![[NDC22-프로그래밍] Walk Lizzie, walk! (한글자막)](https://i.ytimg.com/vi/rP4-Wjh9OYA/maxresdefault.jpg)
[NDC22-프로그래밍] Walk Lizzie, walk! (한글자막)
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AI 핵심 요약
수작업 애니메이션은 생물마다 동작과 상황별 반응을 만들어야 해 확장하기 어렵고, 물리 세계에서 상자나 지형에 반응하는 움직임도 별도로 제작해야 했습니다. Embark Studios는 관절과 충돌체로 구성한 생물에 관찰값과 행동을 정의하고, 보상 함수와 Soft Actor-Critic(SAC)으로 제어 정책을 학습시켜 물리 기반 이동을 구현했습니다. 보상 모듈 조합과 적응형 커리큘럼을 더해 걷기·정지·점프·춤과 다양한 지형 대응을 학습했으며, 같은 접근을 게임의 로봇 적에도 적용했습니다. 움직임의 다양성과 물리적 상호작용은 얻을 수 있지만, 보상 설계가 까다롭고 세밀한 동작 통제는 포기해야 한다는 점을 강조했습니다.
- 관절의 목표 위치를 직접 지정하기보다 관찰값과 행동을 정의하고, 물리 시뮬레이션이 힘과 움직임을 계산하게 하세요.
- 보상 함수는 원하는 행동을 구체적으로 표현해야 하며, 잘못 설계하면 뒤로 걷거나 의도치 않은 자세로 목표를 달성할 수 있습니다.
- 복잡한 지형을 처음부터 학습시키기보다 난이도를 점진적으로 조절하는 적응형 커리큘럼을 활용하세요.
- 보상 모듈을 조합하면 걷기, 정지, 점프 같은 과제를 재사용하고 여러 행동을 하나의 정책으로 학습시킬 수 있습니다.
- 물리 기반 학습은 다양한 생물의 자연스러운 상호작용을 만들 수 있지만, 애니메이션을 세밀하게 통제하기는 어렵습니다.
소개
● 설문조사: https://ko.surveymonkey.com/r/SP3NL2C ↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 프로그래밍 ● 발표자: 엠바크 스튜디오 조지 델 발 산토스 / Embark Studios Jorge del Val Santos ● 권장 대상: All levels of AI/Gameplay/Animation programmers and technical animators will probably gain the most value from this talk, although no major prior knowledge is required. ● 키워드: #Machine_Learning #Animation #Reinforcement_Learning #Deep_Learning #Physics
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● 설문조사: https://forms.gle/kCBbY3VeXY664E7JA ↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 게임기획 ● 발표자: 엠바크스튜디오 Tom Solberg ● 권장 대상: Game Designers, Animators, Technical Animators, Animation Programmers ● 키워드: #Physics #Emergent Gameplay #Robotics #Reinforcement Learning #Animation 본 NDC 발표 동영상(이하 “저작물”이라 합니다)에 대한 저작권 (2차적저작물작성권 및 편집저작물작성권 포함)은 해당 저작물의 저작자(발표자 포함) 또는 (주)넥슨코리아 (이하 “권리자”라 합니다)에게 귀속되며, 권리자의 허락 없이 이를 상업적으로 이용하거나 무단으로 도용, 편집, 2차적저작물을 작성, 공중송신, 배포할 수 없습니다.
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