AI 인공지능으로 만들어내는 멋진 세계: Wave Function Collapse로 절차적 생성 완전정복

AI, 인공지능, 그리고 절차적으로 생성된 세계. 이 3가지 키워드가 만나면, 그 속에는 게임, 예술, 심지어 과학까지 넘나드는 새로운 창조의 문이 열립니다. 바로 오늘 소개할 'Wave Function Collapse' 알고리즘(WFC)이 그 주인공입니다. 이 포스팅에서는 WFC가 무엇인지, 인공지능 시대에 왜 각광받는지, 그리고 그것이 실제로 어떻게 활용되는지 쉽고 재미있게 풀어보도록 하겠습니다.

절차적 생성과 Wave Function Collapse란?

‘절차적 생성’이란, 미리 정해진 데이터를 쓰지 않고, 일련의 규칙과 확률, AI 알고리즘을 통해 자동으로 새로운 이미지를 만들어내는 기술을 말합니다. 대표적으로 게임의 맵, 픽셀 아트, 패턴 이미지 등이 있죠.

이 절차적 생성의 꽃이라고 할 수 있는 Wave Function Collapse(WFC)는, “각각의 작은 타일들이 어떤 순서와 규칙, 빈도로 배치될 수 있는가?”를 고민하는 인공지능 기반 알고리즘입니다. 이름은 양자물리학의 ‘파동 함수 붕괴’ 현상에서 착안했어요. 마치 모든 가능성이 열려있는 작은 공간(픽셀)들에 각기 다른 ‘타일’이 들어설 수 있다가, 하나씩 확정되며 전체 이미지가 완성되는 원리입니다.

타일, 규칙, 그리고 AI의 조화: WFC의 핵심 원리

WFC는 각각의 픽셀 또는 셀에 들어갈 수 있는 타일의 ‘확률 분포’를 꾸준히 업데이트하면서, 다음과 같은 두 가지 규칙을 지킵니다.

인접성 규칙: 인접한 칸(위/아래/왼쪽/오른쪽)에 어떤 타일들이 함께 올 수 있는지에 대한 조건입니다. 예를 들어, “파란색 타일 오른쪽에는 반드시 초록색 타일만 올 수 있다” 같은 식이죠.
빈도 힌트: ‘이 타일이 전체 결과에서 어느 정도 자주 나타나야 하는가?’를 숫자로 정의합니다. 만약 꽃 무늬가 평지보다 세 배 많기를 원한다면, 꽃 타일의 빈도 힌트는 더 높은 수치를 줍니다.

결과적으로 WFC는 전체 그리드를 인접성 규칙을 엄격히, 빈도 힌트는 대략적으로 맞추는 방식으로 타일들을 채워 넣습니다. 이 모든 과정이 자동화되어, “내 맘대로, 하지만 일정한 분위기는 유지하는” 이미지나 맵, 패턴이 만들어집니다.

입력 이미지로부터 배우기: AI가 패턴을 익히는 과정

WFC의 진짜 매력은 '입력 이미지'를 바탕으로 새로운, 유사한 스타일의 이미지를 자동으로 만드는 데 있습니다. 어떻게 가능할까요?

타일 추출: 입력 이미지를 잘게 쪼갭니다(예: 3x3 픽셀 타일로).
모든 조각의 분포 파악: 잘라낸 타일들이 원본 이미지에 얼마나 자주 등장했는지 빈도 수치를 기록합니다.
규칙 생성: 어떤 타일들이 이웃해 있었는지, 인접성 규칙을 자동으로 학습합니다.

이 과정을 거치면, 사각형 타일들이 어떤 방향으로 이어져 있는지, 어떤 패턴이 반복되는지 등 원본의 ‘로컬 특징’을 통계적으로 파악하게 됩니다. 이후 WFC는 이 경험(데이터)을 바탕으로, 규칙과 확률을 따라 새로운 이미지(또는 맵)을 자동 생성합니다.

