플러그인 사용 방법

이 가이드는 MetaHuman 캐릭터에 Runtime MetaHuman Lip Sync를 설정하는 과정을 안내합니다.

참고: Runtime MetaHuman Lip Sync는 MetaHuman과 커스텀 캐릭터 모두와 호환됩니다. 이 플러그인은 다음과 같은 다양한 캐릭터 유형을 지원합니다:

• 인기 있는 상용 캐릭터 (Daz Genesis 8/9, Reallusion CC3/CC4, Mixamo, ReadyPlayerMe 등)
• FACS 기반 블렌드쉐이프가 있는 캐릭터
• ARKit 블렌드쉐이프 표준을 사용하는 모델
• Preston Blair 포네임 세트가 있는 캐릭터
• 3ds Max 포네임 시스템
• 얼굴 표정을 위한 커스텀 모프 타겟이 있는 모든 캐릭터

위의 모든 표준에 대한 비젬 매핑 참조를 포함한 커스텀 캐릭터 설정에 대한 자세한 지침은 커스텀 캐릭터 설정 가이드를 참조하세요.

필수 조건

시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요:

1. 프로젝트에서 MetaHuman 플러그인이 활성화되어 있는지 확인하세요 (참고: UE 5.6부터는 이 단계가 더 이상 필요하지 않으며 MetaHuman 기능이 엔진에 직접 통합되었습니다)
2. 프로젝트에 최소 하나 이상의 MetaHuman 캐릭터가 다운로드되어 있어야 합니다
3. Runtime MetaHuman Lip Sync 플러그인이 설치되어 있어야 합니다

표준 모델 확장 플러그인

표준 (더 빠른) 모델을 사용할 계획이라면 확장 플러그인을 설치해야 합니다:

1. Google Drive에서 Standard Lip Sync Extension plugin을 다운로드하세요
2. 다운로드한 아카이브에서 폴더를 추출하여 프로젝트의 Plugins 폴더에 넣으세요 (해당 폴더가 없으면 생성하세요)
3. 프로젝트가 C++ 프로젝트로 설정되어 있는지 확인하세요 (C++ 코드가 없더라도)
4. 프로젝트를 리빌드하세요

노트

• 이 확장은 표준 모델을 사용하려는 경우에만 필요합니다. 리얼리스틱 모델만 필요하다면 이 단계를 건너뛸 수 있습니다.
• 플러그인을 수동으로 빌드하는 방법에 대한 자세한 내용은 플러그인 빌드 튜토리얼을 참조하세요

추가 플러그인

• 오디오 캡처 (예: 마이크 입력)를 사용할 계획이라면 Runtime Audio Importer 플러그인을 설치하세요.
• 텍스트 음성 변환 기능을 사용할 계획이라면:
  • 로컬 TTS의 경우 Runtime Text To Speech 플러그인을 설치하세요.
  • 외부 TTS 제공업체 (ElevenLabs, OpenAI)의 경우 Runtime AI Chatbot Integrator 플러그인을 설치하세요.

플랫폼별 구성

Android / Meta Quest 구성

Android 또는 Meta Quest 플랫폼을 타겟팅하고 이 플러그인으로 빌드 오류가 발생하는 경우, 프로젝트 설정에서 x86_64 (x64) Android 아키텍처를 비활성화해야 합니다:

1. 편집 > 프로젝트 설정으로 이동
2. 플랫폼 > Android로 이동
3. 플랫폼 - Android, 빌드 섹션에서 **x86_64 지원 [aka x64]**을 찾아 비활성화되어 있는지 확인합니다. 아래와 같이 표시됩니다.

이는 현재 플러그인이 Android / Meta Quest 플랫폼에 대해 arm64-v8a 및 armeabi-v7a 아키텍처만 지원하기 때문입니다.

설정 과정

1단계: 얼굴 애니메이션 Blueprint 찾기 및 수정

UE 5.5 및 이전 버전 (또는 UE 5.6+의 레거시 MetaHumans)

MetaHuman 캐릭터의 얼굴 애니메이션에 사용될 Animation Blueprint를 수정해야 합니다. 기본 MetaHuman 얼굴 Animation Blueprint는 다음 위치에 있습니다:

Content/MetaHumans/Common/Face/Face_AnimBP

립 싱크 기능을 구현하기 위한 몇 가지 옵션이 있습니다:

기본 애셋 직접 편집 (가장 간단한 옵션)

기본 Face_AnimBP를 직접 열어 수정합니다. 변경 사항은 이 Animation Blueprint를 사용하는 모든 MetaHuman 캐릭터에 영향을 미칩니다.

