Améliorer la communication dans le métavers
Un nouveau cadre améliore l'interaction et la personnalisation pour les utilisateurs du métavers.
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Table des matières
Le métavers est un espace numérique qui permet aux utilisateurs d’interagir entre eux et avec des objets virtuels en temps réel. Il inclut diverses applications, comme les jeux et les réseaux sociaux, et permet des simulations qui imitent le monde réel. Au fur et à mesure que de plus en plus de gens utilisent le métavers, créer des expériences personnalisées devient essentiel. Mais cela pose aussi des défis pour transmettre rapidement de grandes quantités d’informations.
Les méthodes de communication traditionnelles, qui fonctionnent bien pour les images et les vidéos, ont du mal devant les énormes données liées aux expériences du métavers. C’est particulièrement vrai parce que les applications du métavers nécessitent souvent non seulement des détails visuels mais aussi les significations derrière le contenu créé par les utilisateurs, comme des bâtiments sur mesure et des avatars.
Le Changement dans les Besoins de Communication
Les gens veulent de plus en plus partager des créations uniques dans le métavers plutôt que des répliques exactes d’objets du monde réel. Par exemple, dans un environnement de jeu, les couleurs spécifiques d’un avatar ou le design précis d’un bâtiment sont moins importants que l’expérience que ces éléments procurent. Donc, il faut repenser comment communiquer ce type d’information efficacement.
Introduction d'un Nouveau Cadre
Pour aborder ces problèmes, un nouveau cadre de communication a été proposé, qui se concentre sur la transmission de la signification souhaitée des objets plutôt que sur leurs seuls détails visuels. Ce cadre de communication sémantique axé sur les objectifs vise à définir et à transmettre des informations importantes sur les objets virtuels dans le métavers de manière efficace.
Analyse des Méthodes de Communication Traditionnelles
La norme actuelle pour communiquer des images dans le métavers implique de capturer des images à partir de drones ou de caméras et de les envoyer via des réseaux sans fil. Ces images sont ensuite utilisées pour construire des représentations tridimensionnelles du paysage. Cependant, cette approche nécessite beaucoup de bande passante, ce qui peut poser problème, surtout lors d'événements en direct où des images de haute qualité sont nécessaires.
De plus, les méthodes existantes reposent fortement sur la réplication précise des objets physiques, ce qui ne soutient pas le passage vers un contenu plus personnalisé que de nombreux utilisateurs préfèrent.
La Solution Proposée
Le cadre proposé, connu sous le nom de cadre de communication sémantique axé sur les objectifs, vise à améliorer la communication en se concentrant sur ce que l'utilisateur veut réaliser. Il le fait en extrayant des informations significatives sur les objets dans le métavers et en utilisant ces informations pour créer un processus de communication plus efficace.
Ce cadre implique plusieurs composants clés :
Extraction d'Information Sémantique : Cette étape identifie et capture des détails importants sur les objets virtuels, tels que leur emplacement et leur fonction, plutôt que leur apparence visuelle.
Définition de la Connaissance de Base : Cela fait référence aux informations stables qui ne changent pas souvent, comme la disposition d'un espace virtuel. En transmettant ces données une seule fois, cela réduit la quantité d'informations à envoyer lors de chaque interaction.
Construction du Métavers 3D : En utilisant des technologies avancées, comme le Neural Radiance Field (NeRF), le cadre crée des environnements virtuels réalistes en combinant les informations significatives extraites des étapes précédentes.
Le Rôle de la Technologie Avancée
Pour aider à générer des images détaillées pour le métavers, deux algorithmes innovants sont utilisés : l'algorithme de génération d'images Angle-Initialized Stable Diffusion et l'algorithme de rendu NeRF. Ces outils travaillent ensemble pour créer des visuels de haute qualité tout en minimisant la quantité de données transmises.
