현재 토폴로지 기반 모델링 소프트웨어는 단일 레벨의 디테일로 3D 오브젝트를 생성합니다. 따라서 메타버스의 여러 플랫폼에서 사용할 수 없습니다. 또한 토폴로지 생성 프로세스로 인해 3D 모델링은 시간이 많이 걸리고 콘텐츠 제작에 대한 진입 장벽이 높습니다.
엔비디아 인셉션 프로그램 멤버이자 뉴욕에 본사를 둔 스타트업인 셰이프야드(Shapeyard)는 내보내기 또는 스트리밍 시 여러 레벨의 세부 토폴로지 생성을 자동화하여 메타버스 3D 콘텐츠 상호운용성 문제를 해결하고 있습니다.
Shapeyard 솔루션
다양한 모바일 기기에서 사용할 수 있는 셰이프야드는 강력하고 사용자 친화적인 3D 모델링 툴로 입증되고 있습니다. 개발자는 자동으로 생성된 모델 토폴로지를 사용하여 하나의 모델을 여러 플랫폼에 동시에 여러 수준의 디테일로 생성, 익스포트 및 스트리밍할 수 있습니다.
3D 모델링 시장 개요
전통적으로 게임 및 엔터테인먼트 업계에서는 개발자가 컴퓨터에서 가장 효율적으로 렌더링할 수 있도록 폴리곤으로 구성된 토폴로지 기반 가상 3D 오브젝트를 사용해 왔습니다. 오브젝트에 폴리곤이 많을수록 더 세밀하게 표현되지만, 폴리곤 수가 많으면 더 많은 컴퓨팅 성능이 요구됩니다. 따라서 폴리곤 수를 최소화하고 최고 수준의 오브젝트를 생성하기 위해서는 폴리곤 레이아웃 또는 토폴로지를 효율적으로 계획하고 미리 생성해야 합니다.
또한 캐릭터와 같이 애니메이션이 추가되는 오브젝트는 변형이 효율적으로 작동하기 위해 자체적으로 엄격한 토폴로지 요구 사항을 유지합니다. 토폴로지 생성은 3D 모델링에서 매우 중요한 요소이며, 숙달하는 데 상당한 시간과 노력이 필요합니다.
최근까지 토폴로지 기반 모델링은 3D 오브젝트를 생성하는 유일한 방법이었기 때문에 모델러의 창의성이 제한되었습니다. 하지만 디지털 스컬프팅 소프트웨어는 초고해상도 폴리곤 메시(또는 복셀 그리드)를 사용합니다. 이 메시를 사용하면 다양한 툴을 사용하여 기존 점토처럼 모델링할 수 있으므로 모델러가 작업할 때 더 자유롭고 유연하게 작업할 수 있습니다.
안타깝게도 디지털 스컬프팅 애플리케이션으로 제작한 3D 오브젝트는 처리, 저장, 전송하기에는 로그가 너무 무거워 제작 소프트웨어 외부에서는 거의 사용할 수 없습니다. 이는 실제 조각품의 한계와 흡사합니다. 모델러가 다른 플랫폼에서 작업할 수 있도록 하려면 이 디지털 클레이 위에 훨씬 덜 세밀한 폴리곤 메시를 그려야 합니다. 이 프로세스를 리토폴로지라고 하며, 리토폴로지는 그 자체로 하나의 산업을 대표합니다.
예를 들어 모바일 게임의 경우 완성된 메시의 해상도를 변경하면 효율적으로 실행하기 위해 훨씬 덜 디테일한 모델이 필요하므로 모델러가 처음부터 다시 만들어야 합니다. 또한 대부분의 게임 엔진은 여러 레벨의 에셋 디테일링을 요구하므로 여러 에셋을 사용해야 하고 제작 및 운영 비용이 추가로 발생합니다.
요약하자면, 기존 3D 모델링 툴은 디테일 확장성이 부족하고 조작성에 한계가 있으며 작업하기 어려울 수 있습니다. 또한 조각 툴(sculpting tool)은 일반적으로 자체 에코시스템 외부에서는 사용할 수 없습니다.
3D 모델링에 대한 Shapeyard의 접근 방식
Shapeyard는 모델링을 재해석하여 모델러가 무한한 수준의 디테일로 3D 오브젝트를 제작, 자동 익스포트 및 스트리밍할 수 있도록 지원합니다. 따라서 여러 메타버스 플랫폼과 호환됩니다.
