Sci Simple

New Science Research Articles Everyday

# Informatica # Visione artificiale e riconoscimento di modelli

SqueezeMe: Il futuro degli avatar VR

Avatar realistici migliorano le esperienze di realtà virtuale per riunioni e giochi.

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

― 6 leggere min


Avatars VR di nuova Avatars VR di nuova generazione rivoluzionare le esperienze virtuali. Avatar realistici pronti a
Indice

Nel mondo della realtà virtuale (VR), uno degli obiettivi principali è sempre stato quello di creare Avatar umani realistici. Questi avatar sono rappresentazioni digitali di persone che possono muoversi e interagire in uno spazio virtuale, proprio come nella vita reale. La sfida? Farli sembrare fighi assicurandosi che possano muoversi In tempo reale – pensali come i tuoi alter ego virtuali, pronti all'azione al primo cenno.

La Ricerca del Realismo

Immagina di entrare in una riunione virtuale o in un gioco e vedere avatar simili a persone reali interagire tra di loro. Non sarebbe emozionante? L'obiettivo è stato quello di simulare interazioni umane reali in modo efficace. Per farlo, gli avatar devono riflettere convincente l'aspetto e i movimenti delle persone reali. Questo significa che devono comportarsi proprio come te quando muovi le mani, annuisci o addirittura fai una smorfia (tutti abbiamo quei momenti, vero?).

Tradizionalmente, rendere tali avatar richiedeva computer desktop potenti, il che rendeva difficile usarli su dispositivi portatili come i visori VR. Ma e se potessimo creare un sistema che consentisse la presenza di più avatar su un visore senza compromettere la qualità? Qui inizia il divertimento!

Arriva SqueezeMe

Ecco SqueezeMe, un approccio geniale per creare avatar che sembrano fantastici e possono essere resi in movimento! Questa tecnica usa qualcosa di fancy chiamato Gaussian Splatting, che consente agli avatar di essere sia di alta qualità che efficienti. Pensa al Gaussian splatting come a un nuovo modo di dipingere il tuo avatar – è come usare una bomboletta spray digitale che può creare dettagli intricati come capelli e vestiti in un modo che le tecniche più vecchie non riescono a tenere il passo.

La Sfida

I metodi precedenti per creare questi avatar spesso avevano problemi con le prestazioni in tempo reale, richiedendo una potenza computazionale pesante. Il risultato era che solo un avatar poteva funzionare alla volta su un visore, il che è meno divertente quando vuoi interagire con amici o colleghi in uno spazio virtuale. Pertanto, l'obiettivo principale era sviluppare un sistema che potesse funzionare senza problemi sui visori VR, permettendo la visualizzazione e manipolazione simultanea di più avatar.

La Magia del Gaussian Splatting

Il Gaussian Splatting funziona usando punti (o "splats") per rappresentare parti di un avatar. Ognuno di questi splats porta informazioni come colore e opacità, consentendo animazioni e transizioni fluide. Questo metodo è particolarmente bravo a mostrare dettagli complessi come il movimento dei capelli o le pieghe nei vestiti.

Tuttavia, il lavoro pesante coinvolto nel trasformare questo splatting in qualcosa che possa funzionare su un dispositivo portatile come un visore VR ha affrontato alcune difficoltà. Il decoder, che aiuta ad animare gli avatar, e il processo di Rendering sono stati identificati come i principali colli di bottiglia. Pensa a questi come ai traffico virtuali – dovevamo trovare modi per mantenere i veicoli (o i dati) in movimento fluido!

Snellire il Processo

Per risolvere questi ingorghi, sono state introdotte tecniche ingegnose:

  1. Addestramento nello spazio UV: Invece di utilizzare l'addestramento basato su pixel tradizionale, gli avatar sono stati addestrati in uno spazio UV, che consente un'elaborazione più veloce ed efficiente.

