コンセプトワークのパイプラインの設計の難しさ

Difficulty in designing pipeline of concept work

（株式会社ポリゴン・ピクチュアズ / スタジオフォンズ）

(Polygon Pictures Inc. / Studio Phones)

本資料は会合後にディスカッションされた内容を踏まえ記載しています。今後の会合の状況を見つつ加筆修正を含めブラッシュアップを進めていく予定です。

This document has been redacted based on post-seminar discussions. We plan to add more content and make further revisions based on the situation of future seminars.

translated by PPI Translation Team

■概要

■Overview

一般的にプリプロダクションと呼ばれる、作品の企画、ストーリー開発、コンセプトアート、各種設定、キャラクターデザイン、カラースクリプトといった設計をこなう工程がプロダクションを開始する前に行われます。
プロダクションではそれらの設計をもとに実際の制作を行なっていくわけですが、プリプロダクションで作成されるアセットデータやそれに付随するメタ情報も、プロダクション時と同様に管理する必要があり、複数人のアーティストによる作業となるため、それらの作業を円滑におこなえるパイプラインシステムが必要となります。
しかしながら、プリプロダクションの過程はプロダクションとは異なり、そもそも不確定な要素が多く、それらを頻度の高い試行錯誤を繰り返しながら、共同作業によって設計を確定させていく作業となります。 限られた時間のなかで、いかにそのイテレーション頻度を多く確保するかという点はアーティストにとっても重要で、それらの作業になるべく集中して取り組むためのワークフローが必要となり、結果それが作品のクオリティに影響を与えるひとつの要因となり得ます。
一般的な映像制作のワークフローはウォーターフォール型か、またはそれに近しい設計となっており、そこで培われたパイプラインシステムをプリプロダクションの工程に適用することは、ワークフローの性質が大きく異なるため困難となります。
そのため、プリプロダクションにおいては、よりアジャイル型のワークフローが求められ、それらに適したパイプラインシステムの構築が不可欠となります。

Before production begins, a process known as pre-production generally takes place. Pre-production is the stage in which the project is designed through planning, story development, concept art, various settings, character design, and color scripts.
Given that all of the designing mentioned above will become the foundation for carrying out production, the asset data and accompanying meta information created during pre-production will need to be managed in the same way as during the actual production. As multiple artists will be involved during pre-production, a pipeline system which allows for them to work on their tasks smoothly would be essential.
However, the pre-production stage differs from production in the sense that there are many factors that are uncertain to begin with, which is why various trial-and-errors would be executed frequently as team members work collaboratively towards establishing the design. Given that time is limited, how often the iterations can be accomplished is a crucial point for the artists. For this reason, a workflow which enables the artists to concentrate as much as possible on their tasks becomes necessary. Ultimately, this may become one of the factors that ends up affecting the quality of the project itself.
The standard video production workflow follows the waterfall model or another design approach similar to it. The pipeline system cultivated through this production workflow would prove difficult to implement onto the pre-production stage as the characteristics of the two workflows greatly differ.
Hence, a more agile workflow is required for pre-production, and the construction of a pipeline system specifically catered to it is imperative.

■プリプロダクションでのワークフロー

■Pre-production workflow

一般的プリフロダクションのワークフローは以下のようになります。



プリプロダクションでは段階的なストーリー開発から始まり、何度も試行錯誤しながら、それらを脚本や台本へと落とし込んでいきます。またそれに並行するかたちで、コンセプトアートやデザイン、カラースクリプトなど、 ストーリー開発が進むにしたがって、それらの作業も進行していきます。
作業中はイテレーションを繰り返すかたちでブラッシュアップしてき、ときにはそのアセットそのものがオミットされて、一から検討しなおすといったことも発生します。
このように、プリプロダクションではプロダクションに渡す最終的なパッケージデータになるまで、試行錯誤を繰り返すこととなり、その膨大な情報と散漫なデータを管理していくことによって、より効率的な作業を行えるようになります。これらが上手く管理できない場合、どれが最終的に採用されたデータなのか、そのデータはディレクターの承認がとれているものなのか、といったことが不明瞭になり、後工程であるプロダクションにまでその混乱の影響を与えてしまうこととなります。
またこれらのデータを管理するうえで、パイプラインや仕組みが存在しないとその管理が属人的となってしまい、ワークフロー上ボトルネックとなるケースも想定されます。

