Nuke 18.0, 노드 그래프 안에서 바로 AI 워크플로를 실행한다

Foundry가 Nuke 18.0 오픈 베타를 공개했다. 핵심 신기능은 AI 워크플로 오케스트레이션 플랫폼인 Griptape로의 브리지다. 사용자는 Nuke의 노드 그래프 안에서 바로 AI 워크플로를 실행할 수 있다.

현재 빌드는 Nuke 18.0v1 Beta 2다. 이와 함께 Foundry는 Nuke 17.2v1 Beta 2 빌드도 제공한다. 회사는 베타 기능을 프로덕션에서 사용하지 말 것을 강력히 권고하며, 18.0의 최종 릴리스 날짜는 아직 밝히지 않았다.

Nuke와 Griptape의 연결

이 통합은 Nuke와 Griptape를 잇는 브리지로 소개됐다. AI 연산이 외부 애플리케이션이 아니라 샷을 조립하는 바로 그 그래프 안에서 실행된다는 것이다. 구현 세부 사항 — 파라미터 구성, 지원되는 워크플로 유형, 모델 접근 조건 — 은 베타 설명에서 구체적으로 다루지 않았다.

뷰포트의 가우시안 스플랫

베타의 두 번째 큰 축은 이미 스플랫으로 작업하는 사용자를 겨냥한다. Nuke는 2월의 17.0 버전에서 스플랫의 네이티브 임포트와 렌더를 얻었고, 7월 오픈 베타를 거친 17.1은 다이내믹 스플랫과 릴라이팅을 추가했다. 18.0에서는 밀도 높은 스플랫 에셋의 비용을 낮추는 뷰포트 제어 항목 네 가지가 생겼다. 스플랫 밀도 줄이기, 단순한 컬러 포인트로 그리기, 선택한 카메라의 프러스텀에 들어오는 스플랫만 렌더링하기, 구면 조화 함수 끄기다. 네 가지 모두 3D 뷰포트에만 작용하며 SplatRender의 최종 출력은 바꾸지 않는다. 3D 뷰어의 색 보정은 이제 sRGB(기본값)와 끔 상태 사이에서 전환할 수 있다. 노브 자체의 이름은 Foundry가 밝히지 않았다.

FieldThreshold 노드가 추가됐다. 입력 어트리뷰트의 임계값으로 밀도 필드나 부호 거리 필드를 만들고, 이 필드로 다른 노드를 마스킹할 수 있다 — 예를 들어 GeoDeletePoints나 GeoGrade다. 지원되는 어트리뷰트는 위치, 스케일, 투명도, 색상, HSV, 최근접 이웃까지의 거리, 원점으로부터의 거리다. '플로터'를 정리하는 컴포지터는 최근접 이웃까지의 거리로 임계값을 설정해 필드를 GeoDeletePoints로 보내거나, 스캔에서 투명도가 낮은 스플랫만 GeoGrade로 조정할 수 있다. 여기에 더해 버텍스 선택 모드에서 뷰포트에서 직접 스플랫을 선택하고 FieldShape를 선택한 점에 붙일 수 있다.

Foundry는 제약도 함께 열거했다. 이 노드는 넓은 면적에 불균등하게 흩어진 스플랫에서는 느리게 동작할 수 있고, 이 노드의 편집이 때때로 상류의 Geo 연산을 뷰어에서 사라지게 만든다. 베타에서는 범위를 벗어난 Deep 샘플을 요청할 때 발생하던 SplatRender 크래시, SplatRender를 통해 2D로 렌더링할 때 눈에 띄게 나타나던 스플랫 품질 저하, 3D 뷰어와 SplatRender 출력 사이의 밝기 불일치, 그리고 프러스텀 클리핑 오류 두 건도 수정됐다.

베타에 또 무엇이 있나

스플랫 외에도 베타는 Nuke와 Griptape의 연동, 자동 컷 감지, H.265 디코딩을 추가한다.

베타에 참여하는 방법

Nuke 18.0 Open Beta 빌드는 라이선스 사용자와 체험판 사용자 모두에게 지금 바로 제공된다.

Foundry가 AI를 하필 이렇게 넣는 이유

Griptape와의 연결은 Foundry가 선택한 전략을 보여준다. Nuke에 내장된 것은 특정 생성 모델이 아니라, 서로 다른 모델을 하나의 통제 가능한 워크플로로 엮을 줄 아는 플랫폼으로 가는 게이트웨이다. 이미지와 영상 생성기가 서로를 갈아치우는 속도를 감안하면, 하드코딩된 모델은 프로덕션에 도달하기도 전에 낡은 것이 됐을 것이다.

이런 접근은 CopyCat 노드로 시작된 흐름을 이어가는 것으로 보인다. Foundry는 컴포지터에게 그래프 안에서 통제 가능한 도구를 — 버전 관리, 재현성, 어떤 단계든 고칠 수 있는 여지와 함께 — 제공한다. 노드 그래프에서 AI 연산을 실행한다는 것은 생성형 서비스에 대한 스튜디오의 가장 큰 반론에 대한 답으로 보인다. 소재는 되도록 보호된 경계 밖으로 내보내지 않아야 하고, 모든 프레임은 추적 가능해야 한다는 것이다.

이 추세가 이어진다면 컴포지팅과 생성 사이의 경계는 계속 흐려질 것이고, 수요는 플레이트를 손으로 정리할 뿐 아니라 샷의 과제에 맞춰 재현 가능한 AI 워크플로를 짤 줄 아는 전문가 쪽으로 옮겨갈 가능성이 크다. Foundry가 최종 릴리스 날짜를 밝히지 않은 지금, 스튜디오에는 자사 프로젝트에서 베타를 검증하고 안정 버전이 나오기 전에 의견을 전달할 기회가 있다.

Foundry가 외부 AI 플랫폼으로 방향을 튼 배경은 무엇인가 — 경쟁사의 압박, 컴포지팅 자동화에 대한 스튜디오의 수요, 자체 개발 비용 절감?