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SqueezeMe: Die Zukunft der VR-Avatare

Realistische Avatare verbessern virtuelle Realitätserlebnisse für Meetings und Gaming.

Shunsuke Saito, Stanislav Pidhorskyi, Igor Santesteban, Forrest Iandola, Divam Gupta, Anuj Pahuja, Nemanja Bartolovic, Frank Yu, Emanuel Garbin, Tomas Simon

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Nächste-Gen VR Avatare Nächste-Gen VR Avatare Erlebnisse verändern. Realistische Avatare sollen virtuelle
Inhaltsverzeichnis

In der Welt der virtuellen Realität (VR) war eines der Hauptziele schon immer, realistische menschliche Avatare zu erstellen. Diese Avatare sind digitale Darstellungen von Menschen, die sich in einem virtuellen Raum bewegen und interagieren können, genau wie im echten Leben. Die Herausforderung? Sie gut aussehen zu lassen und gleichzeitig in Echtzeit steuerbar zu machen – denk an sie als deine virtuellen Alter Egos, die bereit für Action sind, sobald es losgeht.

Die Suche nach Realismus

Stell dir vor, du betrittst ein virtuelles Meeting oder ein Spiel und siehst lebensechte Avatare, die miteinander interagieren. Das wäre doch spannend, oder? Das Ziel war es, echte menschliche Interaktionen effektiv zu simulieren. Dafür müssen die Avatare das Aussehen und die Bewegungen von echten Menschen überzeugend widerspiegeln. Das bedeutet, sie müssen sich genauso verhalten wie du, wenn du mit den Händen winkst, mit dem Kopf nickst oder sogar grimassierst (wir alle haben diese Momente, oder?).

Traditionell benötigten solche Avatare leistungsstarke Desktop-Computer, was es schwierig machte, sie auf tragbaren Geräten wie VR-Headsets zu nutzen. Aber was wäre, wenn wir ein System entwickeln könnten, das es ermöglicht, mehrere Avatare auf einem Headset anzuzeigen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen? Hier fängt der Spass an!

Willkommen bei SqueezeMe

Lerne SqueezeMe kennen, einen cleveren Ansatz zur Erstellung von Avataren, die fantastisch aussehen und unterwegs gerendert werden können! Diese Technik nutzt etwas Fancyes, das sich Gaussian Splatting nennt, und ermöglicht es, dass Avatare sowohl qualitativ hochwertig als auch effizient sind. Denk an Gaussian Splatting wie an eine neue Art, deinen Avatar zu malen – es ist wie ein digitaler Sprühnebel, der komplizierte Details wie Haare und Kleidung auf eine Weise kreieren kann, die andere Methoden nicht so gut hinbekommen.

Die Herausforderung

Frühere Methoden zur Erstellung dieser Avatare hatten oft Probleme mit der Echtzeit-Performance, da sie hohe Rechenleistung erforderten. Das Ergebnis war, dass nur ein Avatar gleichzeitig auf einem Headset laufen konnte, was weniger Spass macht, wenn man mit Freunden oder Kollegen in einem virtuellen Raum interagieren möchte. Daher war das Hauptziel, ein System zu entwickeln, das reibungslos auf VR-Headsets funktionieren kann, sodass mehrere Avatare gleichzeitig angezeigt und manipuliert werden können.

Die Magie von Gaussian Splatting

Gaussian Splatting funktioniert, indem es Punkte (oder "Splats") verwendet, um Teile eines Avatars darzustellen. Jedes dieser Splats trägt Informationen wie Farbe und Opazität, was für flüssige Animationen und Übergänge sorgt. Diese Methode ist besonders gut darin, komplexe Details wie den Haarfluss oder die Falten in der Kleidung darzustellen.

Das ganze grosse Ding, das notwendig ist, um dieses Splatting auf einem tragbaren Gerät wie einem VR-Headset zum Laufen zu bringen, hatte jedoch einige Hürden. Der Decoder, der hilft, die Avatare zu animieren, und der Rendering-Prozess wurden als die Hauptengpässe identifiziert. Denk an diese wie an die Staus der virtuellen Welt – wir mussten Wege finden, um die Fahrzeuge (oder Daten) reibungslos in Bewegung zu halten!

Den Prozess optimieren

Um diese Staus zu beseitigen, wurden clevere Techniken eingeführt:

  1. Training im UV-Raum: Anstatt traditionelles pixelbasiertes Training zu verwenden, wurden die Avatare im UV-Raum trainiert, was schnellere und effizientere Verarbeitung ermöglicht.

  2. Einzelnes Schicht-Destillieren: Durch die Vereinfachung des Decoders auf eine einzige Schicht wird der Prozess schneller. Es ist wie von einem mehrgängigen Menü zu einem schnellen Snack zu wechseln – immer noch lecker, aber viel schneller!

  3. Nachbarschaftliches Teilen: Nahegelegene Splats können jetzt eine einzige Korrektur von dem Decoder teilen. Stell dir das wie eine Gruppe von Freunden vor. Wenn sie alle ihre Pizza teilen, anstatt jeder ihre eigene zu bestellen, sparen sie Zeit und Ressourcen!

Das Ergebnis?

