SqueezeMe : L'avenir des avatars VR
Des avatars réalistes améliorent les expériences de réalité virtuelle pour les réunions et les jeux.
Shunsuke Saito, Stanislav Pidhorskyi, Igor Santesteban, Forrest Iandola, Divam Gupta, Anuj Pahuja, Nemanja Bartolovic, Frank Yu, Emanuel Garbin, Tomas Simon
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Table des matières
- La Quête du Réalisme
- Présentation de SqueezeMe
- Le Défi
- La Magie du Gaussian Splatting
- Simplification du Processus
- Et le Résultat ?
- Avatars Réalistes en Action
- La Courbe d'Apprentissage
- Les Outils Derrière la Magie
- Applications dans le Monde Réel
- Conclusion : L'Avenir de l'Interaction Virtuelle
- Source originale
- Liens de référence
Dans le monde de la réalité virtuelle (VR), l'un des principaux objectifs a toujours été de créer des Avatars humains réalistes. Ces avatars sont des représentations numériques de personnes qui peuvent bouger et interagir dans un espace virtuel, comme dans la vraie vie. Le défi ? Les rendre beaux tout en s'assurant qu'ils puissent être animés En temps réel – pense à eux comme à tes alter egos virtuels, prêts à l'action à tout moment.
La Quête du Réalisme
Imagine entrer dans une réunion virtuelle ou un jeu et voir des avatars hyper réalistes interagir les uns avec les autres. Ça ne serait pas génial ? L'objectif a été de simuler efficacement les interactions humaines réelles. Pour cela, les avatars doivent imiter les apparences et les mouvements de vraies personnes de manière convaincante. Ça veut dire qu'ils doivent se comporter comme toi quand tu agites les mains, hoches la tête ou même fais une grimace (on a tous ces moments, non ?).
Traditionnellement, créer de tels avatars nécessitait des ordinateurs de bureau puissants, ce qui compliquait leur utilisation sur des appareils portables comme les casques VR. Mais si on pouvait créer un système qui permettrait à plusieurs avatars d'apparaître sur un casque sans compromettre la qualité ? C'est là que le fun commence !
Présentation de SqueezeMe
Voici SqueezeMe, une approche intelligente pour créer des avatars qui ont l'air géniaux et qui peuvent être Rendus en déplacement ! Cette technique utilise un truc stylé appelé Gaussian Splatting, qui permet aux avatars d'être à la fois de haute qualité et efficaces. Pense au Gaussian splatting comme une nouvelle façon de peindre ton avatar – c'est comme utiliser un spray numérique qui peut créer des détails complexes comme les cheveux et les vêtements d'une manière que les anciennes méthodes n'arrivent pas à suivre.
Le Défi
Les méthodes précédentes pour créer ces avatars avaient souvent du mal avec la performance en temps réel, nécessitant une puissance de calcul énorme. Le résultat était qu'un seul avatar pouvait fonctionner à la fois sur un casque, ce qui est moins marrant quand tu veux interagir avec des amis ou des collègues dans un espace virtuel. Donc, l'objectif principal était de développer un système capable de fonctionner sans accrocs sur les casques VR, rendant possible l'affichage et la manipulation simultanés de plusieurs avatars.
La Magie du Gaussian Splatting
Le Gaussian Splatting fonctionne en utilisant des points (ou "splats") pour représenter des parties d'un avatar. Chacun de ces splats porte des infos comme la couleur et l'opacité, permettant des animations et des transitions fluides. Cette méthode est particulièrement efficace pour montrer des détails complexes comme le mouvement des cheveux ou les plis des vêtements.
Cependant, le gros du travail pour transformer ce splatting en quelque chose qui fonctionne sur un appareil portable comme un casque VR a rencontré quelques obstacles. Le Décodeur, qui aide à animer les avatars, et le processus de rendu ont été identifiés comme les principaux goulets d'étranglement. Pense à ces problèmes comme aux embouteillages du monde virtuel – il fallait trouver des moyens de faire avancer les véhicules (ou les données) sans souci !
Simplification du Processus
Pour résoudre ces embouteillages, des techniques astucieuses ont été introduites :
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Entraînement dans l'espace UV : Au lieu d'utiliser un entraînement traditionnel basé sur les pixels, les avatars ont été entraînés dans un espace UV, ce qui permet un traitement plus rapide et plus efficace.
