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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정윤환 (경희대학교) 우탁 (경희대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제26권 제2호
발행연도
2025.2
수록면
447 - 457 (11page)
DOI
10.9728/dcs.2025.26.2.447

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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.
#딥러닝 #리깅 #버추얼 아바타 #스키닝 #자동화 #Deep Learning #Rigging #Virtual Avatar #Skinning #Automation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Neural Blend Shapes 개요
Ⅲ. 학습 모델 평가
Ⅳ. Neural Blend Shapes 평가
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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