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Studio in a Box: Low-Budget Filmmaking with Maya Software

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With nearly everything you need to make an animated film, Maya Entertainment Creation Suite software enables animators and directors to do some real guerrilla filmmaking. This article will walk you through some of the techniques we are employing to bring the feature film Dog Eat Dog to life. We are bringing our entire bag of tricks to bear in our quest to release quality animation on a grassroots budget.

About Dog Eat Dog

James Young Entertainment presents Dog Eat Dog, an animated film about a dog surviving a life of fighting, escaping only to be forced to return to rescue the ones he loves. Our film has a budget of less than $1 million, and is being produced on an entirely new pipeline developed at Arconyx Animation Studios in Los Angeles, California. The film releases July 2015.

Planning the Production

Planning is the foundation of success. In low-budget filmmaking, planning primarily entails identifying the high cost areas of your script and trying to turn them into high value moments of your production.

What does “high value” mean? Value is defined as elements that give a perceived quality to your audience at little cost. High value elements are those that add the most perceived visual quality at the lowest expense.

There are many well-known high cost (therefore low value) elements in filmmaking. Some examples are crowd scenes, epic landscapes, simulations like destruction, etc. Avoiding these elements is essential to staying on budget, but it doesn’t mean sacrificing story points.

Value Curve

The value curve is the amount of value you are getting for your effort (time plus budget). As your ambitions to be cutting edge rise, your value rises until you are taking advantage of all of the software, hardware, and workflow methods that are avant-garde; simply put, there is a “sweet spot” of value where the perceived quality and the tools that are being developed currently both peak. However, as the need to surpass expectation continues to rise, the value falls sharply. No gains can be made in value past a certain level of sophistication.

At a certain point, you are throwing money at the problem, where only marginal gains can be made.
At a certain point, you are throwing money at the problem, where only marginal gains can be made.

Perceived Quality Versus Value

As you are making further decisions as to the production in terms of where you want to spend your money, think about the real perceived quality of certain aspects of your film when weighed against the value of putting them in. Some things, like epic 3D landscapes, are a very low value item but please audiences greatly. Other things, like inexpensive designs, are very high value from a time/effort perspective, but do not improve your film from a perceived quality standpoint at all.

Try to stick to the top right area of this chart, where value and audience perception are both high.
Try to stick to the top right area of this chart, where value and audience perception are both high.

Old Pipeline Versus New Pipelines

Once you have determined the script elements that are going to be adjusted to give the highest value and the highest perceived quality payoff, you have to design a pipeline that makes sense to achieve these results.

We determined on Dog Eat Dog that a good amount of the elements we wanted were achievable with a novel arrangement of tools ranging from motion capture (mocap) software to GPU rendering. It is at this point we realized that we had committed to an entirely new workflow as well.

Old Workflows

Do not be tempted to repeat what you know. There is little innovation left in old workflows. For instance, the common wisdom of rendering your shots in multiple passes per character, multiple layers per scene, and then only finalizing the look in compositing works well for high end VFX and big budget movies. With low-budget filmmaking, you must learn how to get nearly exactly what you want out of Maya. Design workflows empower you to make finalizing decisions based on what you see in front of you.

New Workflow

In low-budget 3D animation, we need to get as close as possible to “what you see is what you get.” In this way, animation is actually moving closer to live-action filmmaking. We have to create our sets, characters, and their performances, lighting, staging, and effects to be “in-camera.”

In this decision, we are committing to our final “look” being whatever the current software and hardware can give us at a value that makes sense. The hope is that by committing to the “in camera” look, we can partner with Maya tool developers and make strides to improve value and quality. Rather than try to force old workflows to be low budget, we need to take a low-budget workflow and try to push quality.

Better to put effort into improving quality in a new workflow than to fight budget constraints with an old one.
Better to put effort into improving quality in a new workflow than to fight budget constraints with an old one.

