엔비디아 무료 3D 에셋, AI 에이전트에 말로 받아 쓰는 법
엔비디아가 무게·마찰·관절 같은 물리 값을 담은 3D 에셋 2,576개(472GB)를 Hugging Face에 무료로 공개해 두었습니다. 명령을 몰라도 Claude Code 같은 AI 에이전트에게 주소를 알려 주고 시키면 됩니다. 바나나 에셋 하나를 받아 물리 값을 읽게 해 봤더니 3분 20초가 걸렸고, 질량과 밀도가 서로 맞지 않는 것까지 찾아냈습니다.
엔비디아가 시뮬레이션에 바로 쓸 수 있는 3D 에셋 2,500여 개를 에 무료로 올려 두었습니다. 에셋은 3D 물체 하나를 이루는 모델·재질·텍스처 파일 묶음을 말합니다. 데이터셋 nvidia/simready-assets 화면에는 10월 27일 기준 2,576개, 전체 472GB로 나오고, 로그인이나 사용 승인 없이 받을 수 있습니다.
받는 데 명령을 외울 필요는 없습니다. 나 같은 에게 주소와 원하는 것을 말하면, 에이전트가 필요한 명령을 골라 실행합니다. 이 글은 2026년 10월 27일 Windows 11 의 Claude Code로 그렇게 해 본 기록입니다. Codex로는 해 보지 않았고, 시뮬레이터에 넣어 실행하는 데까지는 하지 않았습니다.
SimReady는 '시뮬레이션 준비가 됐다'는 뜻으로, 겉모양에 더해 물리 시뮬레이션에 필요한 값까지 담은 에셋을 가리킵니다. 로봇이 물건을 집는 장면을 계산하려면 무게와 마찰값, 그리고 부딪힘을 계산하는 데 쓰는 모양(충돌 형상)이 있어야 하기 때문입니다. 파일 형식은 3D 장면과 물리 값을 한 묶음으로 저장하는 입니다. 구글 Gemini 4 Argon의 로봇 활용 사례처럼 AI로 로봇을 움직이는 사례가 나오고 있는데, 로봇을 가상 공간에서 훈련하려면 이런 물체가 많이 필요합니다.
새로 나온 데이터셋은 아닙니다. 저장소는 6월 29일에 만들어졌고 그 뒤로 에셋이 계속 추가됐습니다. 엔비디아 소속 저자들이 10월 21일 Hugging Face 블로그에 'SimReady Central'이라는 에셋 모음을 소개했고, 이 데이터셋도 그 모음에 등록돼 있습니다. 엔비디아는 로컬 GPU용 추론 서버 Flare나 Nemotron 3.5 공개 모델 같은 소프트웨어와 모델도 공개해 왔는데, 이 데이터셋은 3D 물체를 모은 것이라는 점이 다릅니다.
에셋 고르기
에게 맡기더라도 무엇을 받을지는 사람이 정합니다. 데이터셋은 폴더 하나가 에셋 하나이고, 아래 화면처럼 썸네일 아래에 폴더 이름이 나옵니다. food(음식)가 523개로 가장 많고, kitchenware(주방용품)·box(상자)·handTool(수공구)가 뒤를 잇습니다. bodyPart는 사람 몸이 아니라 자동차 차체 부품을 가리킵니다.
물체를 말로 찾고 싶다면 SimReady Central 라이브러리 화면(nvidia-simready-central.hf.space)이 편합니다. 엔비디아가 올린 에셋과 다른 회사가 등록한 에셋을 함께 보여 주며, 첫 화면에 3,599개가 나옵니다. 위쪽 검색창에 찾는 물체를 문장으로 적어도 되고, 왼쪽에서 분류(산업·제조사·가정·병원·조명)를 고른 뒤 질량이나 크기, 라이선스로 좁혀도 됩니다. 여기서 고른 에셋은 다른 회사 데이터셋에 있을 수 있으니, 에이전트에게는 에셋 이름과 그 에셋을 올린 데이터셋 주소를 함께 알려 주면 됩니다.
SimReady Central의 등록 목록에는 엔비디아를 포함해 회사 이름으로 된 항목이 15개 있습니다. FANUC, Comau, Franka Robotics, Robotiq처럼 로봇팔과 그리퍼(로봇 손)를 만드는 회사가 많고, LG전자는 냉장고·식기세척기 같은 가전을 올렸습니다. 두산로보틱스 에셋은 등록 목록과 검색에서 찾지 못했습니다.
