SAM 3D, 이제 사진 한 장으로 ‘진짜 3D’를 뽑아내는 시대가 왔다
2D 이미지를 3D 오브젝트와 씬으로 바꿔주는 SAM 3D는, 솔직히 말해서 3D 워크플로우의 판을 통째로 갈아엎는 수준입니다.
“모델링 팀에 넘겨야 할 일을 내가 바로 웹에서 끝낼 수 있다고?” 정말로 놀랍다고 생각이 듭니다.
이번 글에서는 ① 단일 이미지 3D 재구성, ② 실전 워크플로우 친화성, ③ 비용·시간 효율성 뛰어남 이 세 가지 키워드를 중심으로 SAM 3D의 강점과 실제 사용 경험을 정리해 봤습니다.
1. 단일 이미지 3D 재구성: “한 장으로 여기까지?”
SAM 3D의 핵심은 사진 한 장만으로도 꽤 완성도 높은 3D 메쉬와 텍스처를 뽑아낸다는 점입니다. 기존 포토 그래 메트리(Photogrammetry;사진 여러 장을 이용해 3D 정보를 복원하는 기술) 여러 각도의 사진을 요구하던 것과 달리, SAM 3D는 단일 이미지에서 객체 형상, 텍스처, 심지어 장면 내 배치까지 예측해 줍니다.
- SAM 3D는 두 가지 파운데이션 모델(Objects, Body)로 구성돼, 물체와 사람을 각각 또는 함께 재구성할 수 있습니다.
- 가려짐(occlusion), 복잡한 배경, 실제 환경 사진처럼 난이도 높은 장면에서도 객체의 전체 3D 형상을 예측해 다양한 뷰포인트에서 재렌더링이 가능합니다.
홈페이지에서도 “Why SAM 3D is a breakthrough” 섹션에서 기존 방식과 정면 비교를 해두었는데, 전통적인 3D 작업 대비 성공률 99.9%, 변환 시간 2~3일 → 2~3분, 비용 200달러 이상 → 평균 0.5달러 수준으로 줄어든다고 강조합니다. 실제로 테스트해 보면, 프로덕션 퀄리티까지는 후처리가 필요하지만 프로토타입·콘셉트용 3D 자산으로는 충분히 쓸 만한 단계입니다.
2. 워크플로우 친화성: “3D 파이프라인에 자연스럽게 녹아든다”
SAM 3D가 진짜 쓸만한 이유는, 연구용 데모가 아니라 실제 3D 제작 파이프라인에 바로 들어갈 수 있도록 설계됐다는 점입니다.
- 결과물은 주로 Gaussian splat(.ply)와 GLB 메쉬 형태로 제공되어, Blender·Maya·Unity·Unreal 같은 표준 툴에서 바로 불러올 수 있습니다.
- 튜토리얼 영상에서는 PLY 파일을 After Effects로 가져가 Gaussian Splatting 플러그인과 연동하는 예시까지 보여주는데, 모션그래픽·영상 제작자 입장에서는 2D 소스를 빠르게 3D풍 씬으로 확장할 수 있는 재미있는 워크플로우입니다.
또 한 가지 실무에 유용한 포인트는 세밀한 객체 분리입니다.
- 이미지에서 3D로 만들고 싶은 부분을 클릭하거나 마스크로 지정하면, 그 영역만 따로 3D 오브젝트로 분리해서 생성할 수 있습니다.
- 텍스트·포인트·박스 프롬프트 기반 세그멘테이션을 지원해, “이 컵만”, “이 사람만”처럼 원하는 영역만 뽑아내기 좋습니다.
직접 써보면 워크플로우는 대략 이런 느낌입니다.
- 웹 UI나 API에서 이미지를 업로드
- 3D로 만들 객체 영역 클릭 또는 마스크 지정
- Generate 버튼 클릭 후 수 분 이내 결과 확인
- GLB/PLY로 다운로드 후 DCC 툴에서 후작업
특히 게임/메타버스/AR용 프랍(propp) 제작에 잘 맞습니다. 클라이언트가 보내준 제품 사진 한 장으로 대략적인 3D 에셋을 뽑고, 그걸 기반으로 아티스트가 디테일만 다듬는 식으로 파이프라인을 재구성할 수 있겠더군요.