Maximizing Your Story

Story purists will assert that no sacrifices should ever be made in the name of story. At Arconyx, we’d rather be making movies for under $1 million than notmaking $90 million movies with untouched stories.

To maximize your story, make adjustments that fit the highest value/perceived quality. For instance, in our film, we decided to never show any faces of the humans early on. This perhaps bars us from some powerful performance choices, but makes sense from a value perspective. Another example is we made the main characters all the same species of dog: Pit Bull. Even though Pits are the most common fighting dog, it also allowed us to reuse models and UVs — crucial for maximizing our budget.

Readjusting Expectations

Audiences are clamoring for content faster than we can make it, but there needs to be an adjustment of expectation before low-budget CG filmmaking is truly acceptable. If all we strive for is “Pixar quality” and fall short, then audiences will not respond to our films. If we use brilliant techniques to deliver compelling stories on low budgets, we can make a niche for low-budget CG film.

“Blink”

One of our mottos is, “Never look at a constraint as a negative, but as an opportunity to innovate.” In the Doctor Who episode “Blink,” widely accepted as one of the best episodes of the entire series, this motto rings true. The writer was given extreme budget constraints and could not include the normal expensive “monster of the week” in this episode as there was no money to do so. Ingeniously, the writer created a terrifying monster out of an extremely cheap object to produce: a statue. (If you haven’t seen the episode it is highly recommended). The constraints on the production ended up spurring the best episode of the series.

Identifying High Cost Areas

Take into consideration what are the highest cost areas that cannot be adjusted for value. These are asset creation, animation, and rendering.

Asset Creation

We rely heavily on two practices to handle the very large number of assets on a feature film, and still make a budget of less than $1 million work: purchasing assets online, and creating absolutely everything in a modular way so it can be reused.

Purchasing

For our environments, Turbosquid.com carries thousands of textured models that populate our scenes very nicely. Telling a story in city and industrial environments is essential to staying on budget. (If we had chosen to set the film on an alien planet, there would be little we could purchase).

Even pricey assets (we found high quality dog models to be in the hundreds of dollars) are worth every penny. Just calculate how long it will take an artist to create the asset, and if it is less to purchase (nearly always) then don’t hesitate.

Reusing Assets

Every single asset we downloaded or created has been configured to be totally reusable. All of the hero dogs are the exact same model, with some modifications sculpted in Mudbox, and retextured to give them a unique look. Further differentiation is possible with the use of displacement maps. All hero dogs share UVs, making transferring data between characters straightforward and easy. Data like skin weight maps, input mesh attract on nCloth, or hair and fur attributes is time-consuming to create uniquely for each character.

Animation

The most time-consuming part of any animated film is keyframing. Hand-crafted performances are costly, and may never have a place in low-budget CG films. Naturally the first choice to replace hand-keyed animation is motion capture. On a film about dogs, it’s hard to get much of the performance from mocap. We are using motion capture on all of the humans though. This saves a huge amount of work.

The next cost reduction method for animating is to create all of your animation in layers. If you have plenty of cycles that are broken up into layers (legs, torso, arms and legs, neck and head), then you can mix and match the movement within Maya to create unique movement. Even with only a few different animations for only a few layers, you can have dozens and dozens of permutations to choose from. And especially with characters that are quadrupedal, having a great base walk cycle (reusable between all rigs) is a must-have.

Speaking of reusing animation, even with a layered approach, and with only a little bit of the motion being able to be created through motion capture, there are going to be plenty of shots that need hand-keyed, custom animation. In Dog Eat Dog, we first identified which shots required custom, one-off animation, and color-coded them when creating the animatic. When creating said animation, we gave each motion some consideration to figure out if it was similar enough to another movement that we could reuse it later. For instance, the puppies playing in the beginning of the film is the same animation as some of the older dogs fighting later in the film. Contextual tricks like use of foreground and background obscure our use of the same animation multiple times in the film.