에이전트에게 맡기기
빈 폴더를 하나 만들고 그 폴더에서 에 아래처럼 시켰습니다. 기록을 남기려고 대화창 대신 명령 한 줄로 지시를 넘기는 방식( -p)으로 실행했고, 파일 쓰기와 명령 실행은 미리 허용해 뒀습니다. 대화창에 같은 지시를 붙여 넣어도 되지만, 그때는 가 명령을 실행할 때마다 허용할지 묻습니다. 472GB를 다 받지 않도록 '하나만'이라고 분명히 적었습니다. 프로그램이 전체에 깔리지 않도록, 그 폴더 안에만 따로 두는 파이썬 설치 공간(가상환경)을 쓰라고도 했습니다.
https://huggingface.co/datasets/nvidia/simready-assets 에 엔비디아 SimReady 3D 에셋이 있어. 전체는 472GB라 다 받지 말고, 바나나 에셋 하나만 이 폴더에 받아 줘. 그다음 그 에셋을 열어서 크기, 재질별 밀도·마찰·반발 값, 물리 엔진 설정이 뭐가 들어 있는지 알려 줘. 파이썬 패키지가 필요하면 이 폴더 안에 가상환경을 만들어서 설치해.
에이전트는 먼저 데이터셋 목록에서 바나나 폴더 23개(a01~v01 22개와 바나나 송이 1개)를 찾고, 그중 첫 번째인 food_produce_banana_a01을 골랐습니다. 파일 46개(5.0MB)를 받은 뒤 가상환경에 파일을 여는 파이썬 라이브러리(usd-core)를 깔았습니다. 값을 읽는 스크립트도 스스로 짜서 실행했습니다. 실행 전체에 약 3분 20초가 걸렸고, 모델은 Claude Opus 5.5였습니다. Claude Code가 실행 기록에 정가 기준으로 남긴 비용은 0.96달러입니다.
에이전트가 보고한 바나나는 길이 16.2cm, 폭 11.6cm, 두께 3.2cm였습니다. 재질은 하나뿐이고 밀도 525kg/m³, 정지마찰 0.65, 운동마찰 0.6, 반발 0.2가 적혀 있었습니다. 정지마찰은 멈춘 물체가 미끄러지기 시작할 때까지 버티는 정도, 반발은 부딪힌 뒤 튀어 오르는 정도를 나타냅니다. 물체 이름표로는 banana와 위키데이터(공개 지식 데이터베이스) 번호 Q503이 붙어 있었고, 이름으로 보아 로봇이 집을 자리를 표시한 점(Grasp_Point) 2개도 함께 들어 있었습니다.
물리 엔진 설정도 정리해 줬습니다. 물리 엔진은 물체가 떨어지고 부딪히고 미끄러지는 움직임을 계산하는 프로그램입니다. 한 에셋 안에 PhysX, , Newton 세 엔진용 설정이 골라 쓰는 형태(변형, variant)로 들어 있고, 처음에는 PhysX만 켜져 있습니다. 엔진마다 부딪힘을 계산하는 모양도 다릅니다.
엔진 | 처음 상태 | 부딪힘 계산에 쓰는 모양 |
|---|---|---|
PhysX | 켜짐 | 원래 모양을 거의 그대로 따르는 방식(sdf) |
MuJoCo | 꺼짐 | 겉을 감싸는 볼록한 모양으로 단순화(convexHull) |
Newton | 꺼짐 | 따로 적힌 값 없음(원래 모양 그대로) |
에이전트가 찾아낸 것
는 묻지 않은 문제도 하나 짚었습니다. 이 바나나에는 질량이 0.2428kg(약 243g)으로 직접 적혀 있는데, 이렇게 질량이 적혀 있으면 시뮬레이션은 밀도 대신 이 값을 쓴다는 설명입니다. 에이전트가 모양으로 부피를 계산하니 약 135cm³였고, 여기에 밀도 525를 곱하면 약 71g이 나옵니다. 적힌 질량과 세 배 넘게 차이가 납니다.
파일을 직접 열어 보니 질량 0.24279825kg이 그대로 적혀 있었고, 부피 계산도 같은 값이 나왔습니다. 값이 다 들어 있다고 해서 그대로 믿지 말고, 쓰기 전에 에이전트에게 "질량과 밀도가 서로 맞는지도 확인해 줘"처럼 한 줄 더 시키는 편이 좋습니다.
아래 표는 에이전트 없이 바나나 하나와 상자, 카트를 직접 받아 스크립트로 읽은 값입니다. 표의 바나나(m01)는 에이전트가 고른 a01과 다른 바나나라서 크기와 질량이 다릅니다. 강체(rigid body)는 모양이 변하지 않는 덩어리를 말합니다. 크기는 미터, 질량은 킬로그램입니다.
