이미지를 보고 3D CAD 모델을 자동으로 생성하는것은 가능 할까?
최근의 AI(인공지능)는 이미지 속의 형상을 기하학적으로 해석하여 실제 CAD 소프트웨어에서 편집 가능한 데이터로 변환해주는 수준까지 발전
▣ 이미지를 3D로 변환하는 방식
1. Image-to-3D (메시 생성):
한 장 또는 여러 장의 사진을 업로드하면 AI가 물체의 깊이(Depth)와 형태를 추론하여 3D 메쉬(Mesh) 모델을 만듭니다. (예: Meshy, Sloyd.ai)
메시 AI - 1위 AI 3D 모델 생성기
텍스트와 이미지를 사용하여 몇 초 만에 프로덕션 준비가 완료된 3D 모델을 생성하세요. 무료 AI 3D 모델 생성기에 최적화되어 있습니다. 3D 아티스트, 게임 개발자 및 창작자에게 완벽합니다!
www.meshy.ai
디테일한 부분은 블렌더 프로그램에서 편집을 해야 합니다. 빠르게 자신의 아이디어를 빠르게 시각화 할수 있습니다. 물론 한꺼번에 다양한 아이디어를 빠르게 시각화 할 수 있습니다. 콘텐츠가 있는 1명만 있다면, 특별한 소수의 인원만 있다면 빠르게 3D 모델을 만들수 있습니다.
2. Neural CAD (기하학적 추론):
최근 오토데스크(Autodesk) 등에서 발표한 기술로, 단순한 형상을 넘어 설계 의도가 포함된 CAD 데이터(B-Rep 등)를 생성하려고 시도합니다.
오토데스크, 생성형 AI로 가능적인 3D 형상 만드는 ‘프로젝트 베르니니’ 소개
오토데스크가 3D 모델링을 위한 실험적 생성형 AI 모델인 ‘프로젝트 베르니니(Project Bernini)’를 공개했다. 디자인 및 제조 산업에서는 3D 모델링의 정확성과 생산성이 중요하다. 건축가, 엔지니
www.cadgraphics.co.kr
• 프로젝트 베르니니: 3D 형상 생성을 위한 생성형 AI
오토데스크는 2D 이미지, 텍스트, 복셀, 포인트 클라우드 등 다양한 입력값을 기반으로 기능적인 3D 형상을 신속하게 생성하도록 설계된 실험적인 생성형 AI인 프로젝트 베르니니를 공개했습니다. 이 기술은 기하학적으로 사실적인 여러 개의 3D 객체를 생성하여 창의적인 디자인 프로세스를 가속화하는 것을 목표로 합니다.
• 전문가 워크플로 및 실제 적용 분야 향상
초기 베르니니 모델은 특히 전문가 워크플로에 맞춰 설계되었으며, 사실적일 뿐만 아니라 실제 환경에서 기능적으로 활용 가능한 3D 모델을 제작하는 것을 목표로 합니다. 오토데스크가 더욱 광범위하고 고품질의 데이터셋으로 AI를 학습시키면서, 베르니니의 유용성과 디자이너의 의도를 충족하는 능력은 더욱 향상될 것으로 기대됩니다.
3. AI 설계 에이전트:
MIT 연구진 등이 개발한 방식이며, AI가 사람이 CAD를 사용하는 방식(클릭, 드래그)을 학습하여 2D 스케치를 보고 직접 3D 모델링 과정을 수행합니다.
"AI 에이전트, 스케치로 3D 객체 자동 생성"...MIT 연구진, CAD 설계 장벽 낮춘다 - 인공지능신문
매사추세츠 공과대학교(MIT) 엔지니어들이 2D 스케치만으로 3D 모델을 자동 생성하는 인공지능(AI) 에이전트 기술을 개발해 컴퓨터 지원 설계(CAD) 분야의 생산성과 접근성을 혁신할 전망이다. 이
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• VideoCAD: 3D CAD UI 상호작용 학습을 위한 혁신적인 데이터셋
VideoCAD는 비디오를 기반으로 장기적인 3D CAD UI 상호작용 학습을 위해 설계된 최초의 대규모 데이터셋 및 모델입니다. 복잡하고 수동적이며 시간이 많이 소요되는 CAD 모델링의 특성을 포착하여 현재의 UI 에이전트와 실제 엔지니어링 설계 도구 간의 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다.
