"이미지 생성 AI, 게임 개발 도입은 '아직'…전문 지식 필요해"

[디지털데일리 이학범기자] 최근 생성형 인공지능(AI)를 활용한 이미지 제작 기술의 수준이 높아지면서 다양한 분야에서 도입 사례가 나오고 있는 가운데, 게임 개발 과정에 도입하기에는 어렵다는 의견이 제기됐다.

25일 최가운 넥슨 메이플본부 선임연구원은 '넥슨 개발자 컨퍼런스 2025(이하 NDC25)'에서 "생성형 AI가 이미지를 잘 만들지만 특정 상황에 맞춰서 만들고자 할 때는 맞춤형 조정이 필요하다"며, "AI 기술을 활용해 개인화시킨 이미지를 실무에 적용하고자 했을 때 다양한 한계점이 나타났다"라고 밝혔다.

이날 최 연구원은 '메이플스토리 월드 이미지 생성 AI R&D, 내 딸을 메이플 캐릭터로?'라는 주제로 강연에 나섰다. 강연에서 최 연구원은 생성형 AI를 활용해 자신의 딸 이미지를 '메이플스토리' 스타일의 캐릭터로 구현해보고자 진행한 연구개발 경험을 공유했다.

최 연구원에 따르면 생성형 AI를 활용한 이미지 제작은 '지시하기'와 '그리기' 총 2개의 AI 모델 작동으로 만들어진다. 각 AI 모델은 확률적으로 동작하기 때문에, 같은 명령을 입력해도 매번 다른 결과가 나온다. 확률로 작동한다는 점에서 여러 차례 반복하면 평균적인 결과를 얻어낼 수 있으나, 입력되는 요소들이 늘어날수록 AI가 결과를 도출하기 어려워진다.

이러한 문제를 최 연구원은 보조 모델을 도입하면서 해소했다. 컨트롤넷(ControlNet), IP어댑터(IPAdapter) 등을 통해 말로 표현하기 어려운 특징을 보다 쉽게 지시하고, 로라(LoRA)를 통해 그림체를 학습시켜 원하는 이미지가 나올 수 있도록 유도했을 때 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다는 설명이다.

다만 그는 개발자의 입장에서 실무에 도입하기에는 한계가 있다고 봤다. 먼저 최 연구원은 이미지 분야의 전문지식이 없다는 점에서 현장 소통이 불가능하다는 점을 짚었다. 그에 따르면 자신이 개발한 결과물을 두고 디자이너들의 피드백을 받는 과정에서 조언을 이해하지 못해 수정이 불가능한 상황이 발생했다. 또한 디자이너들이 직접 AI로 이미지를 제작하기에는 의도와 설계를 파악할 수 있는 전문 모델이 없어서 도입이 불가했다.

최 연구원은 AI를 사용한 생산성 증대 효과도 효율이 높지 않았다고 소개했다. 실무에 사용하기 위해서는 적합한 데이터가 필요한데 데이터 준비와 가공 인프라 구축에만 약 2주가 소요됐고, 원하는 이미지를 도출시키는데도 1주 가량 걸렸다. 최근 기술의 발전 속도가 빠른 점도 AI 기술을 게임 개발 과정에 도입하는데 어려움으로 작용한다. 새로운 버전이 나올 때 마다 모델을 바꾸면서 매몰 비용과 작업의 피로도가 급격히 증가한다는 것이다.

이에 최 연구원은 AI 기술을 개발에 직접적으로 사용하기 보다 파이프라인을 구축하는데 집중할 필요가 있다고 제언했다. 그는 "실험을 진행하면서 중요한 점은 파이프라인을 구축하는 것이었다"며, "AI 모델을 부품처럼 교체하지만 연결된 파이프라인을 갖춰두면 보다 좋은 결과를 쉽게 얻을 수 있다"라고 강조했다.

최 연구원은 "AI 기술의 방향키는 사람에게 있다"며, "이용자들이 게임을 만들 수 있는 플랫폼 메이플스토리 월드를 통해 이용자들이 콘텐츠를 보다 잘 만들 수 있는 방법을 연구 중이다. 보다 실용적인 결과를 낼수 있도록 노력하겠다"라고 전했다.

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