1 비율의 360° 정거구형(equirectangular) 파노라마로 변환했고, 왼쪽과 오른쪽 끝을 매끄럽게 연결해 스카이박스로 사용할 준비를 마쳤습니다.

하늘 프롬프트 (이미지-투-이미지, 1단계 환경 콘셉트 이미지 사용; 종횡비 '2:1'):

plaintextCopy
1A pure night sky only, no terrain and no horizon line, bioluminescent dark fantasy game sky: smooth deep indigo-to-royal-blue gradient, a dense field of bright white and pale-cyan stars, soft flowing teal-green aurora ribbons, a faint cyan-and-magenta nebula glow, one or two thin meteor streaks, dreamy magical atmosphere, soft cel-shaded painterly rendering, no ground, no mountains, no characters, sky fills the entire frame.

360° 파노라마 변환 ('편집', 위의 하늘 이미지 사용; 종횡비 '2:1'):

plaintextCopy
1Convert this night sky into a full 360-degree equirectangular spherical panorama with a 2:1 aspect ratio, for use as a seamless game skybox. Wrap horizontally so the left and right edges line up with no visible seam. Keep the same teal-and-violet palette, bright stars and soft aurora. No ground, no characters, seamless tiling.

이 단계에서도 하나의 키가 전체 체인을 커버하는 이점이 드러납니다. 환경 이미지, 디오라마 베이스, 스카이박스 모두 GPT Image 2 하나로 모델 전환 없이 생성했습니다.

5단계 | YouChuan MJ V8.1: 레인저 주인공 디자인

환경이 설정되었으니 이제 주인공 차례입니다. 캐릭터는 프로젝트의 영혼이죠. 저는 Atlas Cloud의 YouChuan MJ V8.1을 선택했습니다. 스타일 일관성과 시각적 분위기가 프로젝트와 잘 맞아 주인공의 전체적인 느낌을 정의하기에 적합했기 때문입니다.

저는 같은 세계관에 속한 청록색 머리카락의 여성 레인저를 원했습니다: 뒤로 묶은 포니테일, 청록색 룬 무늬가 들어간 피트되는 가죽 조끼, 얇은 긴소매 이너, 손가락 없는 장갑, 딱 맞는 바지와 튼튼한 부츠.

캐릭터 프롬프트 (일반적인 묘사; 종횡비와 스타일 강도는 프롬프트가 아닌 설정 패널에서 지정):

plaintextCopy
1full body character design of a young female explorer-ranger, athletic slim build, short tousled hair or a low tied-back ponytail (no long loose hair over the shoulders), wearing a fitted sleeveless leather tunic with glowing teal-rune trim over a slim close-fitting long-sleeve underlayer, fitted trousers tucked into sturdy boots, fingerless gloves and forearm bracers, a small warm-amber lantern clipped at the hip, gentle determined expression, bioluminescent dark fantasy style, cool teal-and-violet palette with warm amber accent glow, soft cel-shaded painterly rendering, calm neutral standing pose with arms held clearly away from the torso, clean plain background, full body visible head to toe, clearly separated arms and legs, NO cape, NO robe, NO flared sleeves, NO face-covering hood, game character concept art, high detail

파라미터 설정: 세로형 전신 이미지를 위해 종횡비 '2:3', 스타일 'raw', Stylize '250'.

프로젝트 전체에서 얻은 가장 중요한 교훈: 리깅(rigging)하기 좋은 캐릭터를 선택하십시오.

제가 만든 첫 번째 주인공은 후드가 달린 신녀(shrine maiden) 콘셉트였는데, 넓은 소매, 긴 로브, 얼굴을 가리는 후드, 어깨 위로 내려온 긴 머리카락을 가졌었습니다. 아트워크는 아름다웠지만 리깅 과정에서 완전히 무너졌습니다. 로브 때문에 다리가 원뿔형 치마처럼 뭉쳐져 자동 리깅이 다리 위치를 인식하지 못했죠. 나팔 소매는 뼈대가 제대로 작동하지 않는 거대한 천 조각이 되어 움직일 때마다 깨지는 현상이 발생했습니다. 후드와 얼굴도 같은 메시였기 때문에 가중치(weight)를 당기면 얼굴이 왜곡되었습니다.

