소프트웨어 / Mingle

CW-AI · 카메라 제작 도구

구현

구현한 기능

기존 작업자의 카메라 움직임과 새 공연의 음악·모션으로 카메라 Timeline을 생성하는 도구를 만들었습니다. 선택한 샷만 다시 만들고 Unity에 가져오는 기능을 개발했습니다.

내가 한 일

데이터 추출·컷/샷 계획·궤적 검색·캐시·Unity 연동과 배포 개발

공개 시연 영상

내가 한 일

공연용 카메라·조명 제작 도구 개발

기술과 문제 해결 과정구현 방법 · 문제 해결 사례 2개 · 시험 조건

매번 전곡의 전처리와 후보 탐색을 다시 계산하면 반복 수정이 느리고, 한 샷을 고치기 위해 다른 카메라까지 바뀌면 제작자가 결과를 유지하기 어려웠습니다.

01
Unity Timeline의 카메라·캐릭터·음원을 일정한 입력 형식으로 추출하고 데이터 출처와 누락 정보를 기록했습니다.
02
음악·모션 기반 컷 후보와 전곡 DP 선택, 샷 플래너, 작업자 궤적 검색·리타게팅을 결합했습니다.
03
결정적인 준비 작업과 안전한 후보 구성, Seed에 따른 선택을 분리하고 입력·코드 계약에 맞는 캐시를 재사용했습니다.
04
선택 샷 재생성에서는 다른 샷의 카메라 데이터와 시간축을 고정한 전체 호환 결과를 만들었습니다.
05
Python 런타임·참조 라이브러리를 포함한 Windows 워커를 배포하고 Unity에서 카메라·애니메이션 트랙으로 가져오도록 연결했습니다.

PythonUnityCinemachineDP궤적 검색캐시Timeline

문제 해결

문제: 카메라 하나의 구도를 바꿔도 전곡 계산이 반복되고, 기존 샷의 결과를 함께 보존해야 했습니다.
처리 방법: 준비 캐시·전체 후보 캐시·샷별 후보 캐시를 나눴습니다. 선택 샷만 교체한 전체 결과를 만들고 다른 샷·시간 배열의 불변 조건을 검사했습니다.
결과·범위: 보관된 52샷 Arisa 입력 기록에서 전곡 cold 73.315초, 전곡 cache hit 10.161초, 27번 샷 cache hit 1.293초였습니다. 같은 기록은 선택 외 28개 샷과 시간 데이터 보존을 확인하며, 곡과 PC가 달라지면 시간도 달라집니다.

문제: 데이터 정책·모델·음원·전처리 코드가 바뀌었는데 이전 준비물을 섞으면 캐시 hit 자체가 잘못된 결과를 만들 수 있습니다.
처리 방법: 입력과 정책·의존성·구현 버전을 내용 주소에 포함했습니다. 임시 디렉터리에 파일과 해시를 모두 완성해 검사한 뒤 원자적으로 게시하고, 읽을 때도 역직렬화 전에 무결성을 확인했습니다.
결과·범위: 현재 준비 캐시 코드에서 멤버 크기·SHA-256·manifest 검사와 원자적 게시 경로를 확인했습니다. 이 검사는 신뢰된 내부 캐시의 손상을 찾는 것이며 외부 pickle 파일의 안전성을 보장하지 않습니다.

구현과 검증 범위

구현

실행·측정 결과는 각 사례에 적힌 당시 기록과 조건을 따릅니다.

신경망 베이스라인과 현재 사용하는 하이브리드 생성기를 구분합니다. 기록된 생성 시간은 특정 입력·PC의 워커 시간이며 Unity 가져오기와 전체 제작 시간을 포함하지 않습니다.