Visual Dataprepで建築データを美味しく下ごしらえ 【UNREAL FEST EXTREME 2021 SUMMER】

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May 28, 21

スライド概要

動画アーカイブ:
https://www.youtube.com/watch?v=aBe-54vcing&list=PLr_Cbd4sUDTwkjs-dreE91hRpk28ykqie&index=7&t=15s&ab_channel=UnrealEngineJPUnrealEngineJP

講演内容:
Unreal Engine プロジェクトにデータをインポートする際に、予め作成した「レシピ」を用いてインポート要素を再編成、クリーンアップ、マージ、変更等できるVisual Dataprepの建築プロジェクトでの実用事例や利点、運用で見えてきたその他発展事例や注意事項等をご紹介します。

講演者:
増子 真一 (株式会社M&F BIMビジュアライザー)
森口 史章/moz (株式会社M&F ビジュアライザー)

UNREAL FEST EXTREME 2021 SUMMER公式サイト:
https://unrealengine.jp/unrealfest/timetable/non-game-mf.html

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エピック ゲームズ ジャパン

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Unreal Engineを開発・提供しているエピック ゲームズ ジャパンによる公式アカウントです。 勉強会や配信などで行った講演資料を公開しています。 公式サイトはこちら https://www.unrealengine.com/ja/

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各ページのテキスト
1.

Visual Dataprepで建築データを美味しく下ごしらえ ~インポート前のデータの準備お見せします~

2.

会社紹介 AEC分野での主要ツールである、”BIM(Building Information Modeling)”の建築設計施工図やモデルの作成、 導入や運用のコンサルティング、教育事業等を行うグループ企業 ゲームエンジンを利用して”建築施工”分野のViz、xR関連開発も行っています。

3.

スピーカー 増子真一 / オシン 森口史章 / moz

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スピーカーの業務分担 Datasmith Visual Dataprep オシン moz < Base data Edit > < Detail data Edit >

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お品書き 1.Visual Dataprep概要 2.M&Fでの運用事例/効果 3.Visual Dataprep アドバンスド運用 4.Visual Dataprepの導入で変わるワークフロー/建築利用において必要なこと 5.その他の研究開発中コンテンツの紹介 (Visual Datapreワークフローを取り込んだVirtualCamera/環境シミュレーション/簡易ビューアー) ※ちょうどこのスライドを制作している2021.4にEpic OnlineLearningに「Datasmith で Visual Dataprep を使用する」 のコースが追加されています、挙動や使用方法等より詳しくご説明されています。ぜひご参照ください!!

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Visual Dataprep 概要

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Visual Dataprepとは <import Source> .3ds .c4d .datasmith Visual Dataprep .ifc .3dm and more… エディタ取り込み前に要素を再編成 import元データをUnreal Engineに取り込み、アセット/アクター生成、レベル配置する前に、 要素を再編成(消去、Merge、Transform変更、LODの作成...等)できるエディタツール。 ユーザーが自由にカスタマイズできる『Recipe』を実行し、データを再編成する。 カスタマイズ度が大幅に向上したDatasmith

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Visual Dataprep 具体例 datasmithで読み込んだデータ Visual Dataprepでレシピを実行して読み込んだデータ Dataprepを経由することで(Dataprep Recipeを適用・実行することで) import時に再編成ができる。 ※画像はDataprepを用いてマテリアルを一括変更している(壁面、カーテンウォール)

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Visual Dataprep 利用方法 Editタブ Pluginの有効化 右クリックメニューから作成可能になる ①プラグインで任意のDatasmith Importerを有効化 ②コンテンツブラウザの任意箇所で”右クリックメニュー”から『Dataprep Asset』を選択 ※デフォルトでDatasmithが有効になっているテンプレートは不要

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Visual Dataprep 利用方法 DataprepAsset Dataprepエディタ 作成したAssetを開くと『Dataprep Editor』が起動します

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Visual Dataprep Editor ②⑤ ⑥ ① ③ ④ ・データを指定してimport(①,②) ・パレットアクションを組み合わせてアクションノードを作成し(③,④)、実行/Execute(⑤) ・意図した調整ができたらUE4エディタにCommit(⑥)

