텐센트, 업계 최초 고품질 네이티브 3D 부품 생성 모델 'Hunyuan3D-Part' 공개

텐센트 Hunyuan팀이 업계 최초로 고품질 네이티브 3D 부품 생성 모델 ‘Hunyuan3D-Part’를 공개했다. 이번 발표는 3D 콘텐츠 생성 분야에서 획기적인 전환점이 될 것으로 전망된다.

이번 발표는 단순히 새로운 기술을 공개한 차원을 넘어, 중국이 3D 콘텐츠 생성 시장에서 글로벌 경쟁력을 확보하려는 전략적 행보로 해석된다. 특히 한국 독자 입장에서는 ‘중국판 DreamFusion’으로 불릴 수 있는 이 기술이 게임, 메타버스, 산업 설계 분야에 어떤 파급력을 가질지 살펴볼 필요가 있다.

기존 3D 생성 기술의 한계와 새로운 해결책

기존 3D 생성 알고리즘들은 통합된 하나의 3D 모델을 생성하는 데 그쳤지만, 실제 다운스트림 애플리케이션에서는 의미적으로 분해 가능한 3D 형태가 필요하다. 즉, 3D 객체의 각 부품이 개별적으로 생성되어야 한다는 요구사항이 존재했다.

Hunyuan3D-Part는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 모델로, 생산 투입이 가능하고 기하학적 품질이 높으며 편집 가능하고 구조적으로 합리적인 부품별 3D 생성의 새로운 패러다임을 제시한다.

부품별 3D 생성의 핵심 응용 분야

부품별 3D 생성 기술은 주로 두 가지 주요 응용 시나리오에서 활용된다.

첫 번째는 비디오 게임 제작 파이프라인이다. 게임에서 많은 자산들은 의미 정보에 따라 서로 다른 게임 로직에 바인딩되어야 한다. 예를 들어, 자동차 모델은 본체와 네 개의 굴릴 수 있는 바퀴로 분해될 수 있어야 하며, 이렇게 해야 바퀴가 개별적으로 굴릴 수 있다. 또한 3D 기하학 생성의 다운스트림 체인에는 저폴리곤 토폴로지, UV 전개 등의 모듈이 포함되는데, 이러한 모듈들이 매우 복잡한 기하학을 처리하는 것은 어렵다. 복잡한 기하학을 간단한 소형 부품으로 분할하는 분할정복 전략을 통해 다운스트림 알고리즘의 처리 난이도를 크게 낮출 수 있다.

두 번째는 3D 프린팅 분야이다. 사용자들은 부품을 하나씩 프린팅한 후 조립할 수 있어, 마치 블록을 쌓는 것과 같은 방식으로 작업할 수 있다.

Hunyuan3D-Part의 혁신적인 기술 구조

Hunyuan3D-Part의 기술적 핵심은 두 가지 혁신적인 모델에 있다.

P3-SAM: 업계 최초 네이티브 3D 분할 모델

P3-SAM(Point-Promptable Part Segmentation)은 임의의 복잡한 3차원 객체에 대한 완전 자동 분할을 실현하는 네이티브 3D 분할 모델이다. 이 모델은 정확한 마스크를 생성하며 극강의 견고성을 자랑한다.

P3-SAM의 핵심 혁신은 2D SAM의 영향을 완전히 배제하고 네이티브 3D 부품 감독에 의존하여 네이티브 3D 분할 모델을 훈련한다는 점이다. 기존 3D 부품 분할 데이터셋의 규모가 일반적으로 작고 상세한 부품 주석이 부족하다는 점을 고려하여, 개발팀은 미술가들이 메시를 생성하는 자동화된 부품 주석 프로세스를 개발했다. 이를 통해 370만 개의 고품질 부품 레벨 마스크를 포함하는 3차원 메시 데이터셋을 생성했다.

P3-SAM은 특징 추출기, 3개의 분할 헤드, 그리고 IoU(교집합/합집합) 예측 헤드로 구성된다. PointTransformerV3을 특징 추출기로 사용하며, 서로 다른 레벨의 특징을 융합하여 점 레벨 특징으로 활용한다.

X-Part: 고충실도 구조 일관성 형태 분해

X-Part는 의미적으로 중요하고 구조적으로 일관된 부품 생성을 실현한다. 주어진 객체 점군에서 고충실도, 구조 일관성을 가진 부품 기하학체를 생성하면서 분해 과정에 대한 유연한 제어 가능성을 보장하는 것이 목표다.

X-Part는 부품 레벨 프롬프트 기반 특징 추출 모듈을 제안하여 제어 가능성을 실현한다. P3-SAM의 바운딩 박스를 프롬프트로 활용하여 부품의 위치와 크기를 지시하며, 분할 결과를 직접 입력으로 사용하지 않는다. 세분화된 점 레벨 분할 프롬프트와 비교하여 바운딩 박스는 더 거친 가이드 방식을 제공하여 입력에 대한 과적합을 완화하는 데 도움이 된다.

기술 처리 과정

Hunyuan3D-Part의 전체 기술 흐름은 다음과 같다. 입력 이미지가 주어지면, 먼저 Hunyuan3D의 기본 모델(V2.5 또는 V3.0)을 사용하여 전체 형태를 획득한다. 그 다음 전체 메시를 부품 감지 모듈인 P3-SAM에 전달하여 의미적 특징과 부품의 바운딩 박스를 획득한다. 마지막으로 X-Part가 전체 형태를 각각의 부품으로 분해한다.