근본적인 문제는 헐렁하고 늘어진 천은 '천 시뮬레이션'이 처리해야 할 영역이라는 것입니다. 이를 딱딱한 뼈대에 강제로 적용하는 것에는 분명한 한계가 있습니다.

그래서 팔다리가 확실히 분리되고 의상이 몸에 밀착된 캐릭터를 선택하는 것이 좋습니다. 프롬프트에 반복해서 사용한 fitted, NO flared sleeves, clearly separated arms and legs, NO hood는 우연이 아닙니다. 각각 특정 실패 유형을 차단하기 위한 것입니다. 올바른 캐릭터를 선택하는 것만으로도 나중에 리깅 단계에서 겪을 고생의 절반을 줄일 수 있습니다.

-nfsSpYWdGI

6단계 | Nano Banana 2: 캐릭터 일관성 유지 및 정면 T-포즈 재작업

MJ 이미지는 아름다웠지만, 포즈와 시점은 불규칙한 일러스트일 뿐이었습니다. 3D 모델링에 직접 사용할 수 없었죠. 3D 모델링과 리깅에 가장 적합한 입력값은 정면을 보고 있는 T-포즈 참조 이미지입니다. 팔을 수평으로 뻗고, 팔다리가 분리되어 있으며 대칭이 명확해야 AI가 가장 정확하게 3차원으로 복구할 수 있습니다.

이 단계는 Nano Banana 2에게 맡겼습니다. 캐릭터의 고유성을 유지하면서 정면 T-포즈로 깔끔하게 다시 그렸죠. 손에 들고 있던 랜턴은 별도의 모델로 제작하기 위해 제거했고, 허리춤의 천 조각도 나중에 천 시뮬레이션 문제가 되지 않도록 짧고 평평하게 정리했습니다.

T-포즈 변환 프롬프트 (NB2 '편집', 선택한 MJ 캐릭터 이미지를 입력값으로 사용):

plaintextCopy
1Redraw this exact character in a clean front-facing T-pose for 3D modeling: both arms extended straight out horizontally to the sides with a clear visible gap between the arms and the torso, hands open and empty, legs straight and clearly apart (not touching), standing upright, symmetric, facing forward. Keep the identical character identity — blue tousled short hair with a small ponytail, same face, sleeveless vest with glowing teal-rune trim, fitted long-sleeve underlayer, fingerless gloves, fitted trousers, chunky boots, cool teal-and-violet palette with warm accents. Remove the lantern and any held prop. Replace the bulky side hip pouch with a slim flat tactical belt. Shorten the hanging front cloth flap so it ends above mid-thigh, never between the legs. Even neutral lighting, plain pure white background, no shadows, full body head to toe, clearly separated arms and legs, everything fitted close to the body, NO cape, NO robe, NO flared sleeves, NO hood, clean game-character reference.

Nano Banana 2를 선택한 이유는 실용적이었습니다. 캐릭터 일관성 유지에 뛰어나 포즈나 시점을 변경해도 얼굴이나 의상이 크게 틀어지지 않거든요. 또한 빠르고 저렴해서 반복 작업이 부담 없습니다.

이 단계는 사실상 전체 파이프라인의 '번역기' 역할을 합니다. 사람 눈에 좋아 보이는 이미지를 3D 모델이 읽을 수 있는 이미지로 바꿔주니까요.

왜 A-포즈가 아닌 T-포즈일까요? 팔을 수평으로 뻗으면 겨드랑이와 몸통 사이의 가림 현상(occlusion)이 최소화됩니다. 이미지-투-3D 생성 결과물의 기하학적 구조가 깔끔해지고, 자동 리거(rigger)도 구조를 훨씬 안정적으로 인식합니다.

