Facebook用AI完成虚拟现实渲染

2019年11月20日 由 TGS 发表 417937 0
Foveated rendering在前段时间提出了一个解决VR头戴设备视觉呈现挑战的方案,能够为眼睛的视觉最佳点呈现清晰的细节,并提供了一个周边视觉呈现更简单、更模糊的版本。近日,Facebook现实实验室的工程师们提出了DeepFovea,以人工智能代替该方案,它可以创建“貌似合理的外围视频”,而不是实际呈现精确的外围图像。

这个新过程被称为“凹形重建”,Facebook表示,AI代替方案在RGB视频上实现了超过14倍的压缩,并能保证用户的感知质量不会有显著下降。在捕捉视频流时,DeepFovea只对每个视频帧中10%的像素进行采样,主要聚焦(但不完全聚焦)用户眼睛聚焦的区域。

相比之下,周边区域仅由分散的点采样,这些点离眼睛的焦点区域越远,密度越小。然后,该系统会使用训练有素的生成对抗神经网络,从微小样本中重建每一帧,以稳定的方式填充细节。

如上图所示,未完全采样的蜥蜴头在帧与帧之间,基本上无法区分,同时,“重建”图像中,相邻的树皮没有“参考”像素那么清晰且详细。传统的中央凹渲染系统会将这些像素描绘成低分辨率的平面阴影块,而深凹重建则会保留更多的原始形状和颜色。

DeepFovea之所以重要,是因为与标准的中心凹渲染相比,它提供了更高的功率效率和图像质量。Facebook的说法是,渲染量减少了14倍,意味着能够向依赖于凝视检测的显示器提供实时、低延迟的视频,这是构建轻量级虚拟现实和AR眼镜的必要步骤。

去年,Facebook的Michael Abrash在Oculus Connect 5上首次暗示了DeepFovea的基本概念,如今则是提出了具体方案。而在未来五年中,他们将着重研究把基于深度学习的Fovea和良好的眼动跟踪技术结合在一起,以实现更高分辨率的虚拟现实。

Facebook并没有在开发下一代VR设备的计划中把DeepFovea单独保留下来,而是为研究人员、虚拟现实工程师和图形工程师发布了一个网络架构的示例版本。该公司将在今晚的SIGGRAPHASIA上提交基础研究论文,这对于虚拟现实来说,将是值得铭记的小小里程碑。

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