참고: 이 접근 방식은 편리하지만 기본 Animation Blueprint를 사용하는 모든 캐릭터에 영향을 줍니다.

복제본 생성

1. Face_AnimBP를 복제하고 설명이 포함된 이름을 지정합니다
2. 캐릭터의 Blueprint 클래스를 찾습니다 (예: "Bryan" 캐릭터의 경우 Content/MetaHumans/Bryan/BP_Bryan에 위치)
3. 캐릭터 Blueprint를 열고 Face 컴포넌트를 찾습니다
4. Anim Class 속성을 새로 복제한 Animation Blueprint로 변경합니다

참고: 이 접근 방식을 사용하면 특정 캐릭터에 대해 립 싱크를 커스터마이징하면서 다른 캐릭터는 변경하지 않을 수 있습니다.

커스텀 Animation Blueprint 사용

필요한 얼굴 뼈대에 접근할 수 있는 모든 Animation Blueprint에서 립 싱크 블렌딩을 구현할 수 있습니다:

1. 커스텀 Animation Blueprint를 생성하거나 기존 것을 사용합니다
2. Animation Blueprint가 기본 MetaHuman의 Face_Archetype_Skeleton(모든 MetaHuman 캐릭터에 사용되는 표준 스켈레톤)과 동일한 얼굴 뼈대를 가진 스켈레톤과 작동하는지 확인합니다

참고: 이 접근 방식은 커스텀 애니메이션 시스템과의 통합을 위한 최대의 유연성을 제공합니다.

UE 5.6+ MetaHuman Creator 캐릭터

UE 5.6부터 기존의 Face_AnimBP 애셋 없이 캐릭터를 생성하는 새로운 MetaHuman Creator 시스템이 도입되었습니다. 이러한 캐릭터의 경우 플러그인은 다음 위치에 페이스 Animation Blueprint를 제공합니다:

Content/LipSyncData/LipSync_Face_AnimBP

:::경고 중요 이 Animation Blueprint는 플러그인의 콘텐츠 폴더에 위치하며 플러그인 업데이트 시마다 덮어쓰여집니다. 커스터마이징 내용을 잃지 않으려면 반드시 다음을 권장합니다:

1. 이 애셋을 프로젝트의 Content 폴더로 복사합니다 (예: YourProject/Content/MetaHumans/LipSync_Face_AnimBP)
2. 복사한 버전을 캐릭터 설정에 사용합니다
3. 모든 수정 사항을 복사한 버전에 적용합니다

이렇게 하면 플러그인 업데이트 시에도 립 싱크 설정이 유지됩니다. :::

플러그인의 Face Animation Blueprint 사용 방법:

1. MetaHuman Creator 캐릭터의 Blueprint 클래스를 찾습니다
2. 캐릭터 Blueprint를 열고 Face 컴포넌트를 찾습니다
3. Anim Class 속성을 플러그인의 LipSync_Face_AnimBP로 변경합니다
4. Runtime MetaHuman Lip Sync 기능을 구성하기 위해 2-4단계를 계속 진행합니다

대체 옵션:

• 레거시 지침 사용: 레거시 MetaHumans 작업 시 또는 기존 워크플로우 선호 시 위의 UE 5.5 지침을 따라갈 수 있습니다
• 커스텀 Animation Blueprint 생성: MetaHuman Creator 스켈레톤 구조와 호환되는 자체 Animation Blueprint를 생성할 수 있습니다

참고: UE 5.6+를 사용하지만 MetaHuman Creator로 생성되지 않은 레거시 MetaHumans 작업 시 "UE 5.5 및 이전 버전" 탭의 지침을 대신 사용하십시오.

중요: Runtime MetaHuman Lip Sync 블렌딩은 기본 MetaHuman의 Face_Archetype_Skeleton에 있는 얼굴 뼈를 포함하는 포즈에 접근할 수 있는 모든 Animation Blueprint 애셋에서 구현 가능합니다. 위 옵션에 제한되지 않으며, 이들은 일반적인 구현 접근 방식일 뿐입니다.