Shown below is the standard pre-production workflow:



Pre-production begins with staged story development. Through numerous trial-and-errors, the developed story is molded into a scenario or script. In addition, the more the story is developed, the more other tasks such as creating concept art, designs, and color scripts can move forward.
While the work above is in progress, the output is continuously brushed up through various iterations. At times, this results in entire assets being omitted and having to be redesigned from scratch.
In this manner, trial-and-errors are repeated during pre-production until the packaged data to be delivered to production is finalized. Therefore, through proper management of the colossal amount of information and scattered data, the work would be able to be done in a more efficient manner. On the other hand, when there is no proper management, it becomes unclear which data was selected for the finalized package, and whether or not that data had already been approved by the director. This confusion will end up negatively impacting the process which follows; production.
When there is no pipeline or system established, the management of this previously mentioned data would become dependant on the individual. Therefore, it can be predicted in certain cases that the task of data management itself would end up becoming the bottleneck within the workflow.

■プリプロダクションでのパイプラインシステムの例

■Example of A pipeline system for pre-production

ここではポリゴン・ピクチュアズでインハウス開発している「Pinoco」というプリプロダクションのシステムを例に、その内容を紹介していきたいと思います。

プリプロダクションでは多くの画像、動画、音声、ドキュメント、3Dモデルなどのデータが作成されますが、Pinocoはそれらのデータを管理するためのプリプロダクション専用のパイプラインシステムとなります。データのリビジョンやメタ情報、ステータス情報を一元的に管理することができ、それらにタグ付けを行うことにでデータを整理していきます。ブラウザベースで動作するシステムとなり、ドラッグ＆ドロップといった操作でなるべく直感的に利用できることを意識して開発されています。
またアジャイル的な試行錯誤のなかでデータが更新されていくワークフローを前提とした設計となっており、さまざまな軸でデータを検索出来るようになっています。

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© Gamon Sakurai, KODANSHA/AJIN Production Committee. All Rights Reserved.

データは頻繁に更新されるため、データをアップロードするだけで自動的にリビジョンが更新され、積み上げられていきます。またその際にコメントを付けたり、そのリビジョンのデータに対してチャット形式のコミュニケーションが図れるようになっています。

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Pinocoではタグ付けを行うことによりデータを整理していきます。またタグ付けはドラッグ＆ドロップで付与することができるようになっています。

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システム上で簡易的なレビューとフィードバックを返すことができるようになっていて、その際にペイントオーバーによる指示をシステム上で直接ドローイングする機能が備わっています。

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ディレクターなどは作成されたデータをレビューし、承認していくフローもこのシステム上で行うことが可能です。またプロダクションへの申し送りといったコメントも付与できます。

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プリプロダクションで作成されたデータは、外部で作業するスタッフに渡したり、プロダクションにデータを送信する必要があります。その際にデータと一緒にデータベースに格納されているメタ情報やステータス情報も必要となるため、それらのデータも自動的にレンダリングして画像に付与します。

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プリプロダクションでは試行錯誤の繰り返しや、アイデアベースで作成されたデータなど、アセットひとつひとうのデータサイズは大きくはありませんが、データ点数が多くなる傾向にあります。これらのデータを少ない労力で整理して管理していくことで、より多くの時間をクリエイティブな作業に割り当てることが可能となります。
ポリゴン・ピクチュアズではすでにプロダクションでもアセット管理するシステムを開発していましたが、プリプロダクションでのデータ管理にはフィットしないため、新たにプリプロダクション専用のシステムとして「Pinoco」を開発することとなりました。

Using the pre-production system “Pinoco” developed in-house at Polygon Pictures as an example, here we will explain the contents of a pipeline system.