그리고 여기서 3D 기능과 연계된 추가 기능 2가지 정도 더 이야기를 하겠습니다.
영상의 레이아웃도 객체별로 인식을 해서 춤추고 있는 사람의 비니를 선택을 해서 비니를 지우거나 더 씌울 수도 있고
3D 영상의 기능과는 좀 멀지만 어떻게 보면 오디오 부분의 있어서 3D 인식으로도 해석할 수 있는데
영상 혹은 오디오의 오디오 채널 부분에 있어서 대화하고 주변의 공간 소리들이 어우러져 있는 부분에
대화오디오 레이어와 공간의 레이어를 각각 추출할 수 있습니다.
쉽게 설명하면 기타와 드럼 키보드 연주하는 오디오가 있을 경우 기타만 따로 오디오를 추출할 수 있습니다.
3. 비용·시간 효율: “50개 만들어도 1달러 수준”
AI 툴은 아무리 좋아도 단가와 속도가 안 맞으면 실무 채택이 어렵습니다. SAM 3D는 이 부분을 꽤 공격적으로 가져가고 있습니다.
- Fal.ai 기준, SAM 3D Objects는 1회 생성당 약 0.02달러, 즉 1달러에 50개 오브젝트 재구성이 가능합니다.
- sam-3d.com 측에서도 기존 3D 제작 대비 평균 비용을 건당 200달러 이상 → 0.5달러 수준으로 줄일 수 있다고 비교하고 있습니다(씬 복잡도, 워크플로우에 따라 차이).
다른 3D AI들과 비교해도 경쟁력이 있습니다.
- Hunyuan3 D-2, Tripo3 D등은 고정 가격에 완성형 3D를 제공하는 대신, 입력 환경이 비교적 깔끔해야 좋은 결과를 줍니다.
- SAM 3D는 복잡한 실사진·가려짐·배경클러터 처리에 강점이 있어서, 현실 사진을 그대로 3D 자산으로 가져오고 싶은 경우에 더 적합합니다.
실제로 “썸네일용 제품 컷” 몇 장을 돌려보면, 아이디어 스케치→3D 목업→렌더 테스트까지 한 번에 이어지기 때문에, “이 정도 퀄리티를 2~3분 안에, 건당 수십 원 수준으로?” 하는 생각이 듭니다. 3D 에이전시 입장에서는 내부용 콘셉트 생성·클라이언트 시안용으로 적극적으로 돌려볼 만한 수준입니다.(
SAM 3D, 이런 분들에게 특히 추천
- 게임/메타버스/AR 개발자: 프로토타입용 3D 오브젝트를 빠르게 뽑고 싶은 경우
- 영상/모션그래픽 디자이너: 2D 스틸 컷을 3D 씬처럼 활용하고 싶은 경우
- e커머스·제품 기획자: 제품 사진으로 간단한 3D 뷰어나 “방 안에 놓고 보기” 기능을 테스트해 보고 싶은 경우.
- 영상의 오디오를 각각의 레이어별로 추출하고 싶은 경우
- 영상의 개별의 부분 혹은 전체 객체를 인식시켜 따로 레이어를 추출 혹은 레이어 삭제 혹은 추가 기능을 원하는 경우
물론 모든 걸 완벽하게 해결해 주는 만능 툴은 아닙니다. 정교한 PBR 텍스처, 게임 엔진 최적화, 애니메이션까지 완성하려면 여전히 아티스트의 손이 필요합니다. 다만, “제로에서 시작해서 기본 메쉬를 만드는 시간”을 거의 삭제해 주는 도구라는 점에서, 3D 제작 파이프라인의 앞단을 완전히 재정의하고 있다고 봐도 과언이 아닙니다.
3D에 관심 있는 크리에이터라면, 한 번쯤은 본인의 사진이나 제품 컷을 SAM 3D에 던져보는 걸 추천합니다. “아, 이제 3D 초안 정도는 개발자가 아니라 기획자도 만들 수 있는 시대구나” 하는 감각이 확 와닿을 겁니다.