GPGPU × クロスシミュレーション：物理初心者でも「リッチな布表現」を自在に操る！独自の構築アプローチとUE5での最適化の実践
受講スキル
Compute Shader (GPGPU) の基礎知識があるエンジニア クロスシミュレーションの実装に興味があるが、物理や数学に少し苦手意識がある方 リッチな表現を維持しつつ、実機負荷を極限まで抑えた「軽量なクロス実装」を追求したい方
受講者が得られるであろう知見
PBD（Position Based Dynamics）を用いたクロスシミュレーションの基礎と実装手法 UV情報をデータ構造として活用した直感的な制約構築の考え方 GPGPU（Compute Shader）実装における最適化の成功・失敗事例 汎用性を高めるためのプラグイン化への設計指針
セッションの内容
本セッションでは、物理演算の専門知識が乏しい描画エンジニアが、Unreal Engine上でGPGPU（Compute Shader）を活用して「リッチな布表現」と「実機での軽量動作」を両立させた工程を共有します。
制約構築の難しさを、DCCツール上のUV情報をデータ構造として活用することで解決する独自のワークフローを紹介。実装面では、ミドルレンジ環境での高速動作を実現するための最適化手法に加え、理論通りにはいかなかった失敗事例についても共有します。
さらに、汎用性を高めるためのプラグイン化への設計指針についても共有します。専門外の領域であっても、既存の描画知識やツールを武器に課題を突破するための、実践的な知見を提供します。
講演資料
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講演者プロフィール
プロフィール
新卒でSPARK CREATIVEに入社。Unreal Engine、Unity、内製エンジンをはじめとした様々な環境におけるグラフィックス開発、および最適化業務に従事している。CGWORLDでの連載執筆など、技術発信を通じたコミュニティ活動も経験。
《講演者からのメッセージ》
「クロスシミュレーションを実装したいけれど、物理数学のハードルが高すぎる」「Compute Shaderに興味はあるが、具体的な最適化の手がかりが掴めない」...
本セッションは、難解な理論に終始するのではなく、DCCツールの知識や描画エンジニアとしてのバックグラウンドを活かし、動作パフォーマンスを突き詰めていく検証プロセスの共有です。
上手くいった最適化の手法だけでなく、検証の過程で直面したリアルな「失敗事例」についても紹介します。物理や数学に少し苦手意識があっても、アプローチの工夫次第でUE5上にリッチで軽量な布表現を構築できる、そんな「内製開発する面白さ」を共有できれば幸いです。