머신 러닝(Machine Learning, ML) 디포머 샘플은 학습한 오프라인 근육, 피부 및 의상 시뮬레이션으로 구동되는 사실적인 디포메이션을 이용하여 고퀄리티 리얼타임 게임 캐릭터를 만드는 언리얼 엔진의 머신 러닝(ML) 기술을 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 샘플은 머신 러닝 디포머 플러그인을 사용합니다.
샘플에서 이 메인 레벨은 인터랙티브 데모 시퀀스입니다. 데모에서는 피부 아래에서 꿈틀거리며 움직이는 근육과 옷이 접히는 형태를 볼 수 있습니다. 또한, 머신 러닝 디포머를 켜고 끄면서 결과를 비교해 보고, 포함된 ControlRig 에셋으로 모델을 애니메이팅할 수 있습니다.
샘플 다운로드하기
머신 러닝 디포머 샘플로 프로젝트를 생성하는 절차는 다음과 같습니다.
팹(Fab)에서 ML Deformer Sample에 액세스하고 내 라이브러리에 추가(Add to My Library)를 클릭하여 에픽게임즈 런처에 프로젝트 파일이 표시되도록 합니다.
아니면 런처에서 팹을 사용하거나 UE용 팹 플러그인을 사용하여 샘플 프로젝트를 검색할 수도 있습니다.
에픽게임즈 런처에서 언리얼 엔진 > 라이브러리(Library) > 팹 라이브러리(Fab Library)로 이동하여 프로젝트에 액세스합니다.
호환되는 엔진 버전을 설치한 경우에만 샘플 프로젝트가 팹 라이브러리에 표시됩니다.
프로젝트 생성(Create Project) 버튼을 클릭하고 화면의 지침에 따라 샘플을 다운로드한 뒤 새 프로젝트를 시작합니다.
팹에서 샘플 콘텐츠에 액세스하는 방법에 대한 자세한 내용은 샘플 및 튜토리얼을 참조하세요.
씬 탐색하기
에디터에서 씬이 재생되는 동안 키보드 또는 PlayStation 게임패드 컨트롤을 사용하여 씬을 탐색할 수 있습니다. 이런 컨트롤은 Content/Input/ 폴더에 있는 KeyboardGamepadMapping 파일에서 설정하며, 커스터마이징할 수 있습니다.
ML 디포메이션 토글 및 레이어
씬이 플레이되는 동안 M 또는 왼쪽 방향 패드 버튼을 길게 누르면 ML 디포메이션을 일시적으로 비활성화할 수 있습니다.
위쪽 및 아래쪽 화살표를 누르거나 방향 패드 위쪽/아래쪽 버튼을 사용하여 옷, 피부, 근육 레이어 사이에서 전환합니다.
N 또는 오른쪽 방향 패드 버튼을 사용하여 노멀 머티리얼과 클레이 셰이더 사이를 토글합니다.
재생 및 HUD 컨트롤
에디터에서 플레이(PIE)로 씬이 플레이되는 동안 다음 재생 컨트롤을 사용할 수 있습니다.
| 액션 | 키보드 단축키 | 게임패드 단축키 |
|---|---|---|
재생을 일시정지합니다. | 스페이스 바 | X 버튼 |
재생 속도 감소 | 콤마 | 네모 버튼 |
재생 속도 증가 | 주기 | 동그라미 버튼 |
두 개의 별도 헤드업 디스플레이(HUD) 위젯을 활성화할 수도 있습니다.
| 위젯 | 키보드 단축키 | 게임패드 단축키 |
|---|---|---|
통계 및 퍼포먼스 위젯 | H | L1 버튼 |
단축키 헬퍼 위젯(게임패드 버튼 단축키 표시) | 탭 | 특수 버튼(오른쪽) |
카메라 컨트롤
O 또는 게임패드의 세모 버튼을 누르면 카메라 컨트롤이 활성화 또는 비활성화됩니다.
카메라 컨트롤이 활성화되면 다음 키보드 단축키를 사용할 수 있습니다.
| 액션 | 키보드 단축키 | 게임패드 단축키 |
|---|---|---|
궤도 카메라 왼쪽/오른쪽 | A / D | 왼쪽 썸스틱(수평 이동) |
돌리(줌) 인 / 아웃 | W / S | 왼쪽 썸스틱(수직 이동) |
캐릭터 및 릭 디테일
샷에 사용되는 캐릭터는 근골격계 및 실제와 같은 페이스와 바디 머티리얼로 제작한 고퀄리티 디지털 휴먼입니다.
근골격계는 MRI 스캔 데이터, 3D 스켈레톤 스캔, 수작업으로 만든 근육을 결합하여 제작했습니다. 페이스 및 바디 머티리얼은 3D 페이스 및 바디 스캔과 함께 레퍼런스 촬영도 사용했습니다.
샘플에는 ML 디포메이션이 여러 캐릭터 포즈와 어떻게 상호작용하는지 자세히 살펴보는 데 사용할 수 있는 컨트롤 릭이 포함되어 있습니다. 릭은 Content/Characters/Emil/Rig 폴더에 있으며 에셋 파일의 이름은 CR_Emil입니다. 메타휴먼 릭과 달리 이 샘플에 사용되는 릭은 비대칭입니다(즉, 조인트 위치가 완벽한 미러링이 아닙니다). 이렇게 하여 가장 현실적인 디포메이션을 구현합니다.
추가 정보
2023 스테이트 오브 언리얼 GDC 프레젠테이션에서는 이 테크 데모의 결과를 어떻게 구현했는지 자세하게 소개하는 세그먼트가 있습니다. 캐릭터 스캔에서 ML 모델 훈련에 이르는 전체 프로세스를 배울 수 있으며, 그런 다음 여러 소프트웨어와 기술을 결합하여 최종 결과를 구현할 수 있습니다. YouTube의 이 링크에서 전체 세그먼트를 시청하세요.
머신 러닝 디포머 플러그인에 대한 자세한 정보는 머신 러닝 디포머 페이지를 참조하세요.