Rendering

On any film, rendering will take a huge toll on the production. There is always going to be some difference between preview quality and final quality CG, the trick of low budget filmmaking is to try to reduce that gap as much as possible. We know we have to get as close to getting our entire render in one pass as possible.

This render takes only 11 seconds per frame, and holds up visually to the standards we set.
This render takes only 11 seconds per frame, and holds up visually to the standards we set.

Efficient Character Creation

In low-budget filmmaking, the first place that can really break the bank and the calendar is character creation. If your passion is to make animated films, then to do so on a shoestring budget means being able to create stories with certain constraints. The name of the game is reusing work!

Designing Efficient Characters

At the design stage, common design elements can mean a lot of time saved. In a recent short film I created, reuse of the French fleur-de-lis in the designs meant that I was sure there would be an easy-to-reuse element that would save time later in modeling.

Modeling with Efficiency in Mind

We started with a base Pit Bull model that would be easy to uprez and sculpt into our main hero characters. Keeping the geometry loose enough in the beginning mean that we could actually use the same model for a Rottweiler and a mutt as well. (Our Mastiff was custom, but started from a downloaded model.)

Modeling with Efficiency
Our three hero characters start from the same model.

Texturing Efficiently

A standardized model helps with moving onto reusable textures. Common UVs will mean that you have a strong starting point to work from after transferring base textures. All of the dogs started with a black and white fur map that was colored in layers in Mudbox. We went from zero to three dogs’ color maps in no more than a few days.

Texturing Efficiently
The dogs all share UV layouts as well.

Rigging Quickly

Common rigs are essential to the low-budget process. We started all of the dogs with The Setup Machine Game, and made some modifications to the legs, shoulders, and neck before establishing our standardized “base rig.” From this base, all of the dogs’ rigs will be created. All movements will be able to be transferred between dogs and between shots with only minimal adjustments to the characters’ animation on a per shot basis. And, since we used common UVs, transferring skin weight maps is also a one-button solution to skinning and weighting the dogs as well.

Animating Movement in Low-Budget Films

Creating the performances in your film is going to be the single most costly, time-consuming task, regardless of the method you use.

Motion Capture

The most well-known method to create performance automatically is motion capture. However, with a film that doesn’t star humans, our film is not a good candidate for this method. We do use an older Optitrack system to capture the movement of the human characters in the film, but since we’ve chosen to not feature the human faces, the motion capture is merely for the torso and legs.

Our film would be even lower budget if it had been a human story, but even as guerilla filmmakers we are not going to restrict ourselves to only making movies with humanoid characters.

Cycles and Animation Clips

By far the most efficient way to generate movement and life on screen is to create, save, and reuse animation cycles and clips. In our film, there are many dogfights, most of which are made up of reusing sections of a master dogfight animation we created for this purpose. When the dogs are not fighting, they may be walking, running, or sitting. For these moments, we created a library of movements that we were then able to reuse as we saw fit. In this way, we were then able to “populate” our scenes with movement and make everything seem like it was alive. Audiences are not as sensitive to cycles and repeated animation as one might think going into an animated film. Perhaps especially in the case of animal movement, you can get away with reusing a lot.

Facial Mocap

Knowing that we had emotive, performing dogs meant that we were always going to have to create some facial animation in some way. Traditional blend shapes with hand-keyed animation or even deformer based controls just do not measure up on a value scale to the kind of timeframes and budgets we have. Sure, it would be nice to have the time and money to keyframe the facial performances, but this stage is an easy trap to fall into.

We decided to use a markerless facial motion capture system called FaceShift to achieve the facial performance. This method captures surprisingly high fidelity facial animation. Now that we’ve “seen the light,” we’re never going back. That is, this method is such an amazing time-saver that even on projects that we have the resources to keyframe the face, we will be creating the base layer of facial animation with Faceshift from now on.

