생성형 AI를 활용한 게임 리소스 플랫폼 설계 및 구축

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This research is concerned with making it easier for generative AI users to utilize prompts and improve image generation and resource management. By using the platform, they can use the prompts in different ways and create the images they want through the platform. The following summarizes the improvements we made in our research. First, we built the generative AI as a server and utilized APIs to integrate it with the game engine and apply it directly to game resources. This way, game developers can create images and check them in the game engine at the same time and improve productivity. Second, the platform supports images on the web, which allows users to organize and store images created during resource management and backup in a DB and view the prompts used. Finally, the usability evaluation confirmed that the platform allows users to easily generate the desired images without difficulty while using generative AI. Before using the platform, users generated images with fewer prompts. After using the platform, they generated images using a variety of prompts. These findings are expected to help game developers innovate image generation and resource management using AI, increasing the efficiency and creativity of development

국문 초록 (Abstract)

생성형 AI를 활용한 게임 리소스 플랫폼 설계 및 구축 본 연구는 생성형 AI 사용자들이 프롬프트를 쉽게 활용하고 이미지 생 성 및 리소스 관리를 개선할 수 있도록 하는 연구를 다루고 있습니다. 해 당 플랫폼을 사용함으로써 프롬프트를 다양하게 사용하고 원하는 이미지 를 플랫폼을 통해 제작한다. 다음은 연구에서 개선한 내용을 정리하였다. 첫째, 생성형 AI를 서버로 제작하고 API를 활용하여 게임 엔진과 연동 후 게임 리소스에 바로 적용할 수 있도록 했다. 이렇게 하면 게임 개발자 들은 이미지 생성과 동시에 게임 엔진에서 확인 할 수 있고 생산성을 향 상할 수 있다. 둘째, 제작한 플랫폼은 리소스 관리와 백업을 하며 만들어 두었던 이미 지들을 정리해서 DB에 저장하고 사용했던 프롬프트들을 열람할 수 있게 Web으로 이미지들을 지원한다. 마지막으로, 이 플랫폼을 사용하면 사용자들은 생성형 AI를 사용하면서 어려움 없이 원하는 이미지를 쉽게 생성할 수 있는 것을 사용성 평가로 확인하였다. 플랫폼을 사용하기 이전에는 적은 프롬프트를 이용하여 이미 지를 생성하였다. 플랫폼 사용 후에는 다양한 프롬프트를 사용하여 이미 지를 생성한 것을 확인했다. 이러한 연구 결과는 게임 개발자들에게 AI를 활용한 이미지 생성 및 리 소스 관리를 혁신적으로 개선하는 데 도움을 주며 개발의 효율성과 창의성을 높일 것으로 기대한다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 1.1 연구 목적 1
• 1.2 연구 방법 4
• 2. 관련 연구 5
• 2.1 Node.js JWT 5
• 2.2 생성형 AI 서비스 7
• 2.2.1 DALL·E 7
• 2.2.2 Midjourney 9
• 2.2.3 Adobe Firefly 10
• 2.2.4 Stable Diffusion 12
• 2.3. Stable Diffusion Extension 21
• 2.3.1 ControlNet 21
• 2.3.2 Segmentation 22
• 2.3.3 Openpose 23
• 2.3.4 LoRA 25
• 2.4. Unity3D AI 27
• 3. 플랫폼 설계 29
• 3.1 개요 29
• 3.2 플랫폼 아키덱처 29
• 3.3 플랫폼 구성 32
• 3.3.1 API 클래스 설계 37
• 4. 플랫폼 구축 및 구현 46
• 4.1 개발 환경 구축 46
• 4.2 소프트웨어 설치 46
• 4.3 Unity AI Tool 개발 47
• 4.3.1 에디터 유틸리티 클래스 47
• 4.3.2 사용자 지정 읽기 전용 클래스 49
• 4.3.3 사용자 지정 에디터 클래스 50
• 4.3.4 데이터 필터링 및 카테고리화 클래스 53
• 4.3.5 프롬프트 기능 및 버튼 56
• 4.3.6 SDMaterial 클래스 61
• 4.3.7 SDGenerator 클래스 64
• 4.3.8 AI image Viewer 66
• 4.3.9 SDMaterial Editor 72
• 4.3.10 SDMaterial Component 77
• 5. 플랫폼 동작 검증 78
• 5.1 캐릭터 제작 동작 78
• 5.2 게임 배경 제작 동작 79
• 5.3 옷감 제작 동작 80
• 5.4 타일 제작 동작 83
• 5.5 플랫폼 성능 평가 85
• 5.5.1 하드웨어 벤치마킹 85
• 5.5.2 딥페이크과 제작 공정 비교 87
• 5.5.3 이미지 히스토그램 분석 88
• 5.5.4 플랫폼 사용성 평가 90
• 6. 결론 92
• 6.1 연구 시사점 92
• 참 고 문 헌 94
• ABSTRACT 104