![[NDC] AI로 고퀄리티 모션 만들기 - 지형 적응형 실시간 IK 모션 생성 기술](https://i.ytimg.com/vi/aySjXoCOCkU/hqdefault.jpg)
[NDC] AI로 고퀄리티 모션 만들기 - 지형 적응형 실시간 IK 모션 생성 기술
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AI 핵심 요약
모션 캡처는 품질이 높지만 제작 비용이 커 모든 게임 동작에 적용하기 어렵고, 기존 IK 방식은 실시간 처리와 자연스러운 전신 동작을 동시에 만족시키기 힘들었다. 발표팀은 다양한 벽면을 오르는 모션을 목표로, 기존 모션의 손·발 목표점을 변형해 학습 데이터를 늘리고 경로 예측과 프레임별 포즈 생성을 분리한 머신러닝 기반 실시간 IK 시스템을 만들었다. 생성 경로는 큐빅 스플라인으로 다듬었으며, Intel OpenVINO와 배치 추론을 활용해 CPU에서 여러 캐릭터를 처리하고 Unreal Engine 4에서 동작을 검증했다. 다만 학습에 없던 극단적인 지형에서는 몸이 벽에 파고들 수 있어, 더 많은 지형 정보를 입력하고 학습 데이터를 보강해야 한다는 점을 확인했다.
- IK는 목표 위치만 맞추는 문제가 아니라 여러 관절의 해 중 자연스러운 자세와 이동 경로를 함께 고려해야 한다.
- 학습 데이터가 부족하면 기존 모션의 손·발 목표점을 변형하고 IK로 다시 맞춰 데이터셋을 확장할 수 있다.
- 긴 모션을 한 번에 생성하기보다 경로 예측과 프레임별 포즈 생성으로 나누면 학습 문제를 단순화할 수 있다.
- 예측 경로의 흔들림은 큐빅 스플라인으로 보정하고, 여러 캐릭터의 추론은 배치 처리해 효율을 높인다.
- 학습 데이터에 없던 지형에서는 신체가 벽을 뚫는 등 실패할 수 있으므로 입력 지형 정보와 학습 범위를 함께 점검해야 한다.
소개
NDC 2019 [ AI로 고퀄리티 모션 만들기 - 지형 적응형 실시간 IK 모션 생성 기술] 세션 공유드립니다. 상세 내용은 NDC Replay 홈페이지를 참고 부탁드려요. 😊 1. 발표자 성함 : 유문원 2. 발표자 소개 : NCSOFT의 Game AI Lab 소속인 Motion AI팀에서 연구 중이며, AI 기술을 활용한 모션 생성 기술에 대해 연구하고 있습니다. 최근에는 motion style transfer, terrain-adaptive motion synthesis 연구를 진행하고 있습니다. 3. 세션 소개 : 최근 게임 시장에서 애니메이션 품질에 대한 기대가 높아지면서 모션 생성 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이 세션에서는 NCSOFT Motion AI팀에서 연구 중인 지형 적응형 실시간 모션 생성 기술에 대해 소개합니다. Machine learning 기반의 이 기술은 다양한 지형 환경에 맞추어 새로운 모션을 생성할 수 있으며 실시간 동작...
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