2단계: 이벤트 그래프 설정

Face Animation Blueprint를 열고 Event Graph로 전환합니다. 오디오 데이터를 처리하고 립 싱크 애니메이션을 생성할 생성기를 만들어야 합니다.

표준 (더 빠른) 모델

1. 아직 없는 경우 Event Blueprint Begin Play 노드를 추가합니다
2. Create Runtime Viseme Generator 노드를 추가하고 Begin Play 이벤트에 연결합니다
3. 출력을 변수(예: "VisemeGenerator")로 저장하여 그래프의 다른 부분에서 사용합니다

리얼리스틱 (더 높은 품질) 모델

1. 아직 없는 경우 Event Blueprint Begin Play 노드를 추가합니다
2. Create Realistic MetaHuman Lip Sync Generator 노드를 추가하고 Begin Play 이벤트에 연결합니다
3. 출력을 변수(예: "RealisticLipSyncGenerator")로 저장하여 그래프의 다른 부분에서 사용합니다
4. (선택 사항) Realistic MetaHuman Lip Sync Generator 객체에서 Processing Chunk Size를 설정합니다

참고: 리얼리스틱 모델은 MetaHuman에 특화되어 최적화되었습니다 Human 캐릭터에만 호환되며, 커스텀 캐릭터 타입과는 호환되지 않습니다.

처리 청크 크기 구성: Processing Chunk Size는 각 추론 단계에서 처리되는 샘플 수를 결정합니다. 기본값은 160 샘플로, 16kHz(내부 처리 샘플 레이트)에서 10ms의 오디오에 해당합니다. 이 값을 조정하여 업데이트 빈도와 CPU 사용량 사이의 균형을 맞출 수 있습니다:

• 더 작은 값은 더 빈번한 업데이트를 제공하지만 CPU 사용량이 증가합니다
• 더 큰 값은 CPU 부하를 줄이지만 립 싱크 반응성이 감소할 수 있습니다

Processing Chunk Size 설정 방법:

1. Realistic MetaHuman Lip Sync Generator 객체에 접근합니다
2. Processing Chunk Size 속성을 찾습니다
3. 원하는 값을 설정합니다

160의 배수를 사용하는 것이 권장됩니다. 이는 모델의 내부 처리 구조와 일치합니다. 권장 값에는 다음이 포함됩니다:

• 160 (기본값, 최소 권장)
• 320
• 480
• 640
• 등

기본 Processing Chunk Size인 160 샘플은 16kHz에서 10ms의 오디오에 해당합니다. 160의 배수를 사용하면 이 기본 단위와의 정렬이 유지되어 처리 효율성을 최적화하고 다양한 청크 크기에서 일관된 동작을 유지하는 데 도움이 됩니다.

모델 최적화 옵션

기본적으로 Realistic Model은 성능을 크게 향상시키고 CPU 사용량을 줄이기 위해 양자화되고 고도로 최적화된 버전을 사용합니다. 그러나 최적화보다 가능한 최고의 시각적 품질을 우선시하려면 원래의 최적화되지 않은 모델 버전을 사용할 수 있습니다.

원래의 최적화되지 않은 모델 사용:

향후 개선 사항

향후 버전에서는 설정을 통해 최적화된 모델과 최적화되지 않은 모델 사이를 전환하는 더 자동적이고 사용자 친화적인 방법이 제공될 예정입니다. 현재 방법은 임시이지만 작동하는 솔루션입니다.

원래의 최적화되지 않은 모델로 전환하려면:

1. 원본 모델 다운로드: Google Drive에서 다운로드
2. 엔진 설치 폴더에서 플러그인 폴더 찾기:
   • UE 설치 디렉토리로 이동한 후 Engine\Plugins\Marketplace\로 이동합니다
   • 예시 (경로는 다를 수 있음): F:\Epic Games\UE_5.6\Engine\Plugins\Marketplace\
   • 플러그인 폴더를 찾습니다 - 정확한 이름은 엔진 버전에 따라 다릅니다:
     • 일부 엔진 버전은 RuntimeMetaHumanLipSync과 같은 명확한 이름을 사용합니다
     • 다른 버전은 RuntimeM879a7d628ddcV1과 같은 난독화된 이름을 사용합니다
3. 모델 데이터 폴더로 이동:
   • 플러그인 폴더 내에서 Content\RealisticModelData\로 이동합니다
   • EpicMetaHumanLipSyncCpuModel.uasset 파일을 찾을 수 있어야 합니다
4. 모델 파일 교체:
   • 다운로드한 아카이브를 추출합니다
   • 기존 EpicMetaHumanLipSyncCpuModel.uasset을 아카이브의 파일로 교체합니다
5. 프로젝트를 재시작하여 변경 사항이 적용되도록 합니다 성능 고려 사항:

