같은 성능의 병렬연산 장치(예: GPU, TPU)가 있을 때, 3D 렌더링과 생성형 AI를 이용한 예측 렌더링 중 어떤 것이 연산 비용이 낮을지는 몇 가지 변수에 따라 달라져.

1. 3D 렌더링의 연산 비용

3D 렌더링은 일반적으로 광선 추적(ray tracing) 또는 래스터라이제이션(rasterization) 방식을 사용해 장면을 렌더링해.

• 광선 추적 (Ray Tracing)
  • 빛의 경로를 시뮬레이션하므로 계산량이 매우 큼.
  • 높은 품질을 위해서는 상당한 연산 리소스 필요.
  • 실시간 렌더링(게임)에서는 제한적으로 사용하고, 주로 오프라인 렌더링(애니메이션, CGI)에서 활용됨.
• 래스터라이제이션 (Rasterization)
  • 3D 오브젝트를 픽셀로 변환하는 방식.
  • 실시간 렌더링이 가능하지만, 사실적인 조명을 위해 추가 연산이 필요함(예: SSAO, 실시간 그림자, 반사 등).
  • 게임 엔진이나 CAD 같은 응용 프로그램에서 많이 사용됨.

렌더링의 연산 비용은 해상도, 복잡도(폴리곤 개수, 라이팅, 셰이더), 물리 효과 등에 따라 달라지지만, 정밀한 결과를 얻기 위해서는 상당한 연산량이 필요해.

2. 생성형 AI를 이용한 예측 렌더링의 연산 비용

생성형 AI(예: 딥러닝 기반 Neural Rendering, NeRF, GANs, Diffusion 모델 등)를 이용해 렌더링 결과물을 예측하는 경우, 두 가지 주요 단계가 있어.

1. 사전 학습 (Pre-training)
   • AI가 3D 데이터를 학습하는 과정이 필요함.
   • NeRF 같은 모델은 다양한 각도의 이미지 데이터를 학습해 3D 공간을 이해하고, 이를 기반으로 새로운 시점의 이미지를 생성함.
   • 학습 자체는 매우 큰 연산 비용이 들지만, 일단 학습이 끝나면 추론 단계의 연산 비용이 상대적으로 낮아질 수 있음.
2. 추론 (Inference)
   • 학습된 모델을 사용하여 새로운 장면을 생성.
   • 전통적인 렌더링보다 빠를 가능성이 있지만, 품질은 학습된 데이터와 모델의 성능에 따라 달라짐.
   • NeRF 같은 모델은 기존 렌더링 방식보다 더 적은 연산량으로 사실적인 이미지를 생성할 수 있음.
   • 하지만 일반적인 GAN이나 Diffusion 모델을 사용하면 여전히 높은 연산량이 필요할 수 있음.

3. 어느 쪽이 연산 비용이 낮을까?

✅ 실시간 렌더링(게임, 인터랙티브 환경) 기준:

• 생성형 AI 모델의 추론 비용이 기존의 실시간 렌더링보다 높을 가능성이 큼.
• 따라서 일반적인 3D 래스터라이제이션 방식이 더 효율적.
• 하지만 NeRF처럼 특정 환경을 학습하고 렌더링하는 경우, 복잡한 조명 및 반사 효과를 계산하는 데 유리할 수 있음.

✅ 고품질 오프라인 렌더링(애니메이션, CGI) 기준:

• 레이 트레이싱 기반 3D 렌더링의 연산 비용이 매우 높기 때문에, 생성형 AI 기반 예측 렌더링이 더 적은 연산량으로 비슷한 품질을 제공할 가능성이 있음.
• 특히, AI 기반 업스케일링과 딥러닝 보간(Deep Interpolation) 기술을 활용하면 기존보다 적은 연산량으로 고품질 렌더링을 얻을 수 있음.

결론

• 실시간 렌더링(게임 등): 기존 3D 렌더링이 더 효율적임.
• 고품질 오프라인 렌더링(CGI, VFX): AI 기반 예측 렌더링이 더 효율적일 가능성이 있음.
• 장기적으로: 생성형 AI가 더욱 최적화되면 전통적인 렌더링보다 연산 비용이 낮아질 수도 있음.

즉, **"AI 학습 비용 vs. 전통 렌더링의 지속적인 연산 비용"**이라는 트레이드오프가 존재하는데, AI가 학습된 후의 추론 비용이 렌더링보다 낮다면 AI 기반 방식이 유리할 거야.

당사자가 그렇다는데??