Video2Game: 실제 비디오 통합을 통한 게임 개발 혁신

소개

게임과 시뮬레이션을 위한 몰입형 세계를 만드는 것은 매우 어렵고 비용이 많이 든다. 풍부한 디테일로 유명한 그랜드 테프트 오토 V(Grand Theft Auto V)를 예로 들어보겠다. 이 게임은 주로 환경 제작에 2억 6,500만 달러라는 엄청난 예산을 투자하여 지금까지 만들어진 게임 중 가장 비싼 게임 중 하나라는 타이틀을 갖고 있다. 그리고 10년 넘게 개발 중인 것으로 알려진 후속 제품인 그랜드 테프트 오토 VI(Grand Theft Auto VI)의 비용은 10억 달러에서 20억 달러에 이르며 한계를 훨씬 더 넓힐 것으로 추정된다. 우리가 그것을 바꿀 수 있다면 어떨까? Video2Game은 비디오 장면을 대화형 비디오 게임 환경으로 변환하는 최첨단 기술이다. Video2Game은 고급 컴퓨터 비전 및 머신러닝 기술을 활용하여 비디오 입력을 분석하고, 개체를 인식 및 추적하고, 사용자가 실시간으로 상호 작용할 수 있는 디지털 형식으로 장면을 재현할 수 있다. 이 기술은 게임 개발에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 갖고 있어 제작자가 실제 비디오를 게임의 기반으로 사용할 수 있게 하여 게임 자산을 만드는 데 필요한 시간과 리소스를 크게 줄일 수 있다. 또한 Video2Game은 가상현실 및 증강현실 애플리케이션의 몰입형 경험을 향상시켜 실제 미디어와 대화형 엔터테인먼트 간의 격차를 해소할 수 있다.

그림 1. Video2Game은 임의 장면의 입력 비디오를 가져와 자동으로 실시간, 대화형, 현실적인 브라우저 호환 환경으로 변환한다. (제공: Xia et al., "Video2Game: 단일 비디오의 실시간 대화형 현실적 및 브라우저 호환 환경.")

Video2Game

Video2Game은 일련의 이미지나 비디오를 대화형 디지털 트윈으로 변환하여 실시간 게임이나 현실적인 시뮬레이터를 만드는 것을 목표로 한다. 시각적 외관에만 초점을 맞추는 기존 방법과 달리 Video2Game은 고품질 렌더링과 탐색 및 조작과 같은 물리적 상호 작용을 모두 강조한다. 이 시스템은 구성적 암시적-명시적 3D 표현을 사용하여 물리적 특성과 상호 작용을 효과적으로 모델링하고 시뮬레이션한다. Video2Game의 전체 프레임워크에는 비디오에서 장면 캡처, 3D 표현을 위해 NeRF를 통해 처리, 게임 엔진 호환 형식으로 변환, 장면을 대화형 엔터티로 분해, 실시간 상호 작용을 위해 이를 웹 기반 플랫폼에 통합한다. 이러한 포괄적인 접근 방식은 실제 비디오 장면을 기반으로 구축된 고품질의 대화형 게임 경험을 보장한다.

그림 2. Video2Game 개요(제공: Xia et al., "Video2Game: 단일 비디오의 실시간 대화형 현실적 및 브라우저 호환 환경.")

시스템의 주요 구성 요소:

1. NeRF 모델

NeRF(Neural Radiance Field)는 딥 러닝을 사용하여 여러 관점에서 장면의 기하학적 및 시각적 정보를 캡처하는 새로운 뷰 합성의 최첨단 기술이다. Video2Game에서 작동하는 방법은 다음과 같다.

●기하학적 및 시각적 정보 캡처: NeRF 모델은 일련의 2D 이미지를 학습하여 장면의 3D 구조를 나타낼 수 있다. 장면의 기하학적 구조(모양 및 공간 레이아웃)와 모양(색상 및 질감)을 모두 인코딩한다.