모델 버전	성능	시각적 품질	권장 사용 사례
최적화 (기본)	높은 성능, 낮은 CPU 사용량	우수한 품질	대부분의 프로젝트, 실시간 애플리케이션, 성능이 중요한 시나리오
원본 비최적화	높은 CPU 사용량	최대 시각적 충실도	시네마틱 프로덕션, 오프라인 렌더링, 품질이 최우선일 때

프로젝트의 성능 요구 사항과 품질 기준에 가장 적합한 버전을 선택하세요.

Realistic Model Generator 재생성

Realistic Model과의 안정적이고 일관된 작동을 위해, 반드시 비활성 기간 후 새로운 오디오 데이터를 입력하려 할 때마다 Realistic MetaHuman Lip Sync Generator를 재생성해야 합니다. 이는 ONNX 런타임 동작으로 인해, 침묵 기간 후 제너레이터를 재사용할 때 립 싱크가 작동을 멈출 수 있기 때문입니다.

예시 시나리오: TTS 립 싱크를 수행한 후 중지했다가, 나중에 새로운 오디오로 다시 립 싱크를 수행하려는 경우, 기존 제너레이터를 재사용하는 대신 새로운 Realistic MetaHuman Lip Sync Generator를 생성하세요.

3단계: 오디오 입력 처리 설정

오디오 입력을 처리할 방법을 설정해야 합니다. 오디오 소스에 따라 여러 가지 방법이 있습니다.

마이크 (실시간)

이 접근 방식은 마이크로 말하는 동안 실시간으로 립 싱크를 수행합니다:

Standard (빠른) 모델

1. Runtime Audio Importer를 사용하여 Capturable Sound Wave 생성
2. 오디오 캡처를 시작하기 전에 OnPopulateAudioData 델리게이트에 바인딩
3. 바인딩된 함수에서 Runtime Viseme Generator의 ProcessAudioData 호출
4. 마이크에서 오디오 캡처 시작

복사 가능한 노드.

Realistic (고품질) 모델

Realistic 모델은 Standard 모델과 동일한 오디오 처리 워크플로우를 사용하지만, VisemeGenerator 대신 RealisticLipSyncGenerator 변수를 사용합니다.

Standard 모델에 표시된 각 예제에서 간단히 다음을 교체하세요:

• VisemeGenerator를 RealisticLipSyncGenerator 변수로
• 함수 이름과 매개변수는 두 모델 간에 동일하게 유지됩니다

복사 가능한 노드.

마이크 (재생)

이 접근 방식은 마이크에서 오디오를 캡처한 다음 Lip Sync와 함께 재생합니다:

표준 (더 빠른) 모델

1. Runtime Audio Importer를 사용하여 Capturable Sound Wave 생성
2. 마이크에서 오디오 캡처 시작
3. 캡처 가능한 사운드 웨이브를 재생하기 전에 OnGeneratePCMData 델리게이트에 바인딩
4. 바인딩된 함수에서 Runtime Viseme Generator의 ProcessAudioData 호출

복사 가능한 노드.

리얼리스틱 (더 높은 품질) 모델

리얼리스틱 모델은 표준 모델과 동일한 오디오 처리 워크플로우를 사용하지만, VisemeGenerator 대신 RealisticLipSyncGenerator 변수를 사용합니다.

표준 모델에 표시된 각 예제에서 간단히 다음을 교체하세요:

• VisemeGenerator를 RealisticLipSyncGenerator 변수로
• 함수 이름과 매개변수는 두 모델 간에 동일하게 유지됩니다

복사 가능한 노드.

참고: 더 반응적인 Lip Sync를 위해 더 작은 청크로 오디오 데이터를 처리하려면 SetNumSamplesPerChunk 함수의 계산을 조정하세요. 예를 들어 샘플 레이트를 150으로 나누면(약 6.67ms마다 스트리밍) 100으로 나누는 것(10ms마다 스트리밍)보다 더 빈번한 Lip Sync 업데이트를 제공합니다.