L'algorithme Angle-Initialized Stable Diffusion génère des images sous différents angles, garantissant que les objets virtuels apparaissent correctement, peu importe comment ils sont vus. En même temps, l'algorithme NeRF aide à rendre ces images efficacement, ce qui est crucial pour créer des expériences immersives en temps réel.
Tester le Cadre
Pour déterminer l'efficacité du nouveau cadre par rapport à la communication basée sur les images traditionnelles, une série d'expériences a été réalisée. Les résultats ont montré que le cadre de communication sémantique axé sur les objectifs non seulement réduit le temps nécessaire pour envoyer des informations mais améliore également la précision des interactions avec les objets virtuels.
Latence de Transmission : Le nouveau cadre a réussi à réduire le temps d’envoi des données jusqu'à 92,6 %. Cela signifie que les utilisateurs peuvent interagir avec l'environnement virtuel de manière plus fluide, offrant ainsi une meilleure expérience.
Précision des Objets Virtuels : La précision du fonctionnement des objets virtuels dans le métavers a augmenté de 45,6 %. Cette amélioration signifie que les utilisateurs peuvent s'attendre à des interactions plus fiables avec leurs avatars et paramètres personnalisés.
Clarté du Paysage : La clarté générale de l’environnement virtuel construit a augmenté de 44,7 %. Cela garantit que le paysage non seulement a l'air bien mais se sent aussi réel pour les utilisateurs.
Pourquoi Cela Compte pour les Utilisateurs
Pour les utilisateurs lambda, ces avancées signifient que les expériences dans le métavers peuvent être plus personnalisées et agréables. Une communication plus rapide conduit à des interactions plus fluides et des expériences plus engageantes. Les utilisateurs découvriront qu'ils peuvent créer et modifier leurs espaces numériques sans se soucier du lag ou de la mauvaise qualité.
Conclusion
L’introduction d’un cadre de communication sémantique axé sur les objectifs pour les applications du métavers représente une amélioration significative par rapport aux méthodes traditionnelles. En se concentrant sur la signification et l'intention derrière le contenu créé par les utilisateurs, le cadre permet une communication plus efficace et pertinente dans le monde numérique.
Alors que la demande pour des expériences uniques et personnalisables dans le métavers augmente, cette solution proposée ne se contente pas de répondre aux limitations actuelles mais prépare également le terrain pour des développements plus avancés dans la communication virtuelle. Avec une latence réduite, une précision améliorée et des environnements plus clairs, les utilisateurs peuvent s'attendre à une expérience plus immersive et interactive dans le métavers.
Titre: Goal-oriented Semantic Communication for the Metaverse Application
Résumé: With the emergence of the metaverse and its role in enabling real-time simulation and analysis of real-world counterparts, an increasing number of personalized metaverse scenarios are being created to influence entertainment experiences and social behaviors. However, compared to traditional image and video entertainment applications, the exact transmission of the vast amount of metaverse-associated information significantly challenges the capacity of existing bit-oriented communication networks. Moreover, the current metaverse also witnesses a growing goal shift for transmitting the meaning behind custom-designed content, such as user-designed buildings and avatars, rather than exact copies of physical objects. To meet this growing goal shift and bandwidth challenge, this paper proposes a goal-oriented semantic communication framework for metaverse application (GSCM) to explore and define semantic information through the goal levels. Specifically, we first analyze the traditional image communication framework in metaverse construction and then detail our proposed semantic information along with the end-to-end wireless communication. We then describe the designed modules of the GSCM framework, including goal-oriented semantic information extraction, base knowledge definition, and neural radiance field (NeRF) based metaverse construction. Finally, numerous experiments have been conducted to demonstrate that, compared to image communication, our proposed GSCM framework decreases transmission latency by up to 92.6% and enhances the virtual object operation accuracy and metaverse construction clearance by up to 45.6% and 44.7%, respectively.
Auteurs: Zhe Wang, Nan Li, Yansha Deng
Dernière mise à jour: 2024-08-07 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2408.03646
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.03646
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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