집중탐구
2025년 7월 16일
CD PROJECT RED가 리얼리티스캔을 사용하여 The Witcher 4 언리얼 엔진 5 테크 데모를 제작한 방법
CD PROJEKT RED가 리얼리티스캔으로 실제 자연의 아름다움과 생생한 야생의 모습을 포착해 The Witcher 4 언리얼 엔진 5 테크 데모에서 리얼타임 판타지 숲을 제작한 방법을 알아보세요.
올해 스테이트 오브 언리얼 발표에서 CD 프로젝트 레드(CD PROJEKT RED)는 더 위쳐 4(The Witcher 4) 언리얼 엔진 5 테크 데모의 미래를 전 세계에 처음 공개했습니다. 하지만 사람들의 이목을 끈 것은 단순히 많은 사랑을 받은 세계관의 귀환만이 아니었습니다. 바로 구현된 월드 그 자체였습니다.
더 위쳐 4 언리얼 엔진 5 테크 데모에 등장하는 바위, 나무, 뿌리, 그리고 자연 지형들은 소름 돋을 만큼 사실적이었습니다. 그 이유는 대부분이 에픽의 차세대 사진측량 툴인 리얼리티스캔으로 캡처된 실제 자연이었기 때문입니다.
데모는 더 위쳐 4의 월드에서 전문 괴물 사냥꾼인 위쳐 시리(Ciri)가 처음 공개되는 코비르(Kovir) 지역을 탐험하는 여정을 보여줍니다.
CD 프로젝트 레드는 리얼리티스캔을 사용하여 복잡한 자연 물체를 놀라운 디테일로 스캔하고, 캡처 파이프라인을 간소화하면서 대륙에 전례 없는 사실감을 불어넣었습니다.
더 위쳐 4 언리얼 엔진 5 테크 데모에 등장하는 바위, 나무, 뿌리, 그리고 자연 지형들은 소름 돋을 만큼 사실적이었습니다. 그 이유는 대부분이 에픽의 차세대 사진측량 툴인 리얼리티스캔으로 캡처된 실제 자연이었기 때문입니다.
리얼리티스캔으로 숲의 모습을 포착한 방법
데모는 더 위쳐 4의 월드에서 전문 괴물 사냥꾼인 위쳐 시리(Ciri)가 처음 공개되는 코비르(Kovir) 지역을 탐험하는 여정을 보여줍니다.
CD 프로젝트 레드는 리얼리티스캔을 사용하여 복잡한 자연 물체를 놀라운 디테일로 스캔하고, 캡처 파이프라인을 간소화하면서 대륙에 전례 없는 사실감을 불어넣었습니다.
생생한 야생의 모습 복제하기
현실감있는 자연 환경을 만드는 것은 게임 개발에서 가장 어려운 과제 중 하나입니다. 자연은 정돈되어 있지 않습니다. 바위 밑부분은 파여 있고, 나무 뿌리는 서로 얽히고 설켜 있으며, 그 밖에도 다양한 현상이 존재합니다.
바로 이러한 자연의 복잡함 때문에 숙련된 스캔 팀이라 해도 몇몇 난관에 부딪힐 수 있습니다.
- 대규모 또는 불규칙 데이터세트의 불완전한 이미지 정렬
- 피사체 분리를 위한 번거로운 수동 마스킹
- 막대한 규모의 에셋 라이브러리 전반에 걸친 품질 관리 병목 현상
CD 프로젝트 레드가 리얼리티스캔 2.0을 선택한 이유
CD 프로젝트 레드는 현실의 실제 장소에서 바위, 나무, 숲 바닥 등 고퀄리티 에셋을 스캔하기 위해 새로운 리얼리티스캔 2.0 파이프라인을 도입했습니다. 이러한 물체들은 통제된 실험실 환경에서 스캔된 것이 아니라, 불규칙한 라이팅, 가려진 상태, 복잡한 배경이 포함된 실제 숲 속에서 스캔되었습니다.
리얼리티스캔 2.0 워크플로 및 기능은 여러 측면에서 결정적인 차이를 만들어냈습니다.
AI 마스킹으로 배경 정리 작업의 병목 제거: 서로 얽힌 나무 뿌리와 이끼가 낀 돌을 스캔하는 경우, 일반적으로 배경 정리하는 데 몇 시간의 후처리 작업이 필요합니다. 새로운 AI 기반 배경 분리 기술 덕분에 CD 프로젝트 레드는 앱에서 직접 복잡한 에셋을 빠르고 깔끔하게 환경으로부터 분리할 수 있었습니다. 이는 배경을 제어하기 어려운 현장 작업 시나리오에서 특히 유용했습니다.
AI 마스킹으로 배경 정리 작업의 병목 제거: 서로 얽힌 나무 뿌리와 이끼가 낀 돌을 스캔하는 경우, 일반적으로 배경 정리하는 데 몇 시간의 후처리 작업이 필요합니다. 새로운 AI 기반 배경 분리 기술 덕분에 CD 프로젝트 레드는 앱에서 직접 복잡한 에셋을 빠르고 깔끔하게 환경으로부터 분리할 수 있었습니다. 이는 배경을 제어하기 어려운 현장 작업 시나리오에서 특히 유용했습니다.