텍스트-투-스피치 (로컬)

일반

이 접근 방식은 텍스트에서 음성을 합성하고 Lip Sync를 수행합니다:

표준 (더 빠른) 모델

1. Runtime Text To Speech를 사용하여 텍스트에서 음성 생성
2. Runtime Audio Importer를 사용하여 합성된 오디오 임포트
3. 임포트된 사운드 웨이브를 재생하기 전에 OnGeneratePCMData 델리게이트에 바인딩
4. 바인딩된 함수에서 Runtime Viseme Generator의 ProcessAudioData 호출

복사 가능한 노드.

Realistic (Higher Quality) Model

로컬 TTS 호환성

Runtime Text To Speech 플러그인에서 제공하는 로컬 TTS는 현재 ONNX 런타임 충돌로 인해 Realistic 모델과 호환되지 않습니다. Realistic 모델에서 텍스트 음성 변환을 사용하려면 외부 TTS 서비스(예: Runtime AI Chatbot Integrator를 통한 OpenAI 또는 ElevenLabs)를 사용하거나 Standard 모델을 대신 사용하세요.

참고: 더 반응적인 Lip Sync을 위해 오디오 데이터를 더 작은 청크로 처리하려면 SetNumSamplesPerChunk 함수의 계산을 조정하세요. 예를 들어, 샘플 레이트를 100(10ms마다 스트리밍) 대신 150(~6.67ms마다 스트리밍)으로 나누면 더 빈번한 Lip Sync 업데이트를 제공할 수 있습니다.

Streaming

이 접근 방식은 실시간 Lip Sync과 함께 스트리밍 텍스트 음성 합성을 사용합니다:

Standard (Faster) Model

1. Runtime Text To Speech를 사용하여 텍스트에서 스트리밍 음성 생성
2. Runtime Audio Importer를 사용하여 합성된 오디오 가져오기
3. 스트리밍 사운드 웨이브 재생 전에 OnGeneratePCMData 델리게이트에 바인딩
4. 바인딩된 함수에서 Runtime Viseme Generator의 ProcessAudioData 호출

복사 가능한 노드.

Realistic (Higher Quality) Model

로컬 TTS 호환성

Runtime Text To Speech 플러그인에서 제공하는 로컬 TTS는 현재 ONNX 런타임 충돌로 인해 Realistic 모델과 호환되지 않습니다. Realistic 모델에서 텍스트 음성 변환을 사용하려면 외부 TTS 서비스(예: Runtime AI Chatbot Integrator를 통한 OpenAI 또는 ElevenLabs)를 사용하거나 Standard 모델을 대신 사용하세요.

참고: 더 반응적인 Lip Sync을 위해 오디오 데이터를 더 작은 청크로 처리하려면 SetNumSamplesPerChunk 함수의 계산을 조정하세요. 예를 들어, 샘플 레이트를 100(10ms마다 스트리밍) 대신 150(~6.67ms마다 스트리밍)으로 나누면 더 빈번한 Lip Sync 업데이트를 제공할 수 있습니다.

Text-to-Speech (External APIs)

Regular

이 접근 방식은 Runtime AI Chatbot Integrator 플러그인을 사용하여 AI 서비스(OpenAI 또는 ElevenLabs)에서 합성된 음성을 생성하고 립 싱크를 수행합니다:

Standard (Faster) Model

1. Runtime AI Chatbot Integrator를 사용하여 외부 API(OpenAI, ElevenLabs 등)로부터 텍스트를 음성으로 변환
2. Runtime Audio Importer를 사용하여 합성된 오디오 데이터 임포트
3. 임포트된 사운드 웨이브 재생 전에 OnGeneratePCMData 델리게이트에 바인딩
4. 바인딩된 함수에서 Runtime Viseme Generator의 ProcessAudioData 호출

복사 가능한 노드.

Realistic (Higher Quality) Model

Realistic Model은 Standard Model과 동일한 오디오 처리 워크플로우를 사용하지만, VisemeGenerator 대신 RealisticLipSyncGenerator 변수를 사용합니다.

Standard Model에 표시된 각 예제에서 다음을 교체하기만 하면 됩니다:

• VisemeGenerator를 RealisticLipSyncGenerator 변수로
• 함수 이름과 파라미터는 두 모델 간 동일하게 유지됩니다

복사 가능한 노드.

