3D 모델링 AI 로컬 실행: 한국 이용 지역·라이선스부터 확인

Hunyuan3D-2.1: 한국이 제외된 이용 지역

공식 라이선스의 Territory 정의는 EU, 영국과 한국을 제외합니다. 단순한 상업 이용 여부뿐 아니라 허용 지역에서만 부여되는 사용 권한이므로, 한국에서 누구나 설치해 쓸 수 있는 대안으로 안내할 수 없습니다. 다른 버전도 같은 조건이라고 추정하지 말고 각 릴리스의 라이선스를 읽으세요.

TripoSR: 별도의 단일 이미지 재구성 프로젝트

TripoSR 공식 저장소는 단일 이미지 기반 3D 재구성 프로젝트이며 코드와 사전학습 모델을 MIT 라이선스로 제공한다고 안내합니다. 클라우드 Tripo 서비스의 요금·이용 조건과 같지 않으며, 다른 외부 구성요소와 입력 이미지 권리는 별도로 확인해야 합니다.

TripoSR 공식 README는 Python 3.8 이상, 플랫폼에 맞는 PyTorch와 의존성을 안내하며 기본 단일 이미지 실행에 약 6GB VRAM을 사용한다고 설명합니다. 명령은 python run.py examples/chair.png --output-dir output/이며 텍스처를 구우려면 --bake-texture 옵션을 추가합니다. 공급자 기본 설정의 수치로, 이 사이트에서 설치·속도·장비 호환성을 실측한 결과는 아닙니다.

ComfyUI 노드를 설치하면 제한이 없어지나요?

아닙니다. ComfyUI는 작업 흐름을 연결하는 환경이며 그 안에서 사용하는 모델의 라이선스를 바꾸지 않습니다. 커뮤니티 노드의 코드 라이선스, 모델 가중치의 라이선스와 예제 워크플로의 버전 조건을 구분하세요. 임의 노드는 로컬 코드를 실행하므로 저장소와 의존성을 검토해야 합니다.

GPU 구매 전에 실제 요구를 비교하세요

설치 안내의 운영체제·Python·GPU 드라이버·PyTorch 버전과 필요한 저장 공간을 확인합니다. 형상 생성과 텍스처 생성이 다른 메모리를 요구할 수 있으며, 웹사이트에서 보여 주는 속도가 자신의 컴퓨터에서도 재현된다고 가정하면 안 됩니다. 설치 환경을 분리하고 원본 데이터를 보관하세요.

클라우드와 로컬 중 무엇을 선택할까요?

빠르게 작은 소품을 시험하려면 클라우드의 무료 한도와 업로드 조건을 검토할 수 있습니다. 자료를 외부로 보내기 어렵다면 이용 가능한 로컬 모델의 라이선스와 실제 실행 경로를 검토하세요. 로컬 도구라도 외부 다운로드나 원격 서비스를 호출할 수 있으므로 설치 방식 전체를 확인해야 합니다.

설치 전에 저장소와 모델 파일을 각각 확인하세요

로컬 AI 3D 모델링을 검토할 때는 프로젝트 저장소의 코드 라이선스만 보고 결론 내리지 마세요. 실행 코드, 사전학습 가중치, 보조 모델, 커뮤니티 노드와 예제 파일이 서로 다른 조건을 가질 수 있습니다. 정확한 버전과 다운로드 출처를 기록하고, 상업 이용·배포·지역 제한을 실제 모델 카드와 라이선스에서 확인합니다.

설치 명령은 새 가상환경이나 컨테이너에서 실행하고, 의존성 목록과 GPU 드라이버 버전을 보관하세요. 오래된 튜토리얼은 패키지 이름이나 옵션이 바뀌었을 수 있습니다. 커뮤니티 노드는 외부 코드 실행 권한을 가질 수 있으므로 저장소의 소유자, 최근 변경과 설치 스크립트를 검토한 뒤 신뢰할 수 있는 범위에서 추가합니다.

GPU 메모리뿐 아니라 디스크와 반복 시간을 계산하세요

모델이 제시하는 VRAM 기준은 특정 설정과 정밀도에서의 안내값입니다. 운영체제, 해상도, 동시 프로그램과 텍스처 단계가 메모리 사용량에 영향을 줍니다. 생성 단계가 실행돼도 후처리나 텍스처 굽기에서 메모리가 부족할 수 있으므로, 그래픽 카드 용량과 시스템 메모리, 여유 디스크 공간을 함께 확인합니다.

처음 설치할 때 모델 가중치와 캐시가 저장 공간을 차지하고, 테스트를 반복하면 결과 파일도 늘어납니다. 공개된 최소 사양을 그대로 구매 기준으로 삼기보다 필요한 입력 크기의 샘플 작업을 계획하고 실제 요구량을 확인하세요. 이 사이트에서 Hunyuan3D나 TripoSR의 추론 실행은 하지 않았으므로 장비별 속도나 성공률을 보장하지 않습니다.

로컬 실행도 모든 통신이 사라지는 것은 아닙니다

모델이 컴퓨터에서 추론된다는 사실은 설치 과정이 완전히 오프라인이라는 뜻이 아닙니다. 설치 프로그램이 패키지와 가중치를 내려받거나, 확장 기능이 원격 저장소와 통신할 수 있습니다. 입력 이미지가 외부로 나가지 않아야 하는 업무라면 다운로드 이후 네트워크 연결, 노드 동작과 파일 저장 위치까지 확인하고 조직의 보안 기준을 따르세요.

클라우드 서비스는 초기 설치와 장비 관리 부담이 적을 수 있지만 입력 자료를 외부에 올리는 조건을 검토해야 합니다. 로컬 도구는 데이터 경로를 관리할 수 있는 대신 드라이버, 업데이트와 오류 복구 책임이 사용자에게 있습니다. 3D 모델링 AI 로컬 실행 여부는 무료인지보다 라이선스, 장비, 유지관리와 자료 보호 조건을 합쳐 결정합니다.

설치 오류는 환경 정보를 모아 단계별로 찾으세요

모델을 실행하기 전에 저장소가 요구하는 운영체제, Python과 프레임워크 버전을 맞춥니다. GPU가 인식되지 않으면 드라이버, CUDA 지원 조합, 설치된 PyTorch 빌드를 먼저 확인하세요. 메모리 부족은 해상도나 텍스처 설정 때문에 생길 수 있지만, 설정을 낮추면 결과 세부 수준도 바뀔 수 있습니다. 로그 전체와 버전 정보를 보관해야 같은 오류를 다시 조사할 수 있습니다.

ComfyUI 커뮤니티 노드에서 오류가 나면 핵심 생성 모델과 노드의 지원 버전을 함께 확인하고, 여러 확장을 한 번에 업데이트하지 마세요. 환경을 복제한 뒤 하나의 의존성만 바꾸면 문제가 어느 변경에서 시작됐는지 찾기 쉽습니다. 이 사이트는 로컬 추론을 실행해 특정 GPU의 성능을 측정하지 않았으므로, 공개 사양은 시작 조건으로 보고 실제 작업 부하에서 테스트하세요.

설치 전에는 가중치가 저장될 위치와 체크포인트 파일의 출처를 확인하고, 디스크가 부족하지 않은지 점검하세요. 실행 로그에 개인 경로나 토큰이 포함될 수 있으므로 도움을 요청하기 위해 로그를 공유하기 전 민감한 값을 가립니다. 문제가 해결된 환경은 패키지 목록과 설정 파일로 보관하면 업데이트 뒤 같은 상태를 재구성하기 수월합니다.

자주 묻는 질문