한국영상학회논문지, Vol.22 no.6 (2024)
pp.5~21
- 디지털 휴먼 NeRF 기반 기술을 활용한 3D 모델링이 제작 파이프라인에 미치는 호환성과 사용성 분석 -
AI 기술의 발전은 방송, 영상, 게임 등 다양한 콘텐츠 산업에서 활용 범위를 확대하고 있으며, 그중에서도 2D 이미지를 3D로 표현하는 NeRF(Neural Radiance Fields) 기반 기술이 주목받고 있다. NeRF는 적은 수의 2D 이미지로부터 고해상도의 3D 모델을 빠르게 3D 공간에 표현할 수 있는 기술로, 기존의 3D 모델링 제작 과정에서 요구되던 복잡한 단계를 크게 줄여준다. 특히, 인간 얼굴과 같은 복잡한 구조를 정밀하게 표현할 수 있는 이점 덕분에 제작 시간을 단축하고 비용을 절감할 수 있어 콘텐츠 제작의 효율성을 크게 향상시킨다. 본 연구는 디지털 휴먼 제작에 NeRF 기반 기술을 적용하여 3D 모델링 파이프라 인에서의 호환성과 사용성을 평가하였다. 이를 위해 NeRF 기반 3DGS(3D Gaussian Splatting) 기술을 사용하여 3D 데이터 를 생성하고, 이 데이터를 기존의 그래픽스 파이프라인에 적용하여 호환성을 분석하였다. 연구 결과, 3DGS 기술은 기존의 3D 모델링 과정에 비해 제작 시간을 크게 단축시켰으며, 재구성된 모델의 정확성도 매우 높았다. 그러나 머리카락, 눈썹, 피 부 질감 등의 세부적인 표현에서 다소 한계가 있었다. 본 연구는 또한 전문가 검증을 통해 NeRF 기반 기술이 디지털 휴먼 제작 파이프라인의 효율성을 높일 수 있음을 확인하였으며, 향후 기술적 개선을 통해 다양한 콘텐츠 제작에 더욱 폭넓게 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
The Compatibility and Usability Analysis of 3D Modeling Production Pipeline Using Digital Human NeRF-based Technology
The applicability of AI technology is expanding in various content industries, such as broadcasting, film, and gaming, with particular attention being paid to NeRF (neural radiance fields)-based technology, which reconstructs 2D images into 3D models. NeRF can quickly render high-resolution 3D models from a small number of 2D images, significantly reducing the complexity traditionally required in 3D modeling processes. This technology is especially effective when it is necessary to represent complex structures such as human faces accurately, thus reducing both the production time and cost and greatly enhancing the efficiency of content creation. This study evaluates the compatibility and usability of NeRF-based technology in the 3D modeling pipeline for digital human production. Using NeRF-based 3D Gaussian splatting (3DGS) technology, 3D data were generated and applied to an existing graphics pipeline for a suitability assessment. The results demonstrate that 3DGS technology significantly reduces the production time compared to traditional 3D modeling processes while achieving high accuracy in the reconstructed models. However, there were limitations in the detailed representation of hair, eyebrows, and skin textures. Expert validation confirmed that NeRF technology can enhance the efficiency of digital human production pipelines, and with further technological improvements, this technology is expected to be widely applied in various content creation fields.