Another advantage of using facial motion capture is the aspect of consistency; the blendshapes in Maya will activate in a similar fashion across all shots. This is ideal for facial animation because as the film progresses, we would not want the styles of different animators to create an inconsistent performance in the characters’ faces. Even pose libraries do not account for personal taste, and as such the facial motion capture method provides some very nice side effects on top of the time and budget savings.

Animation Layers and Mixing Movement

With libraries of movements stored, we then mix and match movements to generate thousands of permutations of life-like action. With three walk cycles, three different body variations and three different head variations we have almost 30 permutations that we can generate in a shot to bring variety to the scene. This is without even adding the facial performance and dialogue which further push the novelty of the movement for the audience (even the exact same animation will have a different effect on the audience with two different pieces of dialogue spoken). Add a third layer of some final tweaking and emphasis on top of the facial performance and dialogue, and in a very short time you’ve created a shot out of modular animation elements.

Dynamic Elements

The final touch to creating high fidelity motion is to add dynamic elements to the shot that will “animate themselves.” For instance, in our film, dog collars, chains, ears, jowls, bellies, and anything that has any secondary motion gives the illusion of higher fidelity motion than we are able to create by hand. Even a simple shot that contains two keyframes of a dog turning its head will be made to feel robust and full of movement when you add the ears flapping and the collar jiggling, all at 24 frames per second. We thankfully can rely on Maya to generate these effects for us.

For the dog skin sliding, jiggling, ears, and the like, Maya’s nDynamics came really in handy. It’s easy to set up, gives the user a lot of control, and caches easily to make sure there is no scene overhead past the moment when you’ve approved the dynamics in a shot.

Kenny Roy started in the animation industry in 1997 as a dustbuster on a children’s animated feature film. Since then he has gone on to animate some of the most memorable characters on screen, from Scooby Doo to King Kong. In 2007 he founded Arconyx Animation Studios in Los Angeles, California, where he directs projects ranging from TV commercials to short films to visual effects. An animation teacher for almost 8 years, Kenny is also a well-published author in animation and he is a world-traveling lecturer