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Visual Dataprep アクションノード パレットから ・Filter(select by~) ・operation をDataprep Recipeグラフにドラッグ&ドロップ、 組み合わせてアクションノードを作成。 アクションノード内は上から下へ、 別アクションノード間は左から右へ実行される。 例は ”Actor Label”に「壁_標準壁」という文言 が含まれるメッシュに、「M_Basic_Wall」の マテリアルをSetする、というRecipe パレット アクションノード ※アクションノードは任意名称付けが可能、実行処理がわかりやすいものにしておく(F2キーで変更可能)

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Visual Dataprep フィルタのプレビュー Filter(Select by~)パレットは右クリック メニューからフィルタプレビューが可能。 プレビューにするとパレット表記が黄色に、 該当するビューポートやアウトライナの メッシュ類がハイライトされる。 ※フィルタパレットのソート条件はEpicGames様公式ドキュメントをご参照ください。

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Visual Dataprep エディタ操作を動画で https://vimeo.com/548672588 ※動画ではわかりやすいよう『Set material』パレットを利用しますが、 マテリアルの置換元、先がわかっているのであれば『Substitute Material』パレットが汎用性は高いです。

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Visual Dataprep Tips01 (metadata sort) metadata(BIMオブジェクトが持つ要素データ)でのSortも可能、 Dataprepで”Filter by Metadata”パレットをアクションノード化し 「Detail-Asset User data」のMetadataカテゴリをKeyに、elementsをSortパラメータに入力 建築BIM制作が主業務のM&Fではmetadata Sortが利用頻度が高く、コントロールしやすい

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Visual Dataprep Tips02 (Dataprep instance) 公開設定したパラメータのみが 編集可能になる。 Visual Dataprepエディタはインスタンス化することが可能。 マテリアルインスタンス同様、複雑化していくアクションノード、レシピから調整する部分の パラメーターのみ切り出せ依存関係を切り分けできる作りになっている、大規模案件では非常に有効

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Visual Dataprep Tips02 (Dataprep instance) Dataprep Assetの 右クリックメニューから作成可能 Dataprep Assetの右クリックメニューからインスタンス作成可能 パラメータ化可能なパレットの入力値欄で右クリックすると”Link To Parameter”が選択でき、 任意のパラメーターを作成するか既存パラメータにリンクする。 パラメータリンクされているパレットは、リンクアイコンが表示される。

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M&Fでの運用事例

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これまでのBIMデータ下処理 BIMは、レイヤなどの概念に加え、 各オブジェクトに情報を持たせることが可能。 ドアであれば寸法/材質などの仕様はもちろん、 取り付く階数、メーカー名/価格/工事の時期など、 オブジェクトごとに建築物の設計施工管理に 必要な様々な情報。 それらの多くは文字情報だが、任意で必要な情報を 入力し、作図やモデリングを行っている。 Datasmithデータに変換した場合、各メッシュに それらの情報が文字情報として付加され、 BIMとゲームエンジンを繋ぐ核となる。

20.

これまでのBIMデータ下処理 これまではBIMソフトからDatasmithにかき出す 前に調整処理を行っていた。 (マテリアルの整理や不要データの除外等) 元データの加工を行っていたため、 修正変更対応にロスやケアレスミスが生じていた。 DynamoでのRevit下処理に加え、 Dataprepでさらに高度な下処理が可能。 ※Revit Dynamoでのマテリアル一括変更のイメージ

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M&Fで取り組むUE4PJの特徴と発生しやすい問題点 建築データ_最新 PJ、コンテンツブラウザ、レベル 注意を払ってPJ管理しなければ、 建築データ_最新2 建築データ_最新RC調整 建築データ_最新の最新 建築データ_最新の最新の最新 ・建築データ_最新 ・建築データ_最新2 ・建築データ_最新RC調整 ・建築データ_最新の最新 ・建築データ_最新の最新の最新 更新/変更前後のアセット、リファレンス、 レベル等が混在したカオスなPJになりがち 元となる建築データの変更/修正が多く、importを繰り返す事が多い UEデータの視認性、メンテナンス性がPJの経過時間とともに悪化していく、 特にアセットリファレンス関係が鬼門、場合によっては提供される最終データでゼロからPJを 再作成したほうが時間短縮できるケースも…

22.