에셋 | 크기(m) | 질량 | 움직이는 부분 |
|---|---|---|---|
바나나(m01) | 0.09 × 0.148 × 0.028 | 0.208kg | 강체 1개 |
골판지 상자 | 0.297 × 0.304 × 0.304 | 0.656kg | 강체 1개 |
의료용 카트 | 0.401 × 0.838 × 1.579 | 몸체 4.44kg, 바퀴 각 2kg, 타이어 각 1kg | 강체 9개, 회전 관절 8개 |
카트는 몸체와 바퀴, 타이어가 따로 움직이도록 나뉘어 있고, 바퀴는 세로축으로, 타이어는 가로축으로 도는 관절로 이어져 있습니다.
여러 개를 받을 때
에셋마다 크기 차이가 큽니다. 바나나는 5~7MB였지만 카트는 285MB, CT 조영제 주입기는 521MB입니다. 여러 개를 받을 때는 에게 "받기 전에 크기부터 알려 줘"라고 하면 됩니다.
한꺼번에 많이 받으면 요청 한도에 걸릴 수 있습니다. 썸네일 그림만 모으려고 로그인하지 않은 상태로 전체 폴더를 훑었더니 778개째에서 멈췄습니다. 안내문은 '5분에 요청 1,000건 한도를 넘었다'였습니다. 폴더 3개를 받을 때는 걸리지 않았으니, 필요한 폴더만 골라 받게 하는 편이 안전합니다.
에셋은 계속 바뀝니다. 10월 20일에는 시리얼 상자 에셋 17개가 빠졌습니다. 같은 실험을 다시 해야 한다면 "지금 받은 버전(커밋 번호)을 기록해 둬"라고 시켜 두십시오. 데이터셋은 Git 저장소라 커밋 번호를 지정하면 그 시점의 파일을 다시 받을 수 있습니다.
에이전트 없이 직접 받고 싶다면 파이썬 패키지 huggingface_hub를 설치한 뒤 아래 한 줄이면 됩니다. --include 뒤에 받을 폴더 이름을 적습니다.
hf download nvidia/simready-assets --repo-type dataset --include "food_produce_banana_m01/*" --local-dir simready
시뮬레이터로 가져가기
엔비디아의 로봇 시뮬레이터는 Isaac Sim입니다. 엔비디아 문서에는 Isaac Sim 같은 엔비디아 프로그램에서 이 에셋을 쓰는 방법 세 가지가 적혀 있습니다.
- 주소를 그대로 쓰기 — 장면 파일에서 에셋을 불러오는 경로에 내 의 파일 위치 대신 Hugging Face의 주소를 적습니다. CDN은 파일 사본을 여러 지역 서버에 두고 가까운 곳에서 내려주는 배포망입니다.
- 내려받아 쓰기 — 위에서 한 것처럼 받아 내 폴더에 두고 씁니다.
- Isaac Sim 안에서 찾기 — Isaac Sim의 파일 탐색 화면(Content Browser)에 있는 에셋 검색 기능으로 바로 찾아 넣습니다.
엔비디아 저자들의 블로그 글에는 AI 모델에 지시해 Isaac Sim에서 창고 물건을 집어 옮기는 장면을 만드는 예가 실려 있습니다. 저자들은 로봇 학습과 평가 환경을 만들 때 로봇 학습 도구 Isaac Lab을 쓰라고 안내합니다. 나 Newton을 쓴다면 앞에서 본 엔진별 설정을 고르는 것부터 에게 맡기면 됩니다.
쓰기 전에 확인할 것
엔비디아 에셋은 폴더마다 라이선스 파일이 들어 있습니다. 이 글에서 받은 에셋 4개와 무작위로 열어 본 60개는 모두 CC BY 4.0(크리에이티브 커먼즈 저작자 표시)이어서, 출처를 밝히면 상업적으로도 쓸 수 있습니다. 다른 회사 에셋은 따로 봐야 합니다. 라이선스는 등록한 회사가 정하기 때문에 상업적 이용을 막는 라이선스가 붙을 수도 있습니다.
엔비디아 문서에 따르면, Isaac Sim 쪽 검색에는 CC BY 4.0처럼 널리 쓰이는 허용형 라이선스를 붙인 데이터셋만 들어갑니다. 엔비디아는 같은 문서에서 쓰기 전에 세 가지를 보라고 권합니다. 에셋이 어떤 용도를 기준으로 만들어졌는지, 검증 기록, 그리고 라이선스입니다. 에게 받게 할 때도 이 세 가지를 같이 확인해 달라고 하면 됩니다.
