虛擬現(xiàn)實技術與應用 課件 5-2-XR+AI

XR+AIXR+AI2XR：通常用來指代擴展現(xiàn)實（ExtendedReality），它是一個涵蓋了虛擬現(xiàn)實（VirtualReality，VR）、增強現(xiàn)實（AugmentedReality，AR）、混合現(xiàn)實（MixedReality，MR）等相關技術和概念的綜合性術語。AR通過在現(xiàn)實世界中疊加虛擬元素，如圖像、文字、3D模型等，來增強用戶的感知和理解。VR通過計算機生成的虛擬環(huán)境，將用戶完全沉浸在虛擬世界中。用戶可以通過VR設備，體驗并感知這個虛擬環(huán)境。MR是融合VR和AR的交互式技術，它結合了虛擬元素和真實世界，使用戶可以與虛擬物體進行實時互動。XR+AI31.人工智能作為一個廣泛而重要的領域，在XR的各個流程發(fā)揮著關鍵作用，涵蓋了真實場景的理解、人機交互、圖像渲染、協(xié)同通信等方面。2.毫不夸張地說，XR技術只有結合強大的人工智能算法，才能在各個流程中出色地完成任務，為用戶提供更優(yōu)質、更智能的增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實體驗。通過目標檢測和語義分析等方法，賦予XR對現(xiàn)實世界場景和物體的感知和理解能力，提供了更真實的場景還原和交互體驗。場景理解提供更高質量的圖像合成和渲染效果，使XR中的虛擬對象更自然地融合到真實世界，增強了視覺上的真實感。圖像渲染提供更智能、自然化的交互方式，包括語音識別、手勢識別等技術，用戶能夠便捷地與虛擬環(huán)境進行交互。人機交互提供多用戶之間的實時協(xié)同合作，如多用戶共享虛擬環(huán)境或進行遠程協(xié)作等場景。協(xié)同通信XR+AI4場景理解：

--語義分割模型：SETR（CVPR2021）SETR（右）與經(jīng)典語義分割方法FCN（左）比較語義分割為圖像中的每個像素分配預定義的語義類別，在場景理解任務中幫助識別圖像中的物體、背景和其他重要的語義信息（a）開始參考ViT將輸入圖像等分為許多patch，通過線性映射(LinearProjection)將patch映射為序列，加上位置編碼后輸入Transformer中做特征提取。（b）漸進式上采樣解碼，采用傳統(tǒng)的CNN逐級解碼，將特征向量的寬高恢復到原圖像大小，擴大寬高的同時縮減通道數(shù)為類別數(shù)。（c）為增強不同層特征之間的交互，構建的另一種基于多層級特征聚合的解碼器結構。傳統(tǒng)語義分割多使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）作為主要結構。CNN將圖像進行多次卷積，提取圖像特征后通過逐像素分類實現(xiàn)圖像的語義分割。

作者引入Transformer的模型結構，通過transformer的自注意力機制，模型可以更好地理解圖像中像素之間的全局關系。XR+AI5場景理解：

--案例：IKEAPlaceIKEAPlace是一款由宜家（IKEA）推出的增強現(xiàn)實（AR）應用，它允許用戶使用智能設備在現(xiàn)實世界中擺放宜家的虛擬家居產(chǎn)品。這有助于消除傳統(tǒng)線上購物中的一些障礙，從而幫助用戶更好地決定是否購買該產(chǎn)品。用戶使用相機拍攝現(xiàn)實的場景圖像后需要進行場景理解，以識別出不同的物體和環(huán)境元素。通過這一技術應用可以自動檢測并識別出家具、墻壁、地板等元素，確保虛擬家具在現(xiàn)實場景的合理放置。XR+AI6人機交互手勢識別與跟蹤使用傳感器和計算機視覺等技術來檢測和跟蹤用戶的手勢，使計算機能夠理解手勢所表示的控制命令，從而實現(xiàn)手勢交互?？臻g定位和跟蹤實現(xiàn)虛擬內容與真實世界的精確對齊和交互的重要技術。使用傳感器和定位技術來實時跟蹤用戶在物理空間中的位置和姿態(tài)。語音識別與處理利用深度學習和自然語言處理算法，對用戶的語音輸入進行分析和解析，將其轉換為可理解的指令或文字?？刂破鹘换ビ脩敉ㄟ^手柄或其他輸入設備與虛擬內容進行互動和操作的過程，與觸覺反饋相結合可以增強用戶的交互體驗。視線交互基于用戶視線方向的交互方式。通過追蹤用戶的頭部和眼睛運動，實現(xiàn)虛擬場景中物體的選擇、控制等操作。動作捕捉用戶身體的實時動作被捕捉并轉化為虛擬環(huán)境中的動作，從而讓用戶能夠以更自然的方式與虛擬環(huán)境進行交互。XR+AI7人機交互

--案例：VisionProXR+AI8人機交互

--案例：VisionProVisionPro是由Apple公司即將推出的一款混合現(xiàn)實頭顯，它可以將數(shù)字內容和物理世界進行融合。VisionPro還引入了一個全三維的用戶界面，可以通過最自然和直觀的輸入方式來控制——用戶的眼睛、手和聲音。

在目標檢測與跟蹤、自然語言處理、動作識別等AI技術的加持下，VisionPro在為用戶的使用提供便利的同時，也提升了產(chǎn)品的沉浸感和交互性。XR+AI9圖像渲染

AI與圖像渲染相結合是一個前沿熱門的研究方向，AI加持下的圖像渲染任務，可以有效地提高圖像的質量、增加細節(jié)、實現(xiàn)更高級的效果以及加速渲染過程。傳統(tǒng)的圖像渲染方法基于物理模型，需要人為設置光源、材質、紋理等參數(shù)。而AI圖像渲染基于大型數(shù)據(jù)集訓練出的神經(jīng)網(wǎng)絡，并使用該網(wǎng)絡模擬光線等參數(shù)生成圖像。更逼真的圖像質量更快的渲染速度更大的潛力需要大量數(shù)據(jù)訓練技術復雜魯棒性優(yōu)點缺點XR+AI10圖像渲染

--案例：DLSS2.0XR+AI11圖像渲染

--案例：DLSS2.0NVIDIADLSS（DeepLearningSuperSampling）2.0是由NVIDIA開發(fā)的一種圖像重建技術，旨在提高實時圖形渲染的性能和質量。DLSS2.0將渲染時的低分辨率圖像使用深度學習模型進行超采樣填充，以生成高分辨率