Sookie.

03 / ONGOING EXPLORATIONS

Study

만들면서 이해한 것들.
그래픽스와 애니메이션을 실험하고 기록합니다.

01
Live study2026

Field / Form

RustwgpuWGSLWebGPU

지금 이 사이트의 배경입니다. GPU에 입자의 위치와 속도를 유지하고, 페이지마다 다른 곡면을 목표로 삼아 형태를 바꿉니다. 표면의 느린 흐름과 마우스로 드러나는 빛과 초점, 스크롤에 따른 회전을 하나의 장면 안에서 실험했습니다.

// field.wgsl · 이 배경에서 실행 중인 함수
fn curl(q: vec3f) -> vec3f {
    return vec3f(
        -sin(q.y) - cos(q.z),
        -sin(q.z) - cos(q.x),
        -sin(q.x) - cos(q.y)
    );
}
직접 조절해 보기
02
Research in progress2026

skeletal-codec

AnimationFK / IKCompression

본마다 저장된 FK 애니메이션을 희소한 IK 타깃으로 바꾸고, 중간 동작을 복원하는 애니메이션 압축 실험입니다. 영상 코덱이 시간상 겹치는 정보를 줄이는 방식에서 출발했습니다. FK→IK 변환을 먼저 작업했고, 현재 남아 있는 로드맵을 중심으로 접근 방식과 검증 계획을 정리했습니다.

DENSE MOTION → SPARSE TARGETStime →CONCEPT DIAGRAM
시간에 따라 저장된 움직임을 희소 타깃으로 줄이는 개념도입니다. 실제 데이터나 압축 결과를 그린 그래프는 아닙니다.
접근 방식과 검증 계획
  1. FK → world pose → IK targets

    본 계층의 world transform에서 손·발의 위치와 pole vector를 추출합니다. Two-Bone IK로 복원해 원본 포즈와 비교하는 것이 첫 단계입니다.

  2. Sparse keys + interpolation

    타깃 궤적에서 필요한 키를 골라 Lerp·Slerp 보간을 기준선으로 비교합니다. IK만으로 보존하기 어려운 회전에는 보정 델타를 두고, 위치·회전 오차와 접지 상태, 파일 크기를 함께 확인할 계획입니다.

  3. ML interpolation

    기본 보간보다 품질이 나아지는지, 모델을 내려받고 추론하는 비용까지 포함해 이득이 있는지 검증하는 후속 단계입니다.

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