이미지 소재를 3D 생성용으로 모아서 전처리하는 Python 스크립트

이미지로부터 3D 모델을 생성하는 작업에서는 입력 이미지의 준비가 의외로 번거롭습니다. 배경을 흰색으로 만들기, 정사각형으로 맞추기, 파일명 정리하기, 처리 전후를 비교할 수 있게 하기 등입니다. 몇 장이라면 수작업으로도 괜찮지만, 소재가 늘어나면 금방 혼란스러워집니다.

이 기사에서는 여러 이미지 소재를 3D 생성용으로 모아서 전처리하는 간단한 Python 스크립트를 만듭니다.

input 디렉터리 내의 이미지를 모아서 읽어오기

투명 배경이 있으면 흰색 배경으로 합성하기

정사각형 캔버스에 중앙 배치하기

장변(긴 쪽) 사이즈를 맞추기

처리 결과를 manifest.csv에 출력하기

처리한 이미지는 Hi3D와 같은 이미지 입력형 3D 모델 생성 AI에 전달하기 전의 소재로 사용하는 것을 상정합니다.

project/
input/
chair.png
...

pip install pillow

from pathlib import Path
import csv
from PIL import Image
...

processed: 3
manifest: output/manifest.csv

output 디렉터리에는 흰색 배경, 정사각형, 1024px로 맞춘 이미지가 저장됩니다. manifest.csv에는 원본 이미지와 출력 이미지의 대응 관계가 남습니다.

반드시 정사각형이어야 하는 것은 아닙니다. 다만, 여러 소재를 비교할 때 이미지 사이즈나 여백이 맞춰져 있으면 보기 편해집니다. 툴에 투입하기 전의 소재 관리도 쉬워집니다.

특히 소품이나 캐릭터의 경우, 상하좌우에 약간의 여백을 두면 윤곽이 잘리지 않게 됩니다.

피사체가 중앙에 배치되어 있는가

발치나 가는 부품이 잘리지 않았는가

배경에 불필요한 그림자나 글자가 남아있지 않은가

동일한 소재의 처리 전후를 manifest로 추적할 수 있는가

3D 생성 전처리는 화려한 처리는 아닙니다. 하지만 소재가 늘어날수록 효과를 발휘합니다. 입력 이미지를 맞추고 출력과의 대응 관계를 남겨두면, 생성 결과의 비교나 재시도가 상당히 편해집니다.

최종적인 3D 모델의 품질뿐만 아니라, 그 전 단계의 소재 관리도 워크플로우(Workflow)에 넣어두면 Image-to-3D를 지속적으로 사용하기 쉬워집니다.