생성형 AI 기반 부조 창작 방법에 대한 타당성 연구

• Published in: 기초조형학연구 Vol. 25; no. 2; pp. 123 - 140
• Main Authors: 봉욱호, Feng Yu Hao, 정정호, Jung Jung Ho
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국기초조형학회 30.04.2024
• Subjects: 3D Relief; 3D 부조; Artistic Creation; Creative Generation; Generative Artificial Intelligence; Technical Efficiency; 기술 효율; 생성형 인공지능; 예술 창작; 예술일반; 창조적 생성; 생성형 인공지능; 창조적 생성; Technical Efficiency; 기술 효율; 3D Relief; 3D 부조; 예술 창작; Artistic Creation; Generative Artificial Intelligence; Creative Generation
• ISSN: 1598-8635; 2713-5993
• DOI: 10.47294/KSBDA.25.2.9

본 연구는 생성형 인공지능(Gen AI) 기술을 활용하여 3D 부조를 창작하는 방법을 탐구하였다. 연구 배경은 AI가 예술 분야, 특히 부조 예술 창작에서의 잠재력에 대해 강조한다. 연구 방법론은 실험과 실증 분석을 결합하여, 예술가와 창작자가 창의적 아이디어를 3D 부조 작품으로 쉽게 전환할 수 있는 간소화된 예술 창작 과정을 개발하는 것을 목표로 한다. 실험 부분은 텍스트 프롬프트에서 2D 이미지를 생성한 다음 3D 부조 모델로 변환하고, 3D 프린팅 기술을 사용하여 모델을 물리적으로 제작하는 것을 포함한다. 연구에서는 Midjourney 및 Stable Diffusion과 같은 도구를 사용하고 ZBrush 소프트웨어와 결합하여 깊이 정보가 포함된 2D 이미지를 텍스트 프롬프트에서 생성하고 이를 3D 모델로 추가 변환하였다. 실험은 이 방법의 효과성과 실행 타당성을 검증하였다. 실증적 연구 부분에서는 탐색적 요인 분석(EFA)과 계층 분석 방법(AHP)을 사용하여 AI가 3D 부조 예술 창작에 미치는 영향 요소를 평가하고, 다양한 요소의 상대적 중요성을 결정하였다. 이러한 분석은 전문가들이 3D 부조 예술 창작의 다양한 측면에 대한 견해와 우선순위를 드러내며, 예술 표현, 기술 효율, 혁신적 융합 및 창조적 생성 등의 요소들을 밝혀냈다. 본 연구는 생성형 AI 기반의 3D 부조 예술 창작 방법의 실행 타당성을 보여주고, 전통적인 창작 과정을 간소화하며, 예술과 기술의 교차 융합에 새로운 타당성을 제공한다. 연구 결과는 예술 창작의 디지털 변환을 실현하는 데 있어 기술의 효율성과 예술적 표현의 중요성을 강조한다. This study explores the application of Generative Artificial Intelligence (Gen AI) technology in the creation of 3D reliefs. The research highlights the potential of AI in the realm of art, especially in the context of relief art creation. The methodology combines experimental and empirical analyses with the goal of developing a streamlined artistic process that enables artists and creators to easily transform creative ideas into 3D relief artworks. The experimental segment involves generating 2D images from text prompts, converting these into 3D relief models, and employing 3D printing technology to physically fabricate the models. Utilizing tools such as Midjourney and Stable Diffusion, combined with ZBrush software, the study generated 2D images containing depth information from text prompts and further transformed these into 3D models. The experiment validated the effectiveness and feasibility of this method. In the empirical research segment, Exploratory Factor Analysis (EFA) and Analytic Hierarchy Process (AHP) were employed to evaluate the impact factors of AI in 3D relief art creation and to determine the relative importance of various factors. This analysis revealed the perspectives and priorities of experts on different aspects of 3D relief art creation, highlighting elements such as artistic expression, technical efficiency, innovative integration, and creative generation. This research demonstrates the feasibility of a Gen AI-based method for creating 3D relief art, simplifying traditional creative processes, and offering new possibilities for the cross-fertilization of art and technology. The findings emphasize the importance of technical efficiency and artistic expression in realizing the digital transformation of art creation.