한 가지 더, 이미지-투-3D 모델에 입력하기 전에 철저히 정리하세요. 순백색 배경을 사용하고, 캐릭터를 중앙에 두고, 잘린 곳 없이 전신을 다 담고, 배경을 단순화하고, 피사체는 하나만 남기세요. 7단계 Seed 3D 모델이 이 이미지를 보고 캐릭터를 재구성하기 때문입니다. 입력 대상이 깔끔하고 눈에 띌수록 생성된 기하학적 구조가 정확해집니다. plain pure white background, full body head to toe, clearly separated arms and legs 같은 문구들이 괜히 있는 게 아닙니다.

7단계 | Seed 3D: 정면 뷰에서 텍스처가 적용된 캐릭터로

가장 핵심적인 단계였습니다. 캐릭터 생성을 위해 저는 Atlas Cloud의 ByteDance 모델인 Seed 3D를 사용했습니다. 이전 단계에서 만든 정면 T-포즈 이미지를 입력했더니 PBR 텍스처가 적용된 완전한 캐릭터 모델이 생성되었습니다. 기하학적 구조와 머티리얼이 한 번에 해결된 것이죠. 동일한 API 키가 이미지 생성에서 3D 생성까지 워크플로우를 매끄럽게 이어주었습니다.

왜 환경에는 Hunyuan을, 캐릭터에는 Seed를 썼을까요? 동일한 재료로 두 모델을 모두 돌려본 결과, 다음과 같이 용도별로 나누는 것이 좋다는 결론을 내렸습니다.

왜 캐릭터 작업은 텍스처보다 기하학적 구조를 우선하는가: 캐릭터는 나중에 리깅하고 애니메이션을 넣어야 합니다. 머리카락과 얼굴이 제대로 분리되었는지, 손가락이 깨끗한지 같은 구조와 토폴로지는 캐릭터 리깅 가능 여부를 결정합니다. 이 부분은 망치면 치명적인 결함이 되죠. 거친 텍스처는 덜 치명적인 문제입니다. 엔진의 조명으로 보정하거나 나중에 텍스처를 다시 베이킹할 수도 있으니까요. 캐릭터의 경우 Seed의 기하학적 이점이 더 중요했습니다.

실제로 Seed 3D는 성능이 좋았습니다. 정면 이미지 한 장만으로도 뒷머리, 등, 신발 바닥을 동일한 스타일로 합리적으로 추론해냈습니다. PBR 머티리얼도 포함되었고, 머리카락과 손가락도 깔끔하게 나왔습니다. 마지막 그 지점이 바로 리깅 캐릭터에 매우 적합했던 이유입니다.

Seed 패널 설정: Subdivision Level은 3단계가 있습니다. low는 10만 폴리곤, medium은 50만, high는 100만입니다. 폴리곤 수 규칙에 따라 10만 미만인 low를 사용했습니다. 파일 형식은 Blender와 Godot 모두에서 기본 인식하며 PBR 텍스처를 포함하는 GLB를 선택했습니다. 결과물은 .zip 형태로 다운로드됩니다.

8단계 | Nano Banana 2 + Hunyuan 3D: 랜턴 소품 개별 제작

랜턴을 캐릭터 모델에 용접해버리지 않았습니다. 별도의 소품 에셋으로 만들었죠. 그래야 리깅과 애니메이션이 깔끔해집니다. 엔진 안에서는 랜턴을 캐릭터 손에 단순히 붙이기만 하면 되니까요.

먼저 Nano Banana 2를 사용해 3/4 뷰에서 깨끗한 랜턴 단독 이미지를 생성했습니다. 밝기 표현은 엔진 내부에서 처리하도록 텍스처에 빛을 굽지(bake) 않도록 주의했습니다.

랜턴 소품 프롬프트 (NB2 'text-to-image'):

plaintextCopy
1A single rugged adventurer's handheld lantern as a standalone 3D game asset, compact portable explorer design, weathered dark gunmetal-and-brass frame with glowing teal-rune engravings, a warm-amber glowing crystal core behind simple flat glass panels, ONE single sturdy fixed carry ring on top only — no side handle, no swinging bail, a few practical leather straps and rivets, bioluminescent dark fantasy style matching a teal-and-violet explorer with warm amber accents, centered on a pure white background, even neutral studio lighting, full object visible, 3/4 orthographic view, true material colors, no strong glow baked in, no shadows, clean reference.

