A Study on Effective Unreal Interactive Level Implementation Using Stable Diffusion

Stable diffusion을 이용한 효과적인 언리얼 인터랙티브 레벨 구현에 관한 연구

본 논문은 언리얼 엔진(Unreal Engine) 기반의 가상환경에서 인공지능 시각화의 대표적인 시스템인 Stable Diffusion을 이용하여 다양한 형태의 인터렉티브 레벨 디자인 구현 방법을 분석하고 제안한다. Stable Diffusion 은 Midjourney와 함께 대표적인 인공지능 시각화 시스템이며 다양한 프로그램 및 툴에 응용되고 있으며 프롬프트 입력 기반으로 Text to Image, Image to Image는 물론이며 간단한 추가 작업으로 바디 모션 변화까지 자연스럽게 적용되는 인공지능 시각화 시스템이다. Unreal engine은 현재 5.2까지 업데이트 된 대표적인 게임 엔진이며 본 연구에서는 5.1을 사용하였다. Unreal Engine은 게임은 물론 애니메이션, 영화CG, 건축, 디지털 트윈까지 광범위하게 사용되고 있으며 게임 엔진이지만 게임 이외의 콘텐츠 저작 툴로써 점점 더 많이 이용되고있는 프로그램이다. 본 논문은 이 Stable Diffusion과 Unreal engine을 접목시켜 효과적인 인터랙티브 레벨 구현을 할 수 있는 프로세스에 관해 분석하고 제안한다. 이미 인공지능은 다양한 2D, 3D콘텐츠에 접목이 시도되어 실제 퍼블리싱가지 이어지고 있는 시대라고 할 수 있다. 본 연구는 현재 Unreal Engine과 인공지능을 효과적으로 융합하여 시각적 결과물을 구현하는 방법론을 분석하였으며 효과적으로 구축할 수 있는 토대를 확인하였다.

This study analyzes and proposes various types of interactive level design implementation methods using Stable Diffusion, a representative system of artificial intelligence visualization in a virtual environment based on Unreal Engine. Stable Diffusion is a representative artificial intelligence visualization system along with Midjourney and is applied to various programs and tools. It is an artificial intelligence visualization system that naturally applies text to image and image to image based on prompt input, as well as body motion changes with simple additional work. . Unreal engine is a representative game engine that has been updated up to 5.2, and 5.1 was used in this study. Unreal Engine is widely used not only for games but also for animation, film CG, architecture, and digital twins. Although it is a game engine, it is a program that is increasingly being used as a content authoring tool other than games. This paper analyzes and proposes a process that can implement an effective interactive level by combining this Stable Diffusion with the Unreal engine. It can be said that artificial intelligence is already being applied to various 2D and 3D contents, leading to actual publishing. This study analyzed the methodology of implementing visual results by effectively integrating the current Unreal Engine and artificial intelligence, and confirmed the foundation for effective construction.