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오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Adobe Analytics를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Adobe Analytics 개인정보취급방침
Google Analytics (Web Analytics)
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Google Analytics (Web Analytics)를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. AdWords
Marketo
오토데스크는 고객에게 더욱 시의적절하며 관련 있는 이메일 컨텐츠를 제공하기 위해 Marketo를 이용합니다. 이를 위해, 고객의 온라인 행동 및 오토데스크에서 전송하는 이메일과의 상호 작용에 관한 데이터를 수집합니다. 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 이메일 확인율, 클릭한 링크 등이 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 이 데이터를 다른 소스에서 수집된 데이터와 결합하여 고객의 판매 또는 고객 서비스 경험을 개선하며, 고급 분석 처리에 기초하여 보다 관련 있는 컨텐츠를 제공합니다. Marketo 개인정보취급방침
Doubleclick
오토데스크는 Doubleclick가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Doubleclick를 이용합니다. 광고는 Doubleclick 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Doubleclick에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Doubleclick에 제공하는 데이터를 사용합니다. Doubleclick 개인정보취급방침
HubSpot
오토데스크는 고객에게 더욱 시의적절하며 관련 있는 이메일 컨텐츠를 제공하기 위해 HubSpot을 이용합니다. 이를 위해, 고객의 온라인 행동 및 오토데스크에서 전송하는 이메일과의 상호 작용에 관한 데이터를 수집합니다. 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 이메일 확인율, 클릭한 링크 등이 포함될 수 있습니다. HubSpot 개인정보취급방침
Twitter
오토데스크는 Twitter가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Twitter를 이용합니다. 광고는 Twitter 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Twitter에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Twitter에 제공하는 데이터를 사용합니다. Twitter 개인정보취급방침
Facebook
오토데스크는 Facebook가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Facebook를 이용합니다. 광고는 Facebook 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Facebook에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Facebook에 제공하는 데이터를 사용합니다. Facebook 개인정보취급방침
LinkedIn
오토데스크는 LinkedIn가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 LinkedIn를 이용합니다. 광고는 LinkedIn 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 LinkedIn에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 LinkedIn에 제공하는 데이터를 사용합니다. LinkedIn 개인정보취급방침
Yahoo! Japan
오토데스크는 Yahoo! Japan가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Yahoo! Japan를 이용합니다. 광고는 Yahoo! Japan 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Yahoo! Japan에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Yahoo! Japan에 제공하는 데이터를 사용합니다. Yahoo! Japan 개인정보취급방침
Naver
오토데스크는 Naver가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Naver를 이용합니다. 광고는 Naver 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Naver에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Naver에 제공하는 데이터를 사용합니다. Naver 개인정보취급방침
Quantcast
오토데스크는 Quantcast가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Quantcast를 이용합니다. 광고는 Quantcast 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Quantcast에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Quantcast에 제공하는 데이터를 사용합니다. Quantcast 개인정보취급방침
Call Tracking
오토데스크는 캠페인을 위해 사용자화된 전화번호를 제공하기 위하여 Call Tracking을 이용합니다. 그렇게 하면 고객이 오토데스크 담당자에게 더욱 빠르게 액세스할 수 있으며, 오토데스크의 성과를 더욱 정확하게 평가하는 데 도움이 됩니다. 제공된 전화번호를 기준으로 사이트에서 고객 행동에 관한 데이터를 수집할 수도 있습니다. Call Tracking 개인정보취급방침
Wunderkind
오토데스크는 Wunderkind가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Wunderkind를 이용합니다. 광고는 Wunderkind 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Wunderkind에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Wunderkind에 제공하는 데이터를 사용합니다. Wunderkind 개인정보취급방침
ADC Media
오토데스크는 ADC Media가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 ADC Media를 이용합니다. 광고는 ADC Media 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 ADC Media에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 ADC Media에 제공하는 데이터를 사용합니다. ADC Media 개인정보취급방침
AgrantSEM
오토데스크는 AgrantSEM가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 AgrantSEM를 이용합니다. 광고는 AgrantSEM 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 AgrantSEM에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 AgrantSEM에 제공하는 데이터를 사용합니다. AgrantSEM 개인정보취급방침
Bidtellect
오토데스크는 Bidtellect가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Bidtellect를 이용합니다. 광고는 Bidtellect 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Bidtellect에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Bidtellect에 제공하는 데이터를 사용합니다. Bidtellect 개인정보취급방침
Bing
오토데스크는 Bing가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Bing를 이용합니다. 광고는 Bing 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Bing에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Bing에 제공하는 데이터를 사용합니다. Bing 개인정보취급방침
G2Crowd
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NMPI Display
오토데스크는 NMPI Display가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 NMPI Display를 이용합니다. 광고는 NMPI Display 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 NMPI Display에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 NMPI Display에 제공하는 데이터를 사용합니다. NMPI Display 개인정보취급방침
VK
오토데스크는 VK가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 VK를 이용합니다. 광고는 VK 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 VK에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 VK에 제공하는 데이터를 사용합니다. VK 개인정보취급방침
Adobe Target
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Adobe Target을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Adobe Target 개인정보취급방침
Google Analytics (Advertising)
오토데스크는 Google Analytics (Advertising)가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Google Analytics (Advertising)를 이용합니다. 광고는 Google Analytics (Advertising) 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Google Analytics (Advertising)에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Google Analytics (Advertising)에 제공하는 데이터를 사용합니다. Google Analytics (Advertising) 개인정보취급방침
Trendkite
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Hotjar
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6 Sense
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Terminus
오토데스크는 Terminus가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Terminus를 이용합니다. 광고는 Terminus 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Terminus에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Terminus에 제공하는 데이터를 사용합니다. Terminus 개인정보취급방침
StackAdapt
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