참고: 더 반응적인 립 싱크를 위해 오디오 데이터를 더 작은 청크로 처리하려면 SetNumSamplesPerChunk 함수의 계산을 조정하세요. 예를 들어 샘플 레이트를 100(10ms마다 스트리밍) 대신 150(~6.67ms마다 스트리밍)으로 나누면 더 빈번한 립 싱크 업데이트가 제공됩니다.

Streaming

이 접근 방식은 Runtime AI Chatbot Integrator 플러그인을 사용하여 AI 서비스(OpenAI 또는 ElevenLabs)에서 합성된 스트리밍 음성을 생성하고 Lip Sync를 수행합니다:

Standard (Faster) Model

1. Runtime AI Chatbot Integrator를 사용하여 스트리밍 TTS API(예: ElevenLabs Streaming API)에 연결
2. Runtime Audio Importer를 사용하여 합성된 오디오 데이터 임포트
3. 스트리밍 사운드 웨이브 재생 전에 OnGeneratePCMData 델리게이트에 바인딩
4. 바인딩된 함수에서 Runtime Viseme Generator의 ProcessAudioData 호출

복사 가능한 노드.

Realistic (Higher Quality) Model

Realistic Model은 Standard Model과 동일한 오디오 처리 워크플로우를 사용하지만, VisemeGenerator 대신 RealisticLipSyncGenerator 변수를 사용합니다.

Standard Model에 표시된 각 예제에서 다음을 교체하기만 하면 됩니다:

• VisemeGenerator를 RealisticLipSyncGenerator 변수로
• 함수 이름과 매개변수는 두 모델 간 동일하게 유지

복사 가능한 노드.

참고: 더 반응성이 좋은 Lip Sync를 위해 오디오 데이터를 더 작은 청크로 처리하려면 SetNumSamplesPerChunk 함수의 계산을 조정하세요. 예를 들어, 샘플 레이트를 100(10ms마다 스트리밍) 대신 150(~6.67ms마다 스트리밍)으로 나누면 더 빈번한 Lip Sync 업데이트가 제공됩니다.

오디오 파일/버퍼에서

이 접근 방식은 미리 녹음된 오디오 파일이나 오디오 버퍼를 사용하여 립 싱크를 수행합니다:

표준 (더 빠른) 모델

1. Runtime Audio Importer를 사용하여 디스크나 메모리에서 오디오 파일 가져오기
2. 가져온 사운드 웨이브를 재생하기 전에, OnGeneratePCMData 델리게이트에 바인딩
3. 바인딩된 함수에서 Runtime Viseme Generator의 ProcessAudioData 호출
4. 가져온 사운드 웨이브를 재생하고 립 싱크 애니메이션 관찰

복사 가능한 노드.

리얼리스틱 (더 높은 품질) 모델

리얼리스틱 모델은 표준 모델과 동일한 오디오 처리 워크플로우를 사용하지만, VisemeGenerator 대신 RealisticLipSyncGenerator 변수를 사용합니다.

표준 모델에 표시된 각 예제에서 간단히 다음을 교체하세요:

• VisemeGenerator를 RealisticLipSyncGenerator 변수로
• 함수 이름과 매개변수는 두 모델 간에 동일하게 유지됩니다

복사 가능한 노드.

참고: 더 반응성이 좋은 립 싱크를 위해 더 작은 청크로 오디오 데이터를 처리하려면 SetNumSamplesPerChunk 함수의 계산을 조정하세요. 예를 들어, 샘플 레이트를 150으로 나누면(약 6.67ms마다 스트리밍) 100으로 나누는 것(10ms마다 스트리밍)보다 더 빈번한 립 싱크 업데이트를 제공합니다.

커스텀 오디오 소스

커스텀 오디오 소스의 경우 다음이 필요합니다:

표준 (더 빠른) 모델

1. float PCM 형식의 오디오 데이터(부동 소수점 샘플 배열)
2. 샘플 레이트와 채널 수
3. Runtime Viseme Generator의 ProcessAudioData를 이 매개변수들과 함께 호출

커스텀 소스에서 오디오를 스트리밍하는 예시:

복사 가능한 노드.

Realistic (Higher Quality) Model

Realistic 모델은 Standard 모델과 동일한 오디오 처리 워크플로우를 사용하지만, VisemeGenerator 대신 RealisticLipSyncGenerator 변수를 사용합니다.