Als diese Änderungen zusammenkamen, erreichte SqueezeMe etwas Unglaubliches: Es schaffte es, drei Avatare mit 72 Bildern pro Sekunde (FPS) auf dem Meta Quest 3 Headset zu betreiben. Um das ins Verhältnis zu setzen: Das ist wie das Jonglieren mit drei Bowlingkegeln auf einem Einrad – beeindruckende Koordination und Fähigkeiten!

Realistische Avatare in Aktion

Die mit diesem System erstellten Avatare sind nicht nur zur Schau; sie werden durch Echtzeit-Video-Input gesteuert. Wenn du also mit der Hand vor einer Kamera winkst, macht dein Avatar dasselbe in der virtuellen Welt. Das bedeutet, dass du dich in VR wirklich ausdrücken kannst, was Meetings, Spiele und andere Erlebnisse spannender macht.

Die Lernkurve

Obwohl die Reise zur Entwicklung von SqueezeMe vielversprechend war, gab es auch einige Hürden. Zum Beispiel treten noch immer einige Probleme in bestimmten Bereichen auf, insbesondere bei feinen Details wie Händen oder Kleidungskanten. Manchmal können die Avatare etwas unscharf oder weniger scharf wirken. Aber hey, genau wie jeder Superheld seine Kräfte erst lernen muss, sind auch diese Avatare noch in der Ausbildung!

Die Werkzeuge hinter der Magie

Die Technologie, die hinter diesem Avatar-Zauber steckt, ist nicht einfach nur Software; sie ist stark mit komplexer Hardware verwoben. Das Meta Quest 3 Headset zum Beispiel integriert mehrere Prozesselemente, darunter ARM-CPUs und eine mobile GPU. Zusammen ermöglichen sie es, die Avatare in Echtzeit so darzustellen, dass es sich fast lebensecht anfühlt.

Anwendungen in der realen Welt

Warum ist das alles wichtig? Nun, die Implikationen sind riesig:

  • Meetings und Zusammenarbeit: Stell dir vor, du könntest an einem Meeting teilnehmen, bei dem dein Avatar mit anderen interagiert und echte Emotionen und Bewegungen zeigt. Anstatt nur ein Raster von Gesichtern auf einem Bildschirm zu sehen, würdest du eine lebendige Darstellung von jedem Beteiligten sehen.

  • Gaming: In Mehrspieler-Spielen kann es das Erlebnis verbessern, realistische Avatare zu haben, sodass es sich anfühlt, als kämpfst du tatsächlich an der Seite deiner Freunde, anstatt nur einen Charakter auf dem Bildschirm zu steuern.

  • Soziale Interaktion: Freunde könnten in virtuellen Räumen abhängen, mit Avataren, die ihre Stimmungen und Persönlichkeiten fast perfekt widerspiegeln.

Fazit: Die Zukunft der virtuellen Interaktion

Wenn sich diese Technologie weiter entwickelt, können wir damit rechnen, dass es in der VR mehr lebensechte Interaktionen geben wird. Die Fähigkeit, realistische Avatare lokal auf Geräten zu erstellen und zu steuern, eröffnet endlose Möglichkeiten für Gaming, Meetings und mehr. Es ist, als würde man in eine neue Dimension treten, in der man wirklich man selbst sein kann, ohne die Staus der früheren Methoden.

Am Ende geht es bei SqueezeMe nicht nur darum, Avatare gut aussehen zu lassen; es geht darum, die Grenzen dessen, was in der virtuellen Realität möglich ist, zu erweitern. Also halt die Augen offen – die Welt der VR-Avatare fängt gerade erst an, und wer weiss, welche coolen Erlebnisse gleich um die Ecke warten!

Originalquelle

Titel: SqueezeMe: Efficient Gaussian Avatars for VR

Zusammenfassung: Gaussian Splatting has enabled real-time 3D human avatars with unprecedented levels of visual quality. While previous methods require a desktop GPU for real-time inference of a single avatar, we aim to squeeze multiple Gaussian avatars onto a portable virtual reality headset with real-time drivable inference. We begin by training a previous work, Animatable Gaussians, on a high quality dataset captured with 512 cameras. The Gaussians are animated by controlling base set of Gaussians with linear blend skinning (LBS) motion and then further adjusting the Gaussians with a neural network decoder to correct their appearance. When deploying the model on a Meta Quest 3 VR headset, we find two major computational bottlenecks: the decoder and the rendering. To accelerate the decoder, we train the Gaussians in UV-space instead of pixel-space, and we distill the decoder to a single neural network layer. Further, we discover that neighborhoods of Gaussians can share a single corrective from the decoder, which provides an additional speedup. To accelerate the rendering, we develop a custom pipeline in Vulkan that runs on the mobile GPU. Putting it all together, we run 3 Gaussian avatars concurrently at 72 FPS on a VR headset. Demo videos are at https://forresti.github.io/squeezeme.

Autoren: Shunsuke Saito, Stanislav Pidhorskyi, Igor Santesteban, Forrest Iandola, Divam Gupta, Anuj Pahuja, Nemanja Bartolovic, Frank Yu, Emanuel Garbin, Tomas Simon

Letzte Aktualisierung: Dec 20, 2024

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2412.15171

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.15171

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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