M&Fで取り組むUE4PJの特徴と発生しやすい問題点 ケース1 ウォークスルー作成がPJ途中でPCVRの要望が発生! ケース2 当初Viz化不要として削除した箇所を復活したいと要望が! UEコンテンツ作成途中で成果物の仕様が変わるケースが多い ・当初不要だったギミックを追加する(開閉不要としていた扉をPJ後半でムーバブル化) ・ウォークスルーベースでPJ化したものの、PJ途中でVRやARを追加 ・仕様変更に伴いPJ前半ごろに消去したデータの復元が必要(元データ変更がされている場合も多い)

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M&Fで取り組むUE4PJの特徴と発生しやすい問題点 元データは建築物を建てるためのBIMデータが基本、UEコンテンツ利用を目的として作られていない Autodesk Revit というBIMツールをスタッフのほとんどがメインツールとして運用、 リアルタイムコンテンツ制作の元データとなるのもRevitデータが主体。 ・成果物に直接関係しないデータもインポートされる(鉄筋コンクリートの鉄筋や、地盤下の構造体等) ・情報を持つことに特性をおいたデータなので、パフォーマンス効率は無視したデータがロードされる

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M&FでのVisual Dataprep運用事例 ・Datasmith経由でソースデータインポート後に発生していた作業の短縮(特に不要データ除去) ・ハイポリゴンメッシュ/差し替え対象メッシュのピックアップ ・メッシュ/マテリアルの一括置換、アタッチ(自動・半自動化) ・メッシュのMerge

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コンテンツ(成果物)に関係ないメッシュをレベルから削除 一見RC構造体だけに見えるメッシュ 鉄筋がインサートされている これまではレベル配置後手作業で除去していた、Dataprep導入でアルゴリズムさえ紐解ければ Recipeによりレベル配置前に自動ソート、一括削除が可能となった ※不要アセット削除後に仕様変更等で除去したメッシュの復元再配置をする場合や、オブジェクトリファレンスの複雑化、 伴うエラー等のコントロールが容易になった ※ただし一度PJ内に取り込んだアセットは、Dataprep経由でレベルからは消去できてもコンテンツブラウザには存在するため、 PJ自体のデータを軽量化するなら定期的なメンテナンスは必要

26.

ハイポリゴンメッシュ/差し替え対象メッシュのピックアップ ポリ数の多い部材だけを予め確認 提供データをエディタに配置する前に、制作進行のネックになり得るポリゴン数のメッシュを確認 ※上記例では、フィルタ(Select by~)Triangle countコンテナを利用して1000ポリ以下のオブジェクトを削除 =1001ポリ以上のメッシュのみプレビュー表示

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メッシュのRecipe利用での置換(自動・半自動化) 見た目に対してPoly数が多いメッシュを予め用意しておいたLowPolyメッシュに置換 上記とは逆のケース、ディテールがほしい部材をDCCツール等で制作したHighQuality部材に置換 ※置換対象部材のピボット位置(軸位置)を把握しておく必要がある ※規格、ピボット位置が決まっている部材は非常に効果的 (例:鉄骨ガゼットプレートのPoly Reduce、ダウンライトのディテールアップ等)

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マテリアルのRecipe利用での置換(自動・半自動化) インポートした際の標準マテリアル dataprepでマテリアル一括設定で適用漏れなどエラー防止/軽減など BIMデータをUE4にimportした際、Datasmith/Dataprepで標準設定されるマテリアルを、 予めUE4で用意していたマテリアルに一斉置換する。 ※手動貼り付けの手間削減/適用漏れ/適用間違い防止、元データ形状変更時の適用忘れ等に効果を発揮 ※M&Fのコンテンツ制作では、部材によってペアレントマテリアルを切り分けしているので、一括置換は非常に効果的 (透過部材や金物類、塗装壁等のグループと、木建材、石材などタイリング必須グループなど)

