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인공지능(AI)으로 콘텐츠를 생성하는 프로시저럴 기술(Procedural) (10)
[칼럼 핵심 요약]
프로 시저 텍스처 생성 방법에는이 외에 "Reaction-Diffusion"법이 있습니다. 덧붙여 Reaction-Diffusion에는 번역어로서 「반응확산」이라는 말이 적용되어 있다. 아이디어는 복셀 기반 유체 물리 시뮬레이션과 매우 유사합니다.🌐 원문 링크: 人工知性でコンテンツを生成するプロシージャル技術(10) (Mynavi News)
📅 원문 발행일: 2010-02-12 ｜ ✍️ 저자: 西川善司 (니시카와 젠지 / Zenji Nishikawa)
NOTE
💡 현대 그래픽스 관점에서의 발전사 (Modern Retrospective)
- Houdini & 노드 기반 PCG 파이프라인: 2000년대 후반 프로시저럴 알고리즘(L-System, 노이즈 기반 지형)은 현재 Houdini 엔진 및 언리얼 엔진 5의 PCG(Procedural Content Generation) 프레임워크로 체계화되었습니다.
- 신경망 생성형 AI(Neural Rendering / Generative AI): 규칙 기반 프로시저럴 알고리즘에 더해, 신경망(NeRF, 3D Gaussian Splatting, Diffusion 기반 3D 생성)을 결합하여 복잡한 환경과 3D 에셋을 실시간 생성/복원하는 시대가 열렸습니다.
📖 본문 해설
[원문 리드문] > 프로시저 텍스처 생성 방법에는 이 외에 「Reaction-Diffusion」법이라는 것이 있다. 덧붙여 Reaction-Diffusion에는 번역어로서 「반응확산」이라는 말이 적용되어 있다. 아이디어는 복셀 기반 유체 물리 시뮬레이션과 매우 유사합니다.
컴퓨터에서 생물 화학 반응을 계산하는 방법? "반응 확산"계의 프로시저럴 기술(Procedural)
프로 시저 텍스처 생성 방법에는이 외에 "Reaction-Diffusion"법이 있습니다. 덧붙여 Reaction-Diffusion에는 번역어로서 「반응확산」이라는 말이 적용되어 있다.
이것은 픽셀(텍셀, 픽셀)에 비해 단순화하여 설명하면 각 픽셀에 있어서 주변 픽셀에 무언가의 영향을 미치는 것을 계산하고, 동시에 주변으로부터 자신이 무언가를 미치는 계산을 단위 시간마다 계산하고 이것을 반복적으로 반복함으로써 기묘한 모양의 출현을 기대하는 수법이 된다. 경우에 따라서는 그 '이상한 모양'이 나타나지 않고 불발하게 끝날 수도 있다. 아이디어는 복셀 기반 유체 물리 시뮬레이션과 매우 유사합니다.
아래 그림은 앨런 튜링(Alan Mathison Turing)이 발표한 '튜링 반응 확산 방정식', 자기 증식/자기 복제하는 시스템을 나타낸 '길러 마인하르트(Gierer-Meinhardt) 반응 확산', '게리 스콧(Gray-Scott) 반응 확산' 등의 생물화학의 연구 분야다.
튜링 반응 확산의 예. SOFTOLOGY에서
길러 마인하르트 반응 확산의 예. SOFTOLOGY에서
게리 스콧 반응 확산의 예. SOFTOLOGY에서
긴스버그 랜다우 반응 확산의 예. SOFTOLOGY에서
반응 확산에 의해 생성된 텍스처는, 매우 생물적이거나, 기분 나쁜 모양이 되어, 이것을 노멀 맵화하는 것으로, 꽤 독특하고 소름 끼치는 표현을 할 수 있을지도 모른다.
아래는 반응 확산계의 프로시저르 텍스처를 구해 갈 때까지의 애니메이션이지만, 파라미터나 확산 조건과 반응 조건의 설정에 따라서는 수렴하지 않고 발산하거나 루프해 버리기도 한다. 기묘한 모양에 침착하지 않고, 엉망인 모양 변화를 무한히 반복하는 것만으로 되어 버리는 경우도 있다.
반응 확산의 프로 시저 텍스처는 매우 재미있는 모양이 나오지만 실제로는 매우 제어가 어렵다고 한다. 또, 결과는 실행이 끝날 때까지 모르기 때문에, 트라이&에러로 생각대로 디자인이 곤란하다고 하는 문제점도 안고 있다.
(※ 화상 클릭으로 애니메이션 GIF가 열립니다) 「LABYRINTHINE PATTERN」반응 확산계의 연구자, Aric Hagberg씨의 사이트로부터
(※ 화상 클릭으로 애니메이션 GIF가 열립니다) 「SPOT SPLITTING」반응 확산계의 연구자, Aric Hagberg씨의 사이트로부터
(※ 화상 클릭으로 애니메이션 GIF가 열립니다) 「SPIRAL BREAKUP」반응 확산계의 연구자, Aric Hagberg씨의 사이트로부터
동물의 아름다운 털 같은 모양이나 곤충의 아름다운 디자인의 날개 모양 등은, 「왜 이런 이상한 모양이 자연스럽게 있는 것인가」라고 기묘하게 생각되어 버리는 것이지만, 이 반응 확산 모델을 이용하면, 그러한 생물의 모양도 나타나는 것을 알고 있다. 식물이 L-SYSTEM으로 표현할 수 있는 것을 알고 있는 것은 본 연재 제82회에서 다루었지만, 생물에 대해서도 일부는 반응 확산계에서 설명이 붙는 것이 있다고 한다.
아래 그림은 동물의 털과 곤충의 모양에 대해 반응확산계를 이용하여 프로시져 생성한 텍스처의 예이다.
반응 확산 시스템의 절차 텍스처는 동물의 털과 곤충의 패턴을 재현 할 수 있습니까?
취급은 어려운 반응 확산계 프로시절 기술이지만, 그만큼, 얻어지는 결과에 대해서는 재미있는 것이 많고, 경우에 따라서는 인간의 발상을 초월한 것 같은 이상한 모양도 나타난다. 잘 손잡을 수 있으면 외계인 생물의 피부 표현이나 외계인 우주선의 외장 표현 등 폭넓게 활용할 수 있을 것 같다. 또, 발산해 제대로 된 모양이 나오지 않는 경우에서도, 그 가정이 이상하고 재미있으면, 애니메이션·텍스쳐로서 이용할 수도 있을 것이다. (계속)
(트라이Z 니시카와 젠지)