Diffusion AI와 WebGL 기반의 3D 에셋 생성 및 렌더링 파이프라인 구축

Context

전통적인 3D 모델링의 가파른 학습 곡선과 수동 Sculpting, Retopology 과정으로 인한 개발 병목 현상 발생. 대용량 파일 포맷의 호환성 문제 및 협업 과정에서의 전송 효율 저하라는 구조적 한계 존재.

Technical Solution

• Diffusion-based AI Engine을 통한 Text/Image 기반의 Depth, Structure, Topology 자동 분석 및 Mesh 생성
• 서버 사이드 Cloud-Based AI Architecture 채택으로 클라이언트 하드웨어 제약을 제거한 고부하 연산 처리
• React Three Fiber 및 Three.js 기반의 WebGL 렌더링 엔진을 통한 플러그인 없는 고성능 브라우저 출력
• 30여 가지 이상의 Industry-standard Format(GLB, GLTF, OBJ 등)을 지원하는 Universal Viewer 설계
• 실시간 검수를 위한 Secure URL 기반의 Live Sharing 메커니즘을 통한 대용량 파일 전송 오버헤드 제거