Neural Blend Shapes를 활용한 버추얼 아바타 리깅 및 스키닝 자동화 (Auto Rigging & Skinning for Virtual Avatar with Neural Blend Shapes)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 26권 / 2호 / 447 ~ 457페이지
· 저자명 : 정윤환, 우탁

초록

버추얼 아바타 제작은 단순히 3D 모델 제작뿐만 아니라 노동집약적인 리깅 및 스키닝 프로세스가 포함되며, 상당한 수작업과 전문 지식이 필요하다. 본 연구에서는 Neural Blend Shapes를 활용하여 리깅 및 스키닝 프로세스를 자동화하여 품질 저하 없이 효율성을 향상시키는 접근 방식을 제안한다. 딥러닝 알고리즘을 활용하여 아바타에 맞춰 관절 및 뼈를 생성하고 스키닝 작업까지 자동화하여 사용 가능한 수준의 아바타를 빠르게 완성할 수 있다. 결과적으로 본 연구를 통해 아바타 생성 파이프라인에 드는 비용을 절감하고 소요 시간을 가속화 할 뿐만 아니라 접근성을 높여 게임, 버추얼 콘텐츠, 가상환경 등 버추얼 아바타를 활용하는 분야에 실질적으로 기여할 것으로 기대된다.

영어초록

Creating a virtual avatar involves not just the creation of a 3D model but also a labor-intensive rigging and skinning process that demands substantial manual effort and expertise. This study proposes an approach that improves efficiency without compromising quality by automating the rigging and skinning process using neural blend shapes. Leveraging deep learning algorithms, the system generates joints and bones tailored to the avatar and even the skinning process is automated,enabling rapid production of avatars ready for practical use. As a result, this study is expected to substantially contribute to fields that utilize virtual avatars, such as games, virtual contents, and virtual environments, by reducing the cost of the avatar creation pipeline and accelerating the turnaround time, and increasing accessibility.

참고자료

· 없음