• 풍부한 데이터 및 동기화
VideoCAD 데이터셋은 OnShape에서 제공하는 41,000개의 완전하게 주석 처리된 CAD 시공 비디오로 구성되어 있으며, 스케치, 기본 도형 그리기, 돌출 등 다양하고 복잡한 모델링 과정을 담고 있습니다. 고해상도 UI 비디오, 상세한 마우스 및 키보드 로그, 정확한 CAD 작업 설명 등 세 가지 모달리티를 독창적으로 동기화하여 AI 에이전트 학습을 위한 풍부한 기반을 제공합니다.
• VideoCAD-Former: UI 에이전트 기능 향상
VideoCAD 데이터셋을 활용하여 VideoCAD-former 모델이 개발되었습니다. 이 인과적 자기회귀 변환기는 이미지에서 직접 저수준 CAD UI 동작을 예측하여 CAD UI 동작 예측 분야에서 최첨단 성능을 달성하고 OpenAI의 VPT와 같은 기존 모델을 능가합니다. 이 모델은 완전한 CAD 모델 재구성 및 설계 완료 작업 수행을 포함한 장기적인 CAD 시퀀스를 계획하고 실행할 수 있는 능력을 보여줍니다.
현실적인 한계점
- 치수 정확도: 사진만으로는 정확한 수치(mm 단위 등)를 파악하기 어렵습니다. 생성 후 수동으로 치수를 보정하는 과정이 필요합니다.
- 내부 구조: 겉모습만 찍힌 사진으로는 부품 내부의 구멍이나 복잡한 구조를 완벽히 재현하기 어렵습니다.
- 편집 가능성: 결과물이 '통짜' 메쉬 데이터인 경우가 많아, Creo나 SolidWorks 같은 파라메트릭 CAD에서 피처(Feature) 단위로 수정하기에는 아직 제약이 있습니다.
형상을 빠르게 시각화하거나 개념 설계(Conceptual Design) 단계라면 현재의 AI 도구들로 충분히 자동 생성이 가능합니다. 하지만 정밀한 제조용 도면이 필요하다면 AI가 생성한 모델을 바탕으로 역설계(Reverse Engineering)를 합니다.
GetLeo.ai는 기계 공학자와 제품 설계자를 위해 설계된 세계 최초의 엔지니어링 설계 AI 코파일럿(Co-pilot) 서비스입니다. 단순히 예쁜 그림을 그리는 일반 생성형 AI와 달리, 기계적 메커니즘, 재료 특성, 제조 가능성(DFMA)을 이해하는 LMM(Large Mechanical Model)을 기반으로 합니다. 이 사이트가 설명하는 핵심 기능과 설계자가 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.
• Onshape를 이용한 파라메트릭 피젯 스피너 디자인
이 영상은 Onshape에서 파라메트릭 피젯 스피너 어셈블리를 생성하는 과정을 보여줍니다. 주요 기능으로는 구성 변수를 사용하여 베어링 크기, 스피너 두께 등의 치수를 모든 부품에 걸쳐 동시에 조정하는 기능과, 파라메트릭 부품 명명 기능을 통해 자재 명세서(BOM)를 원활하게 업데이트하는 기능이 있습니다.
• 피젯 스피너 디자인을 위한 AI 도구 비교
발표자는 주어진 프롬프트를 기반으로 피젯 스피너를 디자인하는 과정에서 Leo AI와 Claude AI의 기능을 비교합니다. Leo AI는 기술 정보, 치수, 공차를 포함한 상세한 설계 도면을 제공했고, Claude AI는 조립 지침 및 다양한 변형을 포함한 포괄적인 디자인 가이드를 제공했습니다.
• AI 생성 3D 모델 통합
초기 디자인 컨셉 후, Leo AI는 Onshape 디자인 스케치를 기반으로 3D 모델을 생성하도록 요청받았습니다. 이렇게 생성된 AI 기반 3D 모델은 Onshape로 성공적으로 내보내고 다시 가져올 수 있었으며, AI가 기존 CAD 디자인을 개선하고 발전시키는 워크플로를 보여줍니다.