Standard 모델에서 보여준 각 예제에서 간단히 다음을 교체하세요:

• VisemeGenerator를 여러분의 RealisticLipSyncGenerator 변수로
• 함수 이름과 매개변수는 두 모델 간 동일하게 유지됩니다

복사 가능한 노드들.

참고: 더 반응적인 립 싱크를 위해 오디오 데이터를 더 작은 청크로 처리하려면 SetNumSamplesPerChunk 함수의 계산을 조정하세요. 예를 들어, 샘플 레이트를 100(10ms마다 스트리밍) 대신 150(~6.67ms마다 스트리밍)으로 나누면 더 빈번한 립 싱크 업데이트를 제공할 수 있습니다.

단계 4: Anim Graph 설정

Event Graph 설정 후, Anim Graph로 전환하여 생성기를 캐릭터 애니메이션에 연결하세요:

Lip Sync

Standard (Faster) Model

1. MetaHuman 얼굴이 포함된 포즈 찾기 (일반적으로 Use cached pose 'Body Pose'에서)
2. Blend Runtime MetaHuman Lip Sync 노드 추가
3. 포즈를 Blend Runtime MetaHuman Lip Sync 노드의 Source Pose에 연결
4. RuntimeVisemeGenerator 변수를 Viseme Generator 핀에 연결
5. Blend Runtime MetaHuman Lip Sync 노드의 출력을 Output Pose의 Result 핀에 연결

오디오에서 립 싱크가 감지되면 캐릭터가 동적으로 애니메이션됩니다:

Realistic (Higher Quality) Model

1. MetaHuman 얼굴이 포함된 포즈 찾기 (일반적으로 Use cached pose 'Body Pose'에서)
2. Blend Realistic MetaHuman Lip Sync 노드 추가
3. 포즈를 Blend Realistic MetaHuman Lip Sync 노드의 Source Pose에 연결
4. RealisticLipSyncGenerator 변수를 Lip Sync Generator 핀에 연결
5. Blend Realistic MetaHuman Lip Sync 노드의 출력을 Output Pose의 Result 핀에 연결

Realistic 모델은 더 자연스러운 입 움직임으로 향상된 시각적 품질을 제공합니다:

참고: Realistic 모델은 MetaHuman 캐릭터 전용으로 설계되었으며 커스텀 캐릭터 유형과는 호환되지 않습니다.

웃음 애니메이션

오디오에서 감지된 웃음에 동적으로 반응하는 웃음 애니메이션을 추가할 수도 있습니다:

1. Blend Runtime MetaHuman Laughter 노드 추가
2. RuntimeVisemeGenerator 변수를 Viseme Generator 핀에 연결
3. 이미 Lip Sync를 사용 중인 경우:
   • Blend Runtime MetaHuman Lip Sync 노드의 출력을 Blend Runtime MetaHuman Laughter 노드의 Source Pose에 연결
   • Blend Runtime MetaHuman Laughter 노드의 출력을 Output Pose의 Result 핀에 연결
4. Lip Sync 없이 웃음만 사용하는 경우:
   • 소스 포즈를 직접 Blend Runtime MetaHuman Laughter 노드의 Source Pose에 연결
   • 출력을 Result 핀에 연결

오디오에서 웃음이 감지되면 캐릭터가 동적으로 애니메이션됩니다:

바디 애니메이션과 결합

기존 바디 애니메이션을 덮어쓰지 않고 Lip Sync와 웃음을 함께 적용하려면:

1. 바디 애니메이션과 최종 출력 사이에 Layered blend per bone 노드 추가. Use Attached Parent를 true로 설정.
2. 레이어 설정 구성:
   • Layer Setup 배열에 1 아이템 추가
   • 레이어의 Branch Filters에 3 아이템 추가, 다음 Bone Name으로:
     • FACIAL_C_FacialRoot
     • FACIAL_C_Neck2Root
     • FACIAL_C_Neck1Root
3. 연결 생성:
   • 기존 애니메이션(예: BodyPose) → Base Pose 입력
   • 얼굴 애니메이션 출력(Lip Sync 및/또는 웃음 노드에서) → Blend Poses 0 입력
   • Layered blend 노드 → 최종 Result 포즈

작동 원리: Branch 필터가 얼굴 애니메이션 본을 분리하여 Lip Sync와 웃음이 얼굴 움직임과만 블렌딩되도록 하면서 원본 바디 애니메이션을 보존합니다. 이는 MetaHuman 얼굴 뼈대 구조와 일치하여 자연스러운 통합을 보장합니다.