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メッシュのMerge 各要素、パーツでメッシュが独立している 成果物用途に合わせてMergeする 建築データは「規格」の繰り返しが非常に多い。 成果物によっては描画負荷 (特に部材数の多さはDrawCall) に大きな影響を及ぼすため Dataprepの時点でRecipeを使ってMergeをする。 ※特に効果を感じているもの : 鉄筋類、手すり子、ウッドデッキ、意匠ルーバー、階段踏面/蹴込…

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M&FでのVisual Dataprep運用効果/メリット ・インポート時にデータ最適化が可能(パフォーマンスコントロール) ・複数のソースを持つPJの運用/管理/保守...等のコスト低下 ・建築の設計内容変更や、PJのオーダー・仕様変更/修正への柔軟性向上

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インポート時にソースデータ最適化(パフォーマンスコントロール) Lighting Build time : 21.47 min Lighting Build time : 8.05 min 前述項目をDataprepで処理するだけで、元データによってはパフォーマンスがかなり向上する。 ライティングBuild時間も減少する 非常に効果が高い、後工程で気合で解決していた問題が事前にコントロールできるようになった ※テンプレートは”Automotive,Product Design~”のBlankを使用、lighting Qualityは”preview” ※テスト使用 PC環境 ”core i7-9750H 6core 2.60GHz / RAM 64GB / RTX2060 ”

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Visual Dataprep導入で変わるProject構成 ソースデータ毎にDataprepを生成できるので、依存関係を減らせPJのメンテナンス性が飛躍的に向上した。 PJ、コンテンツブラウザ < Base > Dataprep Recipe < Structure > Dataprep Recipe < Detail > Dataprep Recipe < Facilities > Dataprep Recipe < and more… > Dataprep Recipe < Base > レベル、アセット etc… < Structure > レベル、アセット etc… < Detail > レベル、アセット etc… < Facilities > レベル、アセット etc… < and more… > レベル、アセット etc… Persistent

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Visual DataprepのPJ仕様変更への対応性の高さ PJコンテンツブラウザ ソースデータ Dataprep エディタ取り込み前に アクション実行 レベル アセット etc… DataprepはUE4エディタにデータを取り込む前にデータの調整を行っているため、 データの削除復元、アルゴリズムの変更が容易 PJの当初に不要と判断してRecipeで削除/変更したデータも、 Recipeの組み変えてReimportすれば復元が可能、PJ仕様が途中で変更されても柔軟に最適化が可能 ※もちろんデータ操作にはソースデータが適切に保持/管理されていることが大前提

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おまけ効果 鉄筋棒 Dataprepを利用してimportし、 PJに取込んだアセット類はコンテンツブラウザからの削除速度も向上している。 Datasmith経由でimport~コンテンツブラウザ内に取込まれたアセットの削除速度と比べると約1/5に。 ※オブジェクト名称に「鉄筋棒」を含むものを一括削除した場合の所要時間(合計数量 : 4,558) ※テスト使用 PC環境 ”core i7-9750H 6core 2.60GHz / RAM 64GB / RTX2060 ”

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Visual Dataprepのデメリット ・Datasmithと比べ、Visual Dataprepエディタを経由する分シンプルなimport速度では劣る ・Datasmithで問題なく読めるデータでも、稀にimport/Execute/Commitに失敗するケースがある ※スライド『インポート時にソースデータ最適化(パフォーマンスコントロール)』のデータで検証

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Visual Dataprep アドバンスド運用

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Visual Dataprep のカスタマイズ性 Visual DataprepパレットはBPでユーザー定義パレットの作成が可能! コンテンツブラウザ 右クリックメニューから ”Blueprint Class”を選択 ユーザー定義パレットの 親クラスを選択 詳細は公式ドキュメントを ご参照ください。

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LightSpawner https://vimeo.com/548672671

40.