구글의 DreamFusion이나 메타의 Emu Video와 비교했을 때, Hunyuan3D-Part는 전체 오브젝트를 한 번에 생성하는 방식이 아니라 ‘부품 단위’로 나눠서 생성할 수 있다는 점이 차별점으로, 이 방식은 향후 정밀한 모델링이나 산업적 설계에 훨씬 유리한 접근법으로 평가된다.

벤치마크 성능 및 비교 결과

개발팀은 PartObj-Tiny, PartObj-Tiny-WT, PartNetE 등 세 개의 데이터셋에서 효과를 평가했다. PartObj-Tiny는 Objverse의 부분집합으로 8개 카테고리 총 200개 데이터 샘플을 포함하며, 모두 수동으로 주석된 부품 분할 정보를 갖고 있다.

정량적 비교 결과에 따르면, P3-SAM과 X-Part 모두 기존 연구 대비 대폭 향상된 성능을 보여주었다. 분할과 생성 결과 모두에서 현존하는 작업들을 크게 능가하는 성과를 달성했다.

시각화 결과 및 실용성

개발팀이 공개한 시각화 결과를 보면, P3-SAM의 분할 결과와 X-Part의 생성 결과 모두 매우 인상적인 품질을 보여준다. 특히 기존 오픈소스 모델들과 비교했을 때 훨씬 정교하고 의미적으로 일관된 부품 분해가 가능함을 확인할 수 있다.

이러한 기술적 진보는 게임 개발과 3D 프린팅 산업에 실질적인 도움을 제공할 것으로 예상된다. 게임 제작자들은 더 이상 복잡한 3D 모델을 수동으로 분해할 필요가 없으며, 3D 프린팅 사용자들은 복잡한 객체를 부품별로 나누어 프린팅하고 조립할 수 있게 되었다.

오픈소스 공개 및 향후 전망

텐센트Hunyuan팀은 Hunyuan3D-Part의 코드와 모델 가중치를 GitHub과 Hugging Face를 통해 공개했다. 또한 관련 논문들도 arXiv에 게시되어 연구 커뮤니티가 자유롭게 접근할 수 있다.

현재 Hugging Face에서 경량버전 데모를 체험할 수 있으며, 완전한 기능을 경험하고 싶다면 Hunyuan3D 스튜디오를 통해 접근할 수 있다.

이번 Hunyuan3D-Part의 공개는 3D 콘텐츠 생성 분야에서 중요한 이정표가 될 것으로 보인다. 특히 부품별 3D 생성이라는 새로운 패러다임을 제시함으로써, 게임 개발부터 3D 프린팅까지 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성을 크게 확장했다는 평가를 받고 있다.

한국 기업 입장에서도 이 기술은 주목할 가치가 있다.
게임·콘텐츠 제작사들은 캐릭터와 아이템을 더 빠르고 유연하게 제작할 수 있고, 반도체·디스플레이 기업들에게는 고성능 연산 및 그래픽 메모리 수요 확대라는 새로운 기회가 될 수 있기 때문이다.

정리 및 시사점: Hunyuan3D-Part가 던지는 의미

텐센트의 Hunyuan3D-Part는 단순히 새로운 3D 생성 모델을 공개한 것 이상의 의미를 갖습니다. 3D 모델을 전체 단위로 만드는 기존 방식과 달리, 부품 단위로 나눠 생성할 수 있다는 점은 제작 효율성과 활용 범위를 획기적으로 확장시킵니다.

특히 한국 기업과 산업계에는 다음과 같은 중요한 시사점을 던집니다.

게임·콘텐츠 업계

한국 게임사들은 캐릭터나 아이템을 모듈화된 부품 단위로 자동 생성하고 조합함으로써, 제작 기간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
인디 개발사들에게도 자산 제작 부담을 덜어주는 기회가 될 수 있으며, 글로벌 시장 진출 경쟁력이 강화됩니다.

디스플레이 및 TV 제조업체

삼성전자, LG전자 등 기존에 패널 기술 중심으로 경쟁해 온 기업들은 **“연결성과 사용자 경험”**이라는 새로운 축에서 전략 전환이 필요합니다.
단순히 하드웨어 스펙 경쟁이 아니라, 생성형 AI와 결합된 콘텐츠 경험이 제품 차별화 요소가 될 수 있습니다.

콘텐츠 플랫폼 기업

네이버, 카카오 등 플랫폼 기업은 웹툰, 동영상, 라이브 스트리밍 등 자산을 3D 오브젝트나 가상 공간으로 확장할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.
특히 2D → 3D 자산화 전환은 메타버스, AR/VR 서비스와 결합할 때 새로운 수익 모델로 이어질 수 있습니다.

반도체 및 ICT 인프라

초고해상도 3D 모델을 실시간으로 생성·처리하기 위해서는 고성능 GPU, 고대역폭 메모리, AI 특화 프로세서 수요가 급증할 수밖에 없습니다.
삼성전자, SK하이닉스 등은 이를 차세대 성장 기회로 삼을 수 있습니다.

연구·학계 협력

Hunyuan3D-Part와 같은 부품 단위 3D 생성은 의료 영상, 건축/엔지니어링, 제조업 교육 시뮬레이션 등 학술적 활용도가 큽니다.
한국 대학·연구소가 조기 협업한다면, 산업과 학계가 함께 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

이번 발표는 중국이 단순히 글로벌 AI 흐름을 따라가는 것이 아니라, 3D 생성 패러다임을 재정의하려는 시도라고 볼 수 있습니다. 한국 기업은 이제 패널·하드웨어 중심의 경쟁에서 벗어나, 연결성·사용자 경험·3D 콘텐츠 제작이라는 새로운 축을 준비해야 합니다. 지금 시점에서 능동적으로 전략을 세우는 기업만이 향후 글로벌 3D 생태계에서 주도권을 잡을 수 있을 것입니다.