이미지 한 장 대신 파이프라인으로 - Apex Seoul 7way 차량 sprite compiler
디더링된 5way 프로토타입이 전달하지 못하던 조향 정보를 7way로 확장하고, 3D 수정과 결정적 스크립트 가공만으로 Raven Coupe·Seorin GT·Mirae GT 후보 atlas를 만드는 과정을 정리합니다.
디더링된 5way 프로토타입이 전달하지 못하던 조향 정보를 7way로 확장하고, 3D 수정과 결정적 스크립트 가공만으로 Raven Coupe·Seorin GT·Mirae GT 후보 atlas를 만드는 과정을 정리합니다.
Apex Seoul의 밤 다운힐을 실제 주행 기준으로 다시 보며, 수평선에 잘리던 숲을 SVG 군집으로 교체하고, road와 roadside를 같은 어둠으로 수렴시키고, 차량 전방의 두 타원 헤드라이트와 FT86형 파워밴드를 시행착오 끝에 정리한 기록입니다.
Three.js 렌더 보정 이후 ChatGPT 이미지 보정 실험을 로컬 RTX 3080 기반 ComfyUI 파이프라인으로 옮기고, FT86 spritesheet를 Phaser runtime에서 쓸 수 있도록 alpha, palette role, body color swap, edge cleanup 단계로 정리했습니다.
Apex Seoul의 approved 128px 차량 스프라이트를 런타임에 연결하고, 조향 3way, 고저차 접지감, 주행 telemetry, silhouette shadow pass로 실제 게임 화면에서 검증했습니다.
Apex Seoul 차량 스프라이트 품질을 올리기 위해 GT86, Kia Stinger, Genesis G70 3D 모델을 source로 가져와 실제 전장 기준으로 정렬하고, 후처리 자동화 방향을 다시 잡았습니다.
Apex Seoul의 Raven Coupe 차량을 3D pose sheet, GPT 이미지 변환, alpha cleanup, anchor metadata 후처리까지 이어지는 게임 자산 파이프라인으로 제작했습니다.