Andersons vinkel

Kan Apples HDR-forbedrede virkelighetsmiljÃļer lÃļse refleksjonsproblemer for neuralt rendering?

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder pÃĨ Google

Apples lange og intense investeringer i Augmented Reality-teknologier akselererer i ÃĨr, med en rekke nye utviklerverktÃļy for ÃĨ fange og konvertere virkelige verdensobjekter til AR-facetter, og en voksende industribeslutning om at dedikert AR-utstyr kommer for ÃĨ stÃļtte de immersive opplevelsene som denne forskningsstormen kan muliggjÃļre.

Blant en rekke nye opplysninger om Apples innsats i Augmented Reality, avslÃļrer en ny rapport fra selskapets datavisjonsforskningsavdeling en metode for ÃĨ bruke 360-graders panoramiske hÃļytdynamiske billedbilder (HDR) for ÃĨ gi scene-spesifikke refleksjoner og lysforhold for objekter som er overlagt i augmented reality-scener.

Rapporten, med tittelen HDR Environment Map Estimation for Real-Time Augmented Reality, foreslÃĨr dynamisk opprettelse av sanntids-HDR-miljÃļer via en konvolusjonsnevralt nettverk (CNN) som kjÃļrer i en mobil prosesseringsmiljÃļ. Resultatet er at refleksive objekter kan faktisk speile nye, usette miljÃļer pÃĨ forespÃļrsel:

I Apples nye AR-objektgenereringsarbeidsflyt er en trykkoker instansiert ved photogrammetri, fullstendig med sin omgivelsesmiljÃļ, noe som fÃļrer til overbevisende refleksjoner som ikke er 'baked' inn i teksturen. Kilde: https://docs-assets.developer.apple.com/

I Apples nye AR-objektgenereringsarbeidsflyt er en trykkoker instansiert ved photogrammetri, fullstendig med sin omgivelsesmiljÃļ, noe som fÃļrer til overbevisende refleksjoner som ikke er ‘baked’ inn i teksturen. Kilde: https://docs-assets.developer.apple.com/

Metoden, som ble lansert pÃĨ CVPR 2021, tar et bilde av hele scenen og bruker EnvMapNet-CNN for ÃĨ estimere et visuelt fullstendig panoramisk HDR-bilde, ogsÃĨ kjent som en ‘lys-sonde’.

Den resulterende kartet identifiserer sterke lyskilder (omkranset i slutten av animasjonen ovenfor) og tar hensyn til dem ved rendering av virtuelle objekter.

Arkitekturen til EnvMapNet, som prosesserer begrensede bilder til full-scene HDR-lys-sonder. Kilde: https://arxiv.org/pdf/2011.10687.pdf

Arkitekturen til EnvMapNet, som prosesserer begrensede bilder til full-scene HDR-lys-sonder. Kilde: https://arxiv.org/pdf/2011.10687.pdf

Algoritmen kan kjÃļre pÃĨ under 9 ms pÃĨ en iPhone XS, og er i stand til ÃĨ rendre refleks-objekter i sanntid, med redusert retningfeil pÃĨ 50% sammenlignet med tidligere og forskjellige tilnÃĶrminger til problemet.

Lys-sonder