●대규모, 무한한 장면: 광범위하고 복잡한 환경에서 어려움을 겪을 수 있는 기존 방법과 달리 NeRF는 상세하고 광범위한 장면을 캡처하는 데 효과적이므로 사실적인 디지털 트윈을 만드는 데 이상적이다.

2. 게임 엔진 메시로의 전환

NeRF 모델이 장면을 캡처한 후 다음 단계는 이 정보를 게임 엔진과 호환되는 형식으로 변환하는 것이다.

●메시 생성: NeRF 출력은 장면의 객체 모양을 정의하는 정점, 가장자리 및 면의 모음인 3D 메시로 변환된다.

●신경 텍스처 맵: 이는 고품질의 시각적 세부 정보를 유지하기 위해 메시에 적용된다. 신경 텍스처 맵은 렌더링된 장면의 사실성을 향상시키는 신경 네트워크를 통해 생성된 고급 텍스처이다.

●렌더링 효율성: 신경 텍스처 맵을 사용하여 장면을 메시로 변환하면 렌더링 프로세스가 더욱 효율적이 되어 시각적 품질 저하 없이 실시간 상호 작용이 가능해진다.

3. 실행 가능한 개체로 분해

진정한 상호작용 경험을 위해서는 장면을 조작하고 상호작용할 수 있는 개별 개체로 나누어야 한다.

●엔터티 분해: 장면은 캐릭터, 차량, 환경 요소와 같은 별개의 객체 또는 엔터티로 분할된다.

●물리 모델: 각 엔터티에는 실제 물리적 상호 작용을 시뮬레이션하기 위한 물리 속성(예: 질량, 마찰, 반사성)이 장착되어 있다. 이를 통해 게임 환경 내에서 탐색, 충돌, 조작과 같은 작업이 가능해진다.

●물리적 상호 작용 시뮬레이션: 분해된 개체는 물리적 특성을 기반으로 서로 상호 작용할 수 있어 디지털 세계의 사실성과 상호 작용성을 향상시킬 수 있다.

4. WebGL 통합

대화형 환경에 접근하고 플레이할 수 있도록 하기 위해 시스템은 WebGL 기반 게임 엔진에 통합되었다.

●WebGL 기반 게임 엔진: WebGL(웹 그래픽 라이브러리)은 웹 브라우저에서 3D 그래픽을 렌더링할 수 있는 JavaScript API이다. WebGL을 활용하면 추가 소프트웨어 없이 웹 브라우저에서 직접 대화형 게임을 플레이할 수 있다.

●실시간 상호 작용: 통합을 통해 사용자는 디지털 환경 내에서 원활한 탐색 및 조작을 경험하면서 실시간으로 가상 세계와 상호 작용할 수 있다.

●브라우저 접근성: 이 접근 방식을 사용하면 사용자가 호환 가능한 웹 브라우저가 있는 모든 장치에서 게임에 액세스할 수 있으므로 게임에 대한 접근성이 높아져 잠재적인 사용자 기반이 확대된다.

결론

Video2Game은 몰입형 디지털 환경 구축의 획기적인 변화를 나타내며 기존 게임 개발 방법에 대한 비용 효율적이고 효율적인 대안을 제공한다. 비디오 장면을 대화형 게임 세계로 변환함으로써 이 기술은 고급 컴퓨터 비전과 기계 학습을 활용하여 고품질 렌더링과 사실적인 물리적 상호 작용을 제공한다. NeRF 모델의 혁신적인 사용, 게임 엔진 메시로의 변환, 실행 가능한 엔터티로의 분해 및 WebGL 통합을 통해 Video2Game을 사용하면 실제 비디오에서 직접 대화형 실시간 게임 및 시뮬레이터를 만들 수 있다. 이는 일반적으로 필요한 막대한 시간과 재정적 자원을 줄일 뿐만 아니라 접근성을 넓혀 사용자가 웹 브라우저에서 이러한 가상 세계를 직접 경험할 수 있도록 해준다. Video2Game이 계속해서 발전함에 따라 게임 산업에 혁명을 일으키고 풍부하고 세부적인 환경을 달성 가능하고 지속 가능하게 만들 수 있는 잠재력을 갖고 있다.