더 스마트한 정렬 기능으로 복잡한 유기적 데이터 처리: 리얼리티스캔 2.0은 고퀄리티 피처 탐지 모드를 선보였습니다. CD 프로젝트 레드는 이 모드를 기본으로 사용해 보다 적은 수의 구성 요소로 한층 정밀하고 더욱 통합된 스캔을 구현할 수 있었으며, 밀도 높은 데이터세트 전반에서 카메라 커버리지를 개선했습니다. 비대칭적인 야생 환경의 물체를 포착하는 작업에서 이러한 수준의 정렬 안정성은 결정적인 차이를 만들어 냈습니다.
비주얼 퀄리티 분석을 통한 빈틈 식별: 대규모 스캔 데이터세트에서는 누락된 영역이나 일관되지 않는 커버리지 등 숨겨진 문제가 발견될 수 있습니다. CD 프로젝트 레드는 새 퀄리티 분석 툴을 통해 포인트 클라우드나 메시가 안정적인 곳(녹색)과 입력이 더 필요한 곳(빨간색)을 즉시 확인할 수 있었습니다. 덕분에 재스캔 작업이 줄어들고, QA가 빨라지고, 에셋을 언리얼 엔진으로 불러오기 전 신뢰도 역시 높아졌습니다.
이렇게 처리된 고퀄리티 에셋은 언리얼 엔진 5로 임포트되었고, 이는 더 위쳐 4 언리얼 엔진 5 테크 데모에 등장한 정교하고 풍부한 월드의 근간이 되었습니다.
리얼리티스캔의 결과물은 언리얼 엔진과 매끄럽게 호환되었고, 메시를 온전하게 보존하면서 CDPR 아티스트들이 외부 DCC 툴에서 별도 보정 작업 없이도 복합적이고 몰입감 넘치는 환경을 제작할 수 있게 해주었습니다.
마스킹, 퀄리티 분석, 정렬 작업이 모두 하나의 툴에서 이루어진 덕분에, CDPR의 에셋 파이프라인은 더 빠르게 진행되었고, 반복 작업은 줄어들었으며, 비주얼적으로 일관성은 더욱 높아졌습니다.
CD 프로젝트 레드는 더 위쳐 4 언리얼 엔진 5 테크 데모를 통해 주요한 물체나 소품뿐만 아니라, 환경 전체를 현실 데이터 기반으로 만들 수 있다는 것을 보여주었습니다.
리얼리티스캔 2.0은 이를 실현하는 데 필요한 기술을 제공했습니다.
결과가 궁금하신가요? CD 프로젝트 레드와 더 위쳐 4 언리얼 엔진 5 테크 데모로 시작되는 스테이트 오브 언리얼 2025 발표에서 실제 적용한 사례를 직접 확인해 보세요.
더 자세한 내용은 리얼리티스캔 웹사이트에서 확인하실 수 있으며, 아래 링크를 통해 리얼리티스캔 또는 리얼리티스캔 모바일을 설치하실 수 있습니다.
스캔에서 씬으로: 언리얼 엔진과의 통합
이렇게 처리된 고퀄리티 에셋은 언리얼 엔진 5로 임포트되었고, 이는 더 위쳐 4 언리얼 엔진 5 테크 데모에 등장한 정교하고 풍부한 월드의 근간이 되었습니다.
리얼리티스캔의 결과물은 언리얼 엔진과 매끄럽게 호환되었고, 메시를 온전하게 보존하면서 CDPR 아티스트들이 외부 DCC 툴에서 별도 보정 작업 없이도 복합적이고 몰입감 넘치는 환경을 제작할 수 있게 해주었습니다.
마스킹, 퀄리티 분석, 정렬 작업이 모두 하나의 툴에서 이루어진 덕분에, CDPR의 에셋 파이프라인은 더 빠르게 진행되었고, 반복 작업은 줄어들었으며, 비주얼적으로 일관성은 더욱 높아졌습니다.
월드 제작의 새로운 표준
CD 프로젝트 레드는 더 위쳐 4 언리얼 엔진 5 테크 데모를 통해 주요한 물체나 소품뿐만 아니라, 환경 전체를 현실 데이터 기반으로 만들 수 있다는 것을 보여주었습니다.
리얼리티스캔 2.0은 이를 실현하는 데 필요한 기술을 제공했습니다.
- 수작업을 줄이는 AI 마스킹
- 복잡한 오브젝트를 처리하는 고퀄리티 정렬
- 대규모 환경에서도 신뢰성을 보장하는 비주얼 QA
결과가 궁금하신가요? CD 프로젝트 레드와 더 위쳐 4 언리얼 엔진 5 테크 데모로 시작되는 스테이트 오브 언리얼 2025 발표에서 실제 적용한 사례를 직접 확인해 보세요.
더 자세한 내용은 리얼리티스캔 웹사이트에서 확인하실 수 있으며, 아래 링크를 통해 리얼리티스캔 또는 리얼리티스캔 모바일을 설치하실 수 있습니다.
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