학습과 추론 분리
훈련은 외부 환경에서 검증하고, 런타임에는 ONNX나 NNI 플러그인으로 필요한 추론만 수행하는지 확인합니다.
고급 기술 적용
최신 기능은 품질 목표와 비용 검증이 함께 필요하다
머신러닝, 나나이트, 루멘은 강력하지만 타겟 플랫폼, 데이터 준비, 런타임 비용을 확인하지 않으면 제작 흐름을 흔들 수 있습니다.
지오메트리 병목 축소
정적 메시, 고밀도 환경 에셋, 스캔 데이터에는 강하지만 투명 머티리얼과 스켈레탈 메시 제한을 확인합니다.
동적 조명 품질을 확보한다
낮밤 변화, 파괴 환경, 이동 광원처럼 라이트맵으로 처리하기 어려운 장면에서 효과와 비용을 함께 봅니다.
타겟 플랫폼에서 먼저 측정한다
데스크톱 최고 설정이 아니라 실제 목표 기기에서 프레임 시간, 텍스처 스트리밍, 전역 조명 품질을 비교합니다.
제작자가 반복할 수 있어야 한다
ML 생성 에셋, 고밀도 메시, 동적 조명 설정이 임포트 규칙과 검수 기준으로 이어져야 팀 전체가 안정적으로 사용합니다.