AI 요약관련 정보

• 비파괴 워크플로우는 아트 변경 시 작업 반복, 세션 종료 시 작업 손실, 탐색 제한, 파라미터 재현 어려움 등 기존 파괴적 워크플로우의 고질적인 문제를 해결합니다. 🔄
• 다수의 아티스트 간 일관성 유지, 성능 최적화 시 자산 재설정 비용 문제, 더 많은 파괴 효과 구현의 어려움 등 품질 및 확장성 문제를 해결하기 위해 비파괴 워크플로우가 필수적입니다. 📈
• 언리얼 엔진 5의 카오스(Chaos) 물리 시스템을 위한 비파괴 워크플로우의 핵심 솔루션으로 '데이터플로우(Dataflow)'가 도입되었습니다. 🛠️
• 데이터플로우는 지오메트리 컬렉션, 플레시, 그룸, 아웃핏 등 다양한 물리 자산 편집기에 통합되어 일관된 작업 환경을 제공합니다. 🔗
• 데이터플로우는 그 자체로 자산이며, 그래프 시스템과 평가 시스템을 포함하여 물리 자산을 생성하는 '레시피' 역할을 수행합니다. 📄
• 실행 핀 없이 데이터만 순환하는 풀 기반(Pull-based) 평가 시스템을 통해 터미널 노드에서 시작하여 필요한 데이터를 상위 노드에서 가져오는 방식으로 평가가 이루어집니다. ➡️
• 그래프의 각 출력에서 데이터가 캐시되어, 변경된 부분만 재평가함으로써 복잡한 설정에서도 빠른 이터레이션을 가능하게 하여 성능을 최적화합니다. ⚡
• 모든 데이터플로우 기반 자산이 동일한 에디터와 도구를 사용하므로, 기능 개선 시 모든 자산이 혜택을 받으며 코드 유지보수 및 도구 개선에 용이합니다. 🎨
• '시뮬레이션 뷰포트'는 최종 결과물을 WYSIWYG(What You See Is What You Get) 방식으로 보여주며, PIE(Play In Editor) 없이 데이터플로우 내에서 직접 시뮬레이션하고 결과를 확인할 수 있습니다. ▶️
• '건설 뷰포트'는 노드별 중간 결과물을 시각화하여 디버깅을 돕고, 인터랙티브 페인팅 및 다양한 시각화 옵션(노멀, 버텍스 ID 등)을 제공합니다. 🏗️
• UE 5.6부터 도입된 변수 및 서브그래프 기능을 통해 그래프의 파라미터화를 가능하게 하며, 개별 자산이 동일한 데이터플로우 그래프를 사용하면서도 변수 값을 재정의(override)할 수 있습니다. ⚙️
• '컬렉션 스프레드시트'와 같은 검사 도구를 통해 그룹 내 저장된 속성들을 드릴다운하여 상세한 수치 데이터를 검사할 수 있어 심층적인 분석이 가능합니다. 🔍