참고: Lip Sync와 웃음 기능은 기존 애니메이션 설정과 비파괴적으로 작동하도록 설계되었습니다. 이들은 입 움직임에 필요한 특정 얼굴 본만 영향을 주며, 다른 얼굴 애니메이션은 그대로 유지합니다. 따라서 애니메이션 체인의 어느 지점에서든 안전하게 통합할 수 있습니다 - 다른 얼굴 애니메이션 전에(해당 애니메이션이 Lip Sync/웃음을 오버라이드하도록) 또는 후에(기존 애니메이션 위에 Lip Sync/웃음이 블렌딩되도록). 이러한 유연성으로 Lip Sync와 웃음을 눈 깜빡임, 눈썹 움직임, 감정 표현 및 기타 얼굴 애니메이션과 충돌 없이 결합할 수 있습니다.

설정

Lip Sync 설정

Standard (빠른) 모델

Blend Runtime MetaHuman Lip Sync 노드는 속성 패널에서 다음과 같은 구성 옵션을 제공합니다:

속성	기본값	설명
보간 속도	25	입술 움직임이 비셈(viseme) 사이를 전환하는 속도를 제어합니다. 값이 높을수록 더 빠르고 급격한 전환이 일어납니다.
재설정 시간	0.2	오디오가 중지된 후 립 싱크가 재설정되기까지의 시간(초)입니다. 오디오가 멈춘 후에도 립 싱크가 계속되는 것을 방지하는 데 유용합니다.

Realistic (고품질) 모델

Blend Realistic MetaHuman Lip Sync 노드는 속성 패널에서 다음과 같은 구성 옵션을 제공합니다:

속성	기본값	설명
보간 속도	30	입술 움직임이 위치 사이를 전환하는 속도를 제어합니다. 값이 높을수록 더 빠르고 급격한 전환이 일어납니다.
재설정 시간	0.2	오디오가 중지된 후 립 싱크가 재설정되기까지의 시간(초)입니다. 오디오가 멈춘 후에도 립 싱크가 계속되는 것을 방지하는 데 유용합니다.

웃음 구성

Blend Runtime MetaHuman Laughter 노드는 자체 구성 옵션을 제공합니다:

속성	기본값	설명
보간 속도	25	입술 움직임이 웃음 애니메이션 사이를 전환하는 속도를 제어합니다. 값이 높을수록 더 빠르고 급격한 전환이 일어납니다.
재설정 시간	0.2	오디오가 중지된 후 웃음이 재설정되기까지의 시간(초)입니다. 오디오가 멈춘 후에도 웃음이 계속되는 것을 방지하는 데 유용합니다.
최대 웃음 강도	0.7	웃음 애니메이션의 최대 강도를 조절합니다(0.0 - 1.0).

립 싱크 모델 선택 가이드

프로젝트에 사용할 립 싱크 모델을 선택할 때 다음 요소들을 고려하세요:

고려 사항	표준 모델	리얼리스틱 모델
캐릭터 호환성	MetaHumans 및 모든 커스텀 캐릭터 유형	MetaHumans 전용
시각적 품질	효율적인 성능과 함께 좋은 립 싱크 품질	더 자연스러운 입 움직임으로 향상된 리얼리즘
성능	모바일/VR을 포함한 모든 플랫폼에 최적화	약간 더 높은 리소스 요구 사항
사용 사례	일반 애플리케이션, 게임, VR/AR, 모바일	시네마틱 경험, 근접 캐릭터 상호작용

엔진 버전 호환성

UE 5.2 호환성 문제

Unreal Engine 5.2를 사용하는 경우, UE의 리샘플링 라이브러리 버그로 인해 리얼리스틱 모델이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. UE 5.2 사용자 중 안정적인 립 싱크 기능이 필요한 경우 표준 모델을 사용하시기 바랍니다.

이 문제는 UE 5.2에 특화된 것으로, 다른 엔진 버전에는 영향을 미치지 않습니다.

대부분의 프로젝트에서 Standard Model은 훌륭한 품질과 성능의 균형을 제공하며 가장 넓은 범위의 캐릭터 유형을 지원합니다. Realistic Model은 성능 오버헤드가 덜 중요한 상황에서 MetaHuman 캐릭터에 대한 최고의 시각적 충실도가 필요할 때 이상적입니다.