devCAT Research

키메이커팀 권성태

사용자의 표정을 아바타에 반영

복잡한 설정 없이 누구나 가지고 있는 스마트폰만 있으면 버추얼 유튜버처럼 게임 속 아바타가 내 표정을 따라합니다. 이렇게 생동감 넘치는 아바타로 소통은 더욱 밀접해집니다. 애플의 ARKit 과 구글의 ARCore를 이용해서 실시간으로 내 표정을 전달할 수 있었습니다. 다른 환경에서도 반영할 수 있게 준비하고 있습니다.

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키메이커팀 권성태

백터 리깅 개선

벡터 리깅 기술은 신경망 기술을 이용해서 복잡한 메시의 정점 애니메이션 데이터를 압축 저장하는 기술입니다. 뼈대를 이용한 스킨 애니메이션보다 자유도가 높은 정점 애니메이션을 게임 안에서 쓸 수 있게 되면서 여러 가지 가능성이 생깁니다. 최근에는 입력 데이터의 좌표 공간을 축소해서 기존 벡터 리깅 방식보다 효율을 늘리고 오차를 줄였습니다.

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키메이커팀 권성태

딥러닝 천 시뮬레이션

실시간 천 시뮬레이션은 아직도 게임에서는 완벽하지 않습니다. 딥러닝 기술이 이를 해결할 수 있을지 최근 논문을 참고하여 실험했습니다. 아직은 완벽하진 않지만 앞으로 눈여겨 볼 만하다는 것은 확인했습니다.

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키메이커팀 권성태

사진으로부터 아바타 추천

자신과 닮은 매력적인 마비노기 캐릭터는 어떻게 생겼을까요? 사진을 찍으면 그 사진에 맞는 아바타 조합을 추천해줍니다. GAN 기술과 얼굴 인식 시스템을 이용해서 아바타 조합 파트를 추천합니다.

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