또한 Shapeyard는 까다롭고 시간이 많이 소요되는 토폴로지 생성 프로세스를 자동화하여 아티스트의 부담을 덜어줍니다. 이 3D 모델링 기술은 크리에이터의 주요 요구 사항을 해결하여 다음과 같은 이점을 제공함으로써 폭넓은 채택을 가능하게 합니다:
- 해상도 제한이 없는 디지털 클레이를 매체로 사용
- 자유형 모델링과 정밀 모델링을 모두 실행할 수 있는 기능
- 평균 마스터 모델 파일 크기가 작아져 전송성이 향상됨(평균 JPEG 파일과 동일)
- 모든 해상도에서 인간 수준의 자동 리토폴로지 제공
- 평균적인 태블릿 또는 스마트폰 기기에서 원활한 성능 제공
Shapeyard의 독점 엔진은 부호화된 거리 필드를 기반으로 3D 모델링을 제공하여 3D 제작의 진입 장벽을 낮추고 제작자가 여러 플랫폼에서 상호 운용 가능한 에셋을 제작할 수 있도록 지원합니다.
Shapeyard 개발 회사인 Magic Unicorn의 CEO인 Ashot Gabrelyanov는 “웹이 발전함에 따라 콘텐츠 형식도 진화하고 있습니다. 저희 팀은 인터넷이 메타버스라고 불리는 일련의 공간 구조로 근본적으로 변화할 것이며, 그 중심에는 가상 3D 오브젝트가 있고 USD, OBJ, FBX가 새로운 HTML, JPG, PNG가 될 것으로 예상하고 있습니다. Shapeyard는 이러한 변화의 최전선에서 3D 콘텐츠 제작의 접근성을 높이고 크리에이터가 메타버스에서 창출한 가치를 포착하고 확대할 수 있도록 노력하고 있습니다.”
현재 버전의 제품은 모바일 디바이스(iPad 및 iPhone)를 사용하는 초보 3D 모델러와 태블릿의 유연성을 선호하는 캐주얼 3D 모델러를 위해 설계되었습니다.
Shapeyard 모델링 워크플로우는 구, 상자, 토러스와 같은 기본 요소를 배치하고 블렌딩, 변형, 스무딩을 통해 수정하는 것을 기반으로 합니다. 또한 이 솔루션을 사용하면 오브젝트에 색상을 채우거나 RBG 브러시로 페인팅하거나 물리 기반 렌더링(PBR) 머티리얼로 영역을 덮을 수 있습니다. 이러한 상호 작용은 솔루션의 사용자 인터페이스에서 직관적으로 이루어지므로 기존의 데스크톱 대안에 비해 빠른 학습 곡선을 제공합니다.
Shapeyard 3D 모델 구축
그림 3에서 볼 수 있듯이, Shapeyard 모델은 큐브, 구, 원뿔, 원통 및 기타 모양과 같은 변형 가능한 절차적 프리미티브(a)로 구성되며, 이 프리미티브는 서로의 부피를 늘리거나 줄여 이를 덮는 연속적인 표면(b)을 생성합니다. 각 모델은 파라메트릭 분석 표면(a)과 사용자에게 표시되는 기하학적 표면(b)이 있는 프리미티브로 시작합니다.
그런 다음 매개변수 범위 내에서 프리미티브를 추가, 제거 또는 조작하여 모델을 수정할 수 있습니다.
Shapeyard의 자동 리토폴로지 및 에셋 익스포트
Shapeyard의 3D 모델은 절차적 분석 서피스를 주요 매체로 사용하여 무한한 수준의 디테일을 제공합니다. 내보내기 시 모델이 폴리곤으로 자동 변환되므로 다른 에코시스템과 모델의 호환성이 보장됩니다.
절차적 분석 표면은 모델의 전체 시공 이력을 저장합니다. 텍스처 적용을 포함한 직관적인 비파괴 편집 기능 외에도 셰이프야드는 인간 수준의 자동 리토폴로지 기능을 지원합니다.
기존의 수동 리토폴로지는 모델 내부의 기본 모양과 형태 흐름을 식별하고 해당 영역을 폴리곤으로 채워야 하는 시간 집약적인 프로세스입니다(그림 6).
이에 비해 Shapeyard의 리토폴로지 알고리즘은 기본 요소의 축을 추출하여 효율적으로 수렴하고 삼각형과 사각형 스트립이 따라야 할 가이드를 생성함으로써 이 프로세스를 완전히 자동화합니다(그림 7).