  2. Distillazione a Strato Singolo: Semplificando il decoder in un singolo strato, il processo diventa più veloce. È come passare da un pasto a più portate a uno spuntino veloce – comunque delizioso, ma molto più veloce!

  3. Condivisione tra Vicini: Gli splats vicini possono ora condividere un singolo input correttivo dal decoder. Immagina un gruppo di amici. Se tutti condividono la loro pizza piuttosto che ordinare ciascuno la propria, possono risparmiare tempo e risorse!

Il Risultato?

Quando questi cambiamenti si sono uniti, SqueezeMe ha raggiunto qualcosa di incredibile: è riuscito a far funzionare tre avatar a 72 fotogrammi al secondo (FPS) sul visore Meta Quest 3. Per dare un'idea, è come giocolare con tre birilli mentre si pedala su una monocicletta – una coordinazione e abilità impressionanti!

Avatar Realistici in Azione

Gli avatar creati con questo sistema non sono solo per mostrare; sono guidati da input video in tempo reale. Quindi, se muovi la mano davanti a una telecamera, il tuo avatar fa lo stesso nel mondo virtuale. Questo significa che puoi davvero esprimerti in VR, rendendo riunioni, giochi e altre esperienze più coinvolgenti.

La Curva di Apprendimento

Anche se il viaggio per creare SqueezeMe è stato promettente, non è privo di ostacoli. Ad esempio, alcuni problemi sorgono ancora in aree specifiche, in particolare con dettagli fini come mani o bordi dei vestiti. A volte, gli avatar possono sembrare un po' sfocati o perdere la loro nitidezza. Ma hey, proprio come ogni supereroe deve imparare a usare i propri poteri, questi avatar sono ancora in fase di addestramento!

Gli Strumenti dietro la Magia

La tecnologia che alimenta questa magia degli avatar non è solo software semplice; è fortemente intrecciata con hardware complesso. Il visore Meta Quest 3, ad esempio, incorpora più elementi di elaborazione tra cui CPU ARM e una GPU mobile. Insieme, consentono agli avatar di essere visualizzati in tempo reale in un modo che sembra quasi reale.

Applicazioni nel Mondo Reale

Quindi, perché tutto questo è importante? Beh, le implicazioni sono vaste:

  • Riunioni e Collaborazione: Immagina di poter partecipare a una riunione in cui il tuo avatar interagisce con gli altri, mostrando emozioni e movimenti reali. Invece di vedere solo una griglia di facce su uno schermo, vedresti una rappresentazione vivace di tutti i coinvolti.

  • Giochi: Nei giochi multiplayer, avere avatar realistici può migliorare l'esperienza, facendoti sentire davvero in battaglia al fianco dei tuoi amici, piuttosto che semplicemente controllare un personaggio sullo schermo.

  • Interazione Sociale: Gli amici potrebbero incontrarsi in spazi virtuali, con avatar che riflettono i loro stati d'animo e personalità quasi perfettamente.

Conclusione: Il Futuro dell'Interazione Virtuale

Con il progredire di questa tecnologia, ci aspettiamo di vedere interazioni sempre più realistiche in VR. La possibilità di creare e controllare avatar realistici localmente sui dispositivi apre infinite possibilità per giochi, riunioni e altro. È come entrare in una nuova dimensione dove puoi davvero essere te stesso, senza gli ingorghi dei metodi di prima.

In fin dei conti, SqueezeMe non riguarda solo l'aspetto degli avatar; riguarda il superamento dei confini di ciò che è possibile nella realtà virtuale. Quindi, tieni d'occhio – il mondo degli avatar VR sta appena iniziando, e chissà che tipo di esperienze divertenti ci aspettano proprio dietro l'angolo!

Fonte originale

Titolo: SqueezeMe: Efficient Gaussian Avatars for VR

Estratto: 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.

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

Ultimo aggiornamento: 2024-12-20 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2412.15171

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.15171

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

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

Altro dagli autori

Articoli simili