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Distillation à une seule couche : En simplifiant le décodeur en une seule couche, le processus devient plus rapide. C'est comme passer d'un repas élaboré à un petit en-cas – toujours délicieux, mais bien plus rapide !
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Partage entre voisins : Les splats voisins peuvent maintenant partager une seule entrée corrective du décodeur. Imagine un groupe d'amis. S'ils partagent tous leur pizza au lieu de commander chacun la leur, ils peuvent gagner du temps et des ressources !
Et le Résultat ?
Quand ces changements se sont combinés, SqueezeMe a réussi un truc incroyable : il a pu faire tourner trois avatars à 72 images par seconde (FPS) sur le casque Meta Quest 3. Pour mettre ça en perspective, c'est comme jongler avec trois quilles de bowling tout en faisant du monocycle – une coordination et une compétence impressionnantes !
Avatars Réalistes en Action
Les avatars créés avec ce système ne sont pas juste là pour faire joli ; ils sont animés par des entrées vidéo en temps réel. Donc, si tu agites ta main devant une caméra, ton avatar fait pareil dans le monde virtuel. Ça veut dire que tu peux vraiment t'exprimer en VR, rendant les réunions, les jeux et d'autres expériences plus engageantes.
La Courbe d'Apprentissage
Bien que le chemin pour créer SqueezeMe ait été prometteur, il n'est pas sans ses obstacles. Par exemple, certaines petites failles apparaissent encore dans des domaines spécifiques, notamment avec des détails fins comme les mains ou les bords des vêtements. Parfois, les avatars peuvent sembler un peu flous ou perdre leur netteté. Mais bon, tout comme n'importe quel super-héros doit apprendre à utiliser ses pouvoirs, ces avatars sont encore en formation !
Les Outils Derrière la Magie
La technologie qui alimente cette magie des avatars n'est pas juste un logiciel basique ; elle est fortement liée à du matériel complexe. Le casque Meta Quest 3, par exemple, intègre plusieurs éléments de traitement, y compris des CPU ARM et un GPU mobile. Ensemble, ils permettent aux avatars d'être visualisés en temps réel d'une manière qui semble presque vivante.
Applications dans le Monde Réel
Alors, pourquoi tout cela est-il important ? Eh bien, les implications sont vastes :
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Réunions et Collaboration : Imagine pouvoir assister à une réunion où ton avatar interagit avec d'autres, montrant de vraies émotions et mouvements. Au lieu de voir juste une grille de visages sur un écran, tu verrais une représentation vivante de tout le monde.
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Jeux : Dans les jeux multijoueurs, avoir des avatars réalistes peut améliorer l'expérience, te faisant sentir que tu combats réellement aux côtés de tes amis, au lieu de juste contrôler un personnage sur l'écran.
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Interaction Sociale : Les amis pourraient traîner dans des espaces virtuels, avec des avatars qui reflètent presque parfaitement leurs humeurs et personnalités.
Conclusion : L'Avenir de l'Interaction Virtuelle
À mesure que cette technologie progresse, on peut s'attendre à voir des interactions plus vivantes en VR. La possibilité de créer et de contrôler des avatars réalistes sur des appareils ouvre des possibilités infinies pour les jeux, les réunions, et plus encore. C'est comme entrer dans une nouvelle dimension où tu peux vraiment être toi-même, sans les embouteillages des méthodes précédentes.
Au final, SqueezeMe n'est pas juste une question de faire joli avec les avatars ; c'est une question de repousser les limites de ce qui est possible en réalité virtuelle. Alors, garde un œil ouvert – le monde des avatars VR ne fait que commencer, et qui sait quelles expériences amusantes nous attendent juste au coin de la rue !
Titre: SqueezeMe: Efficient Gaussian Avatars for VR
Résumé: 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.
Auteurs: Shunsuke Saito, Stanislav Pidhorskyi, Igor Santesteban, Forrest Iandola, Divam Gupta, Anuj Pahuja, Nemanja Bartolovic, Frank Yu, Emanuel Garbin, Tomas Simon
Dernière mise à jour: Dec 20, 2024
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.15171
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.15171
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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