SideFX社は9月28日（月）、公式チュートリアルコンテンツ「MACHINE LEARNING FOR PYRO FX」を公開した。低解像度のPyroシミュレーションを機械学習で高解像度化し、Zibra VDBで圧縮した後、Unreal Engine 5でリアルタイム再生するまでのワークフローを解説。全12回構成で動画の総再生時間は約2時間、Houdiniの中級者を対象としている。
第1～4回：Pyroシミュレーションと機械学習の基礎
「MACHINE LEARNING FOR PYRO FX」の第1～4回では、Pyroシミュレーションと機械学習の基礎を扱う。Pyro Solverは、煙や炎の形状を表すボリュームデータと、それらを動かす各種の力を計算する仕組み。煙の濃さを表すDensity（密度）やながれを表すVelocity（速度）などのフィールドを理解し、浮力、乱流、衝突判定などがエフェクトの挙動に与える影響を学んでいく。
機械学習の解説では、低解像度と高解像度のシミュレーションを教師データとして使用し、両者の対応関係をモデルに学習させる考え方を紹介。高解像度の計算を毎回実行する代わりに、学習済みモデルによる推論処理でディテールを補う仕組みを説明する。
実習では、基本的なエミッタから煙を生成し、密度や動き、ノイズを追加。シミュレーションの制御パラメータを調整しながら、ビューポート表示の最適化やキャッシュの扱いも確認する。
第5～8回：煙と炎を制作し機械学習モデルをトレーニング
第5～8回では、樽から立ち上る煙と炎を題材に、シミュレーション制作とモデルのトレーニングを実践する。煙の制作ではカスタムEmitterと衝突判定を設定し、Wind（風）、Turbulence（乱流）、Density（密度）、Buoyancy（浮力）などを調整。厚みのある塊状の煙を表現しながら、計算負荷を抑えた低解像度キャッシュを生成する。
炎の制作では、エミッタに時間変化を加え、炎の揺らぎや形状の分裂、動きの安定性を調整。煙と炎のそれぞれについて、低解像度と高解像度のキャッシュを用意し、アップスケーリング用モデルをトレーニングする。
学習工程では、対象フィールドの選択、解像度の拡大倍率、Epoch（学習データ全体を繰り返し処理する回数）、Batch Size（1回の学習処理に使用するデータ数）などを設定する。また、学習途中のチェックポイント（モデルの保存状態）を比較し、途中段階の生成結果をプレビューしながらモデルの改善状況を評価する方法も紹介している。
第9～12回：データ圧縮とUE5でのリアルタイム再生
第9～12回では、機械学習によって高解像度化した煙・炎のデータを、UE5上でリアルタイム再生する工程を解説する。まずHoudini側のZibraVDBツールとUE5用プラグインを導入し、ライセンス認証を設定。トレーニング済みモデルを低解像度キャッシュに適用し、煙と炎のディテールを補完する。
続いて、一定の時間で繰り返し再生できるループ処理を施し、低解像度と高解像度の結果を比較。Zibra VDBでボリュームキャッシュを圧縮してからUE5にインポートし、シーン内に配置する。UE5側では、煙の密度、炎の色や強度を調整し、周囲の環境に合わせてルックを仕上げる。
仕上げとして、複数のボリュームキャッシュを再生した場合のGPU処理時間、ストレージ容量、VRAM使用量を検証。見た目の品質だけでなく、エフェクトの複数配置を想定した実行時負荷までを確認する。
Explore Machine Learning for Pyro FX, a tutorial series by Meta Meow. Learn the complete process of building an efficient smoke and fire workflow in Houdini using machine learning, then bringing the results into Unreal Engine for real-time playback. The series walks through Pyro fundamentals, creating low-resolution simulations, and training custom upscaling models that add high-resolution detail at a fraction of the simulation cost. You'll also learn how to prepare loopable volumetric effects and compress them with Zibra VDB. Watch now: https://t.co/05r0aKGOZc #houdini #pyro #vfx #machinelearning #unrealengine #realtimevfx #simulation
— SideFX (@sidefx) October 12, 2026
■MACHINE LEARNING FOR PYRO FX（SideFX）
https://www.sidefx.com/tutorials/machine-learning-for-pyro-fx/
■YouTube再生リスト「Machine Learning For Pyro FX」
https://www.youtube.com/playlist?list=PLAcHDtW2QWqg
CGWORLD関連情報
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the point and primが動画「Transform pieces but its LOPS (USD layers / point xform LOP tutorial)」を公開。HoudiniにおけるRBDシミュレーションの定番ワークフローであるTransform Piecesを、LOPとUSDレイヤーを用いて効率的に再現する手法について解説。なお、本チュートリアルで使用したHIPファイルはGumroadで無償配布している。
https://cgworld.jp/flashnews/01-202610-HoudiniLOPS.html