그 후 Hunyuan 3D Pro에 입력했고, face_count를 4만으로 설정하고 enable_pbr을 활성화한 뒤 GLB 형식으로 저장했습니다. 금속 프레임과 장식용 룬 텍스처가 잘 보존되었습니다.

왜 소품에 Seed가 아닌 Hunyuan을 썼는가: Hunyuan Pro는 face_count를 4만까지 줄일 수 있습니다. Seed의 최솟값은 10만이죠. 작은 소품의 경우 4만 폴리곤이 엔진에서 훨씬 가볍습니다.

9단계 | Mixamo: 무료 리깅과 걷기, 뛰기, 점프 애니메이션

이 단계까지 모델은 그저 동상일 뿐이었습니다. 움직이게 하려면 뼈대와 애니메이션이 필요했죠. 저는 Adobe의 무료 웹 도구인 Mixamo를 사용했습니다. Adobe ID로 로그인하면 코드 작성 없이 사용할 수 있습니다.

리깅과 애니메이션 모두 Mixamo 내부에서 Mixamo 고유의 뼈대를 사용하기 때문에, 별도의 리타겟팅이나 플러그인 없이 복잡한 Blender 워크플로우를 씨름할 필요가 없습니다. 이게 바로 Mixamo를 선택한 이유입니다. 초보자도 모델을 업로드하고 몇 번 클릭만 하면 이미 걷고 점프할 수 있는 캐릭터를 다운로드할 수 있죠.

1. 리깅: 캐릭터 모델을 업로드하고 턱, 손목, 팔꿈치, 무릎, 사타구니에 마커를 배치합니다. Mixamo가 자동으로 표준 휴머노이드 뼈대를 생성합니다. 이 레인저는 밀착 의상을 입고 다리가 분리되어 있었기 때문에 Mixamo가 첫 시도에 팔다리를 인식해 깔끔하게 리깅되었습니다.
2. 애니메이션: Mixamo 라이브러리에서 Walking, Running, Jumping을 검색해 캐릭터에 적용하고 결과물을 즉시 확인합니다.
3. 다운로드: 각 애니메이션마다 FBX Binary 형식을 선택하고, 모델이 포함되도록 With Skin을 체크하며, 이동은 엔진 코드에서 처리하도록 애니메이션이 제자리에서 작동하는 In Place를 체크합니다. 그렇지 않으면 애니메이션 자체의 변위값 때문에 캐릭터가 자꾸 엉뚱한 곳으로 끌려가게 됩니다.

실제 함정 1호: FBX 업로드 시 "기존 뼈대를 매핑할 수 없음" 오류 발생. 처음에는 Claude를 통해 Blender에서 FBX를 내보냈는데, Mixamo는 파일에 뼈대가 이미 포함되어 있다고 판단해 매핑을 시도했다가 실패했습니다. Claude의 해결책은 모델을 OBJ로 내보내는 것이었습니다. OBJ는 뼈대 개념이 없어서 Mixamo가 강제로 자동 리깅을 새로 수행하게 만들었죠. 덕분에 문제를 완전히 피했습니다. 리깅에는 텍스처가 필요 없으니 OBJ로도 충분합니다.

실제 함정 2호: Mixamo가 모델을 0.01 배율로 다운로드함. Blender나 게임 엔진으로 가져오면 캐릭터가 아주 작아집니다. Claude가 모델이 너무 작다는 것을 자동으로 감지하고, 오브젝트 크기를 1.0(약 1.5미터 성인 키)으로 재설정했습니다.