회전, 대칭, 그리고 창의성: 다양한 변형 타일 활용

입력 이미지에 단순히 존재하는 타일만 사용해도 되지만, WFC는 여기에서 한 단계 더 나갑니다. 바로, 타일의 ‘회전’과 ‘대칭’을 반영해 새로운 조합을 만들어낼 수 있다는 점이죠.

예를 들어, 물결이 그려진 3x3 타일이 있다면, 그것을 90도, 180도, 270도로 돌리거나 좌우/상하 반전도 각각 하나의 새로운 타일로 간주합니다. 이렇게 하면 같은 그림이 많이 반복되어도 전체 결과물은 똑같지 않고 더욱 풍부해집니다.

실제로, 입력 이미지의 일부만으로도 믿을 수 없을 만큼 다채로운 무늬와 지형이 자동으로 만들어지는 마법을 볼 수 있어요.

정보이론의 발견! WFC가 Sudoku와 닮은 이유

WFC는 각 칸이 가질 수 있는 ‘불확실성’—즉, 어떤 타일이 들어갈지 모르는 상태(엔트로피)—를 가능한 낮추면서 이미지를 완성해 나갑니다. 이는 마치 Sudoku 퍼즐을 푸는 전략과도 비슷합니다.

가능한 후보(타일)가 가장 적은 칸부터 선택(즉, 확정적으로 정할 수 있는 칸부터)
칸을 확정하면, 해당 선택이 주변 칸에 미치는 영향을 규칙에 따라 전파(전파 단계)
만약 규칙상 모순이 발생하면(즉, 더는 넣을 수 있는 타일이 없는 칸이 생기면) 처음부터 다시 시도

이런 식으로 AI는 ‘문제적 상황’을 잘 회피하면서, 아름답고 독특한 이미지를 그려냅니다.

작은 조각이 모이면 큰 작품이 된다: 실전 결과 예시

WFC를 적용하면 아래와 같은 마법이 펼쳐집니다.

위 4x4 이미지에서 3x3 크기의 조각을 잘라 빈도와 인접 규칙을 익힙니다.

타일의 다양한 회전, 대칭을 포함하면, 같은 패턴도 각기 다른 분위기로 재창조됩니다.

AI, 인공지능 그리고 창의적 절차적 생성의 미래

Wave Function Collapse는 인공지능과 절차적 생성의 환상적인 시너지입니다. 예술 작품 생성, 게임 자동 맵 제작, 디자인 패턴 생성 등 어디에도 적용할 수 있습니다. 원본 이미지만 있다면, AI가 스타일을 학습하고, 유사하되 반복적이지 않은 새 이미지를 무한히 만들어낼 수 있으니까요.

실제로 많은 게임 개발자, 디지털 아티스트, 연구자들이 이미 WFC의 잠재력을 적극 활용하고 있습니다. 복잡한 원리 같아 보여도, 핵심 아이디어는 ‘기본 규칙과 확률에 기반한 창의적인 조합’. 여러분도 얼마든지 WFC와 함께 창의적인 AI 세상을 열어갈 수 있습니다.

결론

WFC는 AI와 절차적 생성의 혁신적 알고리즘입니다.
핀셋처럼 정밀한 규칙(인접성, 빈도 힌트)과 자유도 높은 자동화로, 누구나 멋진 패턴과 맵, 이미지를 만들어낼 수 있습니다.
정보이론, 퍼즐 풀이 전략까지 동원되는 이 기술은 이미 많은 분야에 적용 중입니다.

새로운 예술적 도전이든, 게임 맵 자동 생성이든, WFC라는 AI 도구를 적극적으로 활용해 보세요. 디지털 창작의 경계가 한참 더 확장될 것입니다!

참고

[1] Procedural Generation with Wave Function Collapse - gridbugs.org

이미지 출처

이미지 출처: cottonbro studio on Pexels