During pre-production, a high volume of data such as images, videos, audios, documents, and 3D models is created. Pinoco is a data management pipeline system meant exclusively for use during pre-production. It allows users to manage data revisions as well as the meta and status information of the data in one central location. The data is then sorted by adding tags. Pinoco is a system operating on a browser-basis, and was consciously developed to allow as much intuitive use as possible, such as drag-and-drop.
Furthermore, as Pinoco was designed based on the assumption that the data would be updated continuously due to agile trial-and-errors as part of the workflow, it comes equipped with the function to search the data from various angles.

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Since the data will be frequently updated, by simply uploading the data the revision will be automatically updated and stacked up. It is also possible to add comments when uploading the data as well as communicate with others in the form of chat regarding the data revision.

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In Pinoco the data is sorted through the use of tags. These tags can be added through drag and drop.

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Pinoco is equipped with the function to do direct paintovers of instructions, which enables users to carry out simplified reviews and return feedback within the system itself.

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In the case of directors, the process of reviewing and approving the created data can be done from within the system as well. Directors are also given the option to add notes and memos for production.

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The data created during pre-production would need to be handed over to off-site staff as well as sent to production. Since the meta and status information stored alongside the data in the database would also need to be sent at the same timing, Pinoco will automatically render that data and attach it to the image.

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Although the data size for each individual asset is not large during pre-production given the various trial-and-errors and creation of data based on ideas, there is a tendency for the number of data items ending up being high. Therefore, by expending minimal time and effort in sorting this data, more time can be allocated for creative tasks.
While an asset management system for the production stage had already been developed at Polygon Pictures, this system was not apt for managing data during the pre-production stage. This led to the decision to develop a new system, “Pinoco”, exclusively for pre-production.

■プリプロダクションでのパイプラインとインフラ上の課題

■Pipeline and infrastructure challenges in pre-production

前述のとおり、プリプロダクションやコンセプトワークの段階では、アイデア練り、試行錯誤を繰り返しながら作品の設計を行なっていく作業となります。
プリプロダクションでは多様なアーティストがその過程に関わることとなり、チームのメンバーでどのようにデータや情報を正しく共有していくかも重要となります。またプリプロダクションの性質から、チームのメンバー全員が必ずしも同じスタジオ内で作業をするというケースは少なく、それぞれのロケーションで作業するかたちとなるため、データの共有方法がより複雑化しますが、これらのデータは企画段階のもので、機密性が高く、セキュリティ面でのケアも必要となってきます。
実際にポリゴン・ピクチュアズでも「Pinoco」の導入以前は、データや情報のほとんどを手動で管理していましたが、日々更新されるデータを手動でトラッキングすることには限界があり、ディレクターが意図しないデータがプロダクションに渡ってしまうといったトラブルが発生したケースもありました。

またプリプロダクションで作成されたデータは、基本的にプロダクションで利用されるためのものとなるため、完成後にプロダクションへとデータを渡す必要があります。それぞれ独立したパイプラインシステムとなっている場合、それらを連携する工夫も必要も出てくるでしょう。特にプロダクションではアセットやショットといったデータベース構造が細分化されているため、プリプロダクションとはデータ分類の粒度が異なり、プリプロダクションのデータをプロダクションのデータベース構造にマッピングする必要があり、その作業を手動で行うには非常にコストがかかります。