비하인드 스토리: Mixamo가 자동 리깅과 애니메이션을 담당했지만, Blender 내부의 후속 작업은 사실상 Claude가 다 했습니다. 구체적으로는 MCP를 통해 Claude가 Blender와 연결되었습니다. MCP는 대규모 언어 모델이 컴퓨터의 소프트웨어를 직접 조작할 수 있게 해주는 다리라고 생각하면 됩니다. Claude가 저 대신 파편화되고 오류가 잦은 단계를 다 처리해 줬죠: Mixamo에서 다운로드한 FBX 파일을 자동 불러오기, 배율을 0.01에서 정상 크기로 복원, 메시와 뼈대 정렬, Mixamo가 스트립 해버린 텍스처를 원본 Seed PBR 머티리얼에 다시 연결, 마지막으로 게임 엔진용 GLB 내보내기까지 말입니다. 저는 결과물을 확인하고 다음 행동을 지시하기만 했습니다.

10단계 | Godot 4: 엔진 조립 및 캐릭터 움직임 구현

마지막 단계는 무료 오픈 소스이며 설치 용량이 약 100MB에 불과하고 별도 가입이 필요 없으며 GLB를 기본 지원하는 Godot 4였습니다. 여기서 비로소 분위기가 완성되었습니다. 엔진 자체가 중요한 것은 아닙니다. Unity가 익숙하다면 그것도 괜찮습니다. 저는 가볍고 배우기 빨라서 Godot을 선택했습니다. Godot 프로젝트 파일은 평문(plain text)이라 Claude가 수동으로 컨트롤을 드래그하는 대신 Godot 프로젝트 전체를 직접 작성, 수정, 실행할 수 있었습니다.

Claude가 세 개의 GLB 에셋(캐릭터, 환경, 랜턴)을 프로젝트로 자동 가져왔습니다. 그리고 다음 설정을 마쳤습니다:

• 캐릭터 컨트롤러: CharacterBody3D와 수십 줄의 GDScript로 WASD 이동, Shift로 달리기, 스페이스바로 점프, 마우스 카메라 회전, 캐릭터 뒤를 따라다니는 3인칭 카메라를 구현했습니다.
• 애니메이션 상태 머신: 서 있을 땐 대기(idle), 움직일 땐 걷기/뛰기, 공중일 땐 점프. Mixamo 애니메이션 3개 사이를 전환하는 몇 가지 조건문이면 충분했습니다.
• 스카이박스: WorldEnvironment를 PanoramaSkyMaterial에 연결하고 4단계에서 만든 360° 파노라마를 넣었습니다. 별이 빛나는 밤하늘이 세계를 감쌌습니다.
• 볼류메트릭 안개 및 광원: Godot 4는 내장 볼류메트릭 안개를 지원합니다. 종 모양 꽃의 발광 효과와 블룸(bloom) 효과가 더해지니 마법 같은 협곡의 분위기가 순식간에 구현되었습니다.
• 랜턴 조명: 랜턴을 캐릭터 손 뼈대에 부착(parent)하고, 내부에 따뜻한 노란색 OmniLight3D 점광원을 배치했습니다. 주인공이 걸을 때마다 따뜻한 빛이 따라다닙니다. 이 빛이 지면을 비추는 모습이 탐험하는 느낌을 확실하게 살려줍니다.

Godot 프로젝트 자체도 Claude가 작성했습니다. 프로젝트 설정, 씬, 캐릭터 컨트롤러 스크립트 모두 평문이니까요. 저는 제가 원하는 상호작용과 카메라 분위기를 설명했고, Claude가 프로젝트 내부에서 직접 코드를 쓰고 수정하고, 제대로 작동할 때까지 몇 차례 검증했습니다.

이미지 생성, 3D 생성, Blender 어셈블리, Godot 씬 설정에 이르기까지 Claude가 프로그래머의 역할을 수행했습니다. 저는 무엇을 원하는지 설명하기만 하면 됐죠. 제가 로우 레벨 코드를 한 줄도 안 짰다는 것은 코드가 없다는 뜻이 아닙니다. Claude가 기술적인 부담을 대신 짊어졌다는 뜻입니다.