그 결과 제작자가 설정한 디테일 레벨로 거의 즉각적인 휴먼 그레이드 모델 레토폴로지가 생성됩니다(그림 8).
NVIDIA Omniverse 지원 및 현재 제품 비전
현재 Shapeyard에서 생성된 에셋의 주요 사용 사례는 3D 프린팅입니다. Shapeyard 모델은 매니폴드 메시로 제공되므로 다른 소프트웨어를 사용하여 슬라이싱을 준비할 필요 없이 완벽하게 임포트할 수 있습니다.
2023년 2분기에 오브젝트 그룹화 및 스컬프팅 모디파이어가 추가될 것으로 예상되는 공식 Shapeyard 제품 로드맵에 따르면, Shapeyard는 사용자가 FBX 및 OBJ에서 완전히 게임에 유니티는 최근 USDZ로 익스포트할 수 있는 기능을 출시하여 Shapeyard에서 생성한 모델을 엔비디아 옴니버스와 호환할 수 있도록 했습니다. 자세한 내용은 USDZ 가이드에서 Shapeyard에서 옴니버스로 익스포트하기를 참조하세요
3D 모델링을 확산하고 폭넓은 채택을 달성하기 위해 Shapeyard는 콘텐츠 제작 툴을 넘어 콘텐츠 배포를 위한 방대한 인프라를 제공하는 것을 목표로 합니다. 시간이 지남에 따라 NVIDIA Omniverse, Roblox Studio, Unreal Engine, Unity와 같은 게임 개발 엔진을 위한 원활한 3D 에셋 통합이 도입될 예정입니다.
Shapeyard는 2022년 10월 엔비디아 인셉션 프로그램에 참여하여 Shapeyard와 엔비디아 옴니버스의 통합을 개발하기 시작했습니다. 이러한 새로운 기능은 커넥터와 익스텐션을 통해 3D 콘텐츠를 엔비디아 옴니버스 엔진에서 사용할 수 있도록 하고, 엔비디아 옴니버스용 에셋 제작자 커뮤니티를 확장하며, Shapeyard 에셋 제작자에게 직접 배포 채널을 제공하는 데 기여하게 될 것입니다.
Shapeyard에서 머신 러닝 사용
머신 러닝(ML)은 Shapeyard의 솔루션 개발에서 중요한 역할을 합니다. 생산용으로 계획된 ML 기반 기능 중에는 모델 최적화 및 향상을 위한 상위 수준의 분류 시스템이 있습니다.
이러한 시스템은 사용자가 3D 모델에서 보이지 않는 부분(예: 자동차 바닥이나 방패 내부)과 변형될 요소(예: 캐릭터 팔꿈치)를 식별하는 데 도움이 될 것입니다. NVIDIA TITAN V에서 TensorFlow를 사용하여 학습된 ML 기반 모델은 이러한 구성 요소를 식별하고 식별된 영역의 변형을 줄이기 위해 자동으로 폴리곤 수를 줄이거나 토폴로지를 변경합니다.
또한 Shapeyard는 머신 러닝을 사용하여 부적절한 콘텐츠를 인식하고 필터링하여 크리에이터와 파트너에게 안전한 사용자 경험을 제공합니다. Shapeyard의 딥러닝 기반 3D 모델 분류 기술은 렌더링 기반과 지오메트리 기반의 두 가지 분류기를 사용하여 관련 태그별로 콘텐츠를 필터링합니다.
렌더링 기반 분류기는 비교적 작은 모델로, NVIDIA GPU가 탑재된 데스크톱 컴퓨터에서 학습되며 디바이스에서 효율적으로 실행됩니다.
지오메트리 기반 분류기는 복셀 또는 포인트 클라우드 입력에 의존하므로 더 많은 GPU 컴퓨팅 메모리와 전력이 필요하지만, AWS Neuron SDK로 배포된 사전 학습된 모델을 사용하여 NVIDIA GPU가 있는 서버에 배포할 수 있습니다.
결론
Shapeyard의 기존 기능은 3D 모델링 초보자를 위한 강력하고 접근하기 쉬운 툴이며, 향후 모바일 디바이스를 사용하는 고급 및 전문 3D 모델러에게 어필할 수 있는 기능이 추가될 예정입니다. 공식 제품 로드맵을 따라 소프트웨어의 발전을 따라잡으세요. 소프트웨어를 체험하려면 Shapeyard 앱을 다운로드하세요.
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