Webアプリケーション化するメリットは大きいものの、実際のアーティスト作業はローカルのマシン上のDCCツールを使用して作業されるため、必要なデータをWebシステムからダウンロードし作業が完了したらまたデータをアップロードするといった手間が発生しています。理想的にはローカルにで作業することなく、DCCツールで行うことと同様な作業をWebシステム上やサーバーサイドで行えるようにできれば、データのダウンロードやアップロードをする必要がなく、より効率的にスタッフ間でデータを共有しながら作業を進めていくことが可能となります。そのためにはWebシステム側の機能を発展させていく必要がありますが、現実的には技術上、解決が必要な部分もあることから、現状では難度が高い開発となってしまいます。
しかしながら、これらの課題は例えばスタジオフォンズが講演時に紹介したDerbies(ダービーズ)では状況が異なります。コマンドライン主体での操作性が非常に高いこのシステムでは、データなどのハンドリングはオープンソースのJupyterHub越しに行うため、サーバからアーティストのマシンへダウンロードしたりアップロードしたりする必要なく動作します。このスタジオフォンズのシステムの課題は、ポリゴン・ピクチュアズのシステムとは反対に、アーティストへのスキルを要求はするが簡便に動作する、しかしアーティストへのスキルを強く要求するのでDCCツールような誰もが使いやすいというもではない、というものです。社内のスタッフに何が合うのかはそのスタジオの文化に依存するところが大きく、この二社のシステムの違いは極めてそれを反映していると思われます。

しかし、この二社双方の課題としては、作業のワークフローやそこで作成されるデータが、プリプロダクションとプロダクションでは管理方法も含め大きく異なることに起因したものとなります。一つの統合されたパイプラインシテステムとして、いかにリプロダクションとプロダクションを連携していくのか、シームレスなデータフローより高度にハンドリングしていく技術の開発が求められていくことでしょう。

As mentioned above, during the pre-production and concept work stage, ideas are laid out and various trial-and-errors are executed in order to develop the design of the project.
Given that a diverse group of artists would be involved with pre-production, how to correctly share the data and information among the team members becomes an important point. Also, due to the nature of the pre-production stage, it is unlikely that all members of the pre-production team will be working from within the same studio. Since different members will be working from different locations, the method for sharing the data will consequently be more complex. In addition, since this data will belong to the planning stage a high level of confidentiality will be required, meaning that from a security standpoint as well, adequate care must be given.
Before the implementation of “Pinoco”, most of the data and information at Polygon Pictures was managed manually. However, there was a limit to the amount of tracking that could be done for data which was being updated every day. In time this lead to issues, such as data that the director had originally not intended to share ending up in the production floor.

Also, since the data created during pre-production is generally meant to be used during production, once the data is made it would need to be handed over to production. In the case that the pre-production pipeline system is independent of the production pipeline system, most likely there would be a need to devise a way to link the two pipelines. In addition, due to the fact that the database structure is subdivided by asset or shot during production, the particle sizes of the data categories differs from pre-production. Therefore, the pre-production data would need to be mapped onto the database structure for production, and doing so manually would result in highly elevated costs.

While there are significant merits to converting the database into a web application, the actual work is done locally by the artist through the DCC tool installed in their machine. Therefore, if the database were to be web-based the artist would have to do the additional work of downloading the necessary data from the web system and uploading the data once again after completing their task. The ideal would be to be able to do the same DCC tool operations through a web system or server-side instead of locally, as this would eliminate the need to download and upload data, thus making it possible for team members to work and share data in a more efficient manner. In order for this to be achieved, the functionality of web systems would need to be expanded further. However, realistically speaking, at the moment this would be a highly difficult system to develop given there are certain technical issues that would need to be resolved.
With that being said, for example, the challenges mentioned above would be different in the case of Derbies, which was introduced by Studio Phones during the seminar. Given that Derbies is a system with a high level of operability within the command line itself, the handling of data and such would be done through the open source JupyterHub, meaning that Derbies can function correctly without having to download or upload data between the server and the artist’s machine. The system issue Studio Phones faces is opposite that of Polygon Pictures. While Derbies does operate in a convenient manner, it also strongly demands that the artist to be skilled in order to use it, unlike the DCC tool which could be easily used by anyone. The type of system most fitting for the in-house staff would be largely dependant on the culture of the studio itself, and we believe the differences between the systems of these two companies reflect that reality.

Nonetheless, the challenges that both Polygon Pictures and Studio Phones face stem from the fact that the workflows, resulting data, and management methods vary greatly from pre-production to production. In conclusion, one can assume that there will be a demand for the development of technology which would be able to handle even more complex data flows seamlessly as part of the pursuit of finding a way to link pre-production and production into one unified pipeline system.