워크플로우 전체에 Atlas Cloud를 사용한 이유

이 워크플로우에서 가장 어려운 점은 도구 하나하나를 익히는 것보다, 수많은 플랫폼 사이를 오가며 발생하는 가입, 결제, API 통합의 피로감입니다. Atlas Cloud는 이를 단순화했습니다:

• 워크플로우 전체를 관통하는 하나의 API 키. 이게 가장 중요합니다. 환경과 스카이박스를 위한 GPT Image 2, 캐릭터를 위한 MJ, 뷰 변환을 위한 Nano Banana 2, 모델링을 위한 Seed 3D와 Hunyuan 3D까지 모든 것이 하나의 키로 돌아갑니다. 전환도, 반복된 통합 작업도 없습니다. 한 사람이 프로젝트를 완수할 수 있게 해준 핵심입니다.
• 모든 미디어 AI를 위한 하나의 API. 하나의 인터페이스에서 이미지 생성, 3D, 비디오, 대규모 언어 모델을 아우르는 300개 이상의 모델을 호출할 수 있습니다. 모델을 바꾸려면 그냥 모델 이름만 바꾸면 됩니다.
• 새로 추가된 3D 모델 카테고리. 새로운 3D 생성 카테고리에는 ByteDance의 Seed 3D와 Tencent의 Hunyuan 3D가 포함됩니다. PBR 텍스처를 적용한 3D 생성 기능이 워크플로우를 가능하게 했습니다. 제 테스트 결과, 캐릭터에는 Seed가, 환경에는 Hunyuan이 더 좋았습니다.
• 동일 키로 사용하는 최신 LLM. Claude 같은 도우미를 잊지 마세요. Atlas Cloud는 최신 LLM API도 제공합니다. LLM, 이미지 모델, 3D 모델이 모두 하나의 키로 해결되기에 1인 워크플로우가 가능했습니다.
• 경쟁력 있는 가격. 이미지 생성과 3D 생성 비용이 합리적이라 반복적인 시행착오가 가능했습니다.
• API를 넘어선 MCP, CLI 및 Skills. OpenAI 호환 인터페이스라 드롭인 통합으로 사용할 수 있습니다. 게다가 자체 MCP 서버, 명령행 인터페이스(CLI), Skills를 제공합니다. AI가 플랫폼의 모델을 호출할 수 있게 되면, 이미지 생성, 3D 제작 등 전체 워크플로우를 하나로 잇는 것은 자연스러운 과정입니다.

한 문장으로 말하자면: 과거에는 팀과 수많은 계정이 필요했던 일이 이제 한 사람의 API 키 하나로, 단 한 문장에서 시작해 달리고 점프하는 3D 세계를 완성할 수 있게 된 것입니다.

지금 바로 해보세요

Atlas Cloud를 열고 새로운 3D 모델 카테고리로 이동하세요. 첫 번째 캐릭터 생성부터 시작해보세요. 모델링이나 코딩을 몰라도 괜찮습니다. AI가 모델링을 해주고, 엔진이 생명을 불어넣을 것이며, 당신이 할 일은 세상을 상상하는 것뿐입니다.

이 글에서 사용된 모든 모델(GPT Image 2, YouChuan MJ V8.1, Nano Banana 2, Seed 3D, Hunyuan 3D, Claude)을 동일한 모델 풀에서 만나보실 수 있습니다.

Atlas Cloud에서 두 모델을 함께 사용하는 방법?

Atlas Cloud는 모델들을 나란히 사용할 수 있게 해줍니다. 먼저 플레이그라운드에서 테스트한 뒤, 하나의 API로 연결하세요.

방법 1: Atlas Cloud 플레이그라운드에서 직접 사용

https://www.atlascloud.ai 링크를 클릭해 플레이그라운드에서 사용해보세요.

방법 2: API를 통해 접근

1단계: API 키 발급

콘솔에서 API 키를 생성하고 나중에 사용하기 위해 복사해두세요.

2단계: API 문서 확인

API 문서에서 엔드포인트, 요청 파라미터, 인증 방법을 검토하세요.

3단계: 첫 번째 요청 보내기