AutoLightmass https://vimeo.com/548672539

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Dataprep Mesh Extraction(メッシュ抽出) https://vimeo.com/548672734

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VisualDataprepの導入で変わるワークフロー 建築利用において必要なこと

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VisualDataprepの建築コンテンツ制作利用において必要なこと VisualDataprepは、元データから抽出できる規則や法則にのっとってアクションを実行するツールです。 BIMと相性が良いことは間違いありませんが、 ”無秩序に作成されたデータでも良い。”ということではありません。 ・建築データの作成、運用における最低限の指針 (命名規則遵守、ルール外のプロパティ作成やアレンジを控えるなど) ・コンテンツ製作担当への建築データ運用ルール、指針の共有 ※とは言え、日々変化する設計データを追いかけながら情報を入力することには限度がある。 最低限の逸脱してはいけない部分を決める等の工夫も並行して考える必要がある。 ※実はBIMの場合は本質的な、データベースとしての運用を想定した建築データの作り方が実施されれば問題にはなりにくい。

45.

これまでの建築コンテンツワークフロー クライアントフェーズ 製作フェーズ 依頼 仕様 開発 テストetc... 提供データ 要件 Viz その他etc... 仕様の再定義や提供データの修正、要件再ヒアリング等まで 戻る必要があるプロジェクトが多かった。 納品フェーズ クライアントフェーズ 成果物(当初予定) 実建築へのフィードバック 成果物(変更) ・諸々の事情でウォーターフォール型の開発にならざるを得ない。データの出し入れも大きな要因の一つ。 ・開発/製作中に元となる建築データが更新されることが多々ある。 ・仕様や製作物、方針の解像度が低いまま製作を開始することが多い。 ・製作フェーズ後期の段階で、変更/修正/追加要望が発生しがち(製作成果物への解像度が上がるため)

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VisualDataprepで運用が見えてきたワークフロー クライアントフェーズ 企画・依頼 コンテンツ製作フェーズ 共同フェーズ 提供データ 仕様 Pre開発 要件 PreViz 開発 テストetc... Viz その他etc... 納品フェーズ 実建築へのフィードバック 分析 成果物 共同フェーズで仕様・要件のすり合わせ、分析を繰り返し行えば、成果物の解像度を引き上げ、本来の目的である 実建築への効果が明快化/最大化される。製作成果物の解像度も引き上げられ、効果の高いコンテンツ製作が可能となる。 VisualDataprepはUEへのデータインポートイテレーションの問題を解決し得る。

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その他の実績(試行中も含む) VirtualCamera エディター状態で稼働できる、パッケージ化不要のため編集結果を即反映できクイックに建築利用が可能 ※ただし同一ネットワーク依存で屋外(施工現場)での利用は難しい 省エネ解析や照明計画などのシミュレーション結果のビジュアライズ 現状、必要な情報はDatasmith/Dataprepでは直接インポートできないため、DataPrepのカスタムBPで 解決できないか模索中。(データテーブルからCSV突き合わせで一括メタデータ付与など) 施工現場確認ビューアー 建設現場の作業スタッフがマニュアルレスで運用できる、BIMモデルビューアーを研究中

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参考資料 Visual Dataprep関連 EpisGames公式ドキュメント https://docs.unrealengine.com/ja/WorkingWithContent/Importing/Dataprep/index.html Epis Online Learnig 「Datasmith で Visual Dataprep を使用する」 https://https://www.unrealengine.com/ja/onlinelearning-courses/using-visual-dataprep-with-datasmith Using the Dataprep System to Automate AEC Visualizations | Unreal Fest Online 2020 https://www.youtube.com/watch?v=T3808gO4Zl4 Using Visual Dataprep in Unreal Engine | Webinar https://www.youtube.com/watch?v=g7LS8SaHmsI パフォーマンスコントロール関連 リアルタイムレンダリング基礎入門 https://www.unrealengine.com/ja/onlinelearning-courses/real-time-rendering-fundamentals

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CREDIT プレゼンテーション M&F 増子 真一 / オシン [https://twitter.com/shin1000101] M&F 森口 史章 / moz [https://twitter.com/momomo_moz] コンテンツ制作協力(Dataprep アドバンスド運用、その他取り組み) 広島工業大学 大学院 長谷川 直人(インターンシップ) [https://twitter.com/n_hasegawa02] “M&FではBIM⇔ゲームエンジンを繋いで建築の新しい価値を創出するメンバーを募集中です。”