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[Unite Seoul 2025] Multi Modal과 Neural Rendering을 활용한 유니티 및 센티스 활용 꿀팁
Unite Seoul 2025 유니티 · YouTube
AI 핵심 요약
고품질 3D 환경을 직접 모델링하는 데는 아트 역량과 제작 시간이 필요하고, 기존 디지털 휴먼 데모는 사용자가 먼저 입력해야 반응한다는 한계가 있었습니다. 이를 보완하기 위해 휴대폰으로 촬영한 Unity 사무실 영상을 FFmpeg로 이미지화하고 가우시안 스플래팅으로 공간을 재구성했으며, 사진 촬영과 스플랫 후처리로 결과를 개선했습니다. 이어 PyTorch 등에서 학습한 ONNX 모델을 Unity Sentis로 실행하고 CLIP의 이미지·텍스트 유사도 비교를 적용해, 웹캠 장면을 바탕으로 디지털 휴먼이 상황에 맞춰 반응하는 오피스 투어 데모를 만들었습니다. 간단한 프로토타입에는 이 조합이 유용하지만, 반사 재질과 촬영 블러는 품질을 떨어뜨릴 수 있어 촬영 방식과 후처리를 함께 고려해야 한다고 설명했습니다.
- 가우시안 스플래팅은 휴대폰으로 촬영한 영상이나 사진을 활용해 3D 공간을 빠르게 구성할 수 있지만, 유리·거울 같은 반사 재질은 노이즈가 생기기 쉽습니다.
- 영상에서 프레임을 추출할 때 모션 블러가 매칭률을 낮출 수 있으므로, 선명한 사진을 충분히 확보하거나 촬영 조건을 조정하는 것이 중요합니다.
- Unity Sentis는 모델을 학습하는 도구가 아니라 ONNX 모델을 가져와 여러 플랫폼에서 추론하는 런타임입니다.
- CLIP은 이미지와 텍스트를 같은 벡터 공간에 매핑해, 사전에 정한 객체 종류를 넘어 장면의 상황이나 행동을 비교·판별하는 데 활용할 수 있습니다.
- 가우시안 스플랫 편집 도구에서 불필요한 점을 제거하고 투명도나 포인트 크기를 조절해 결과물을 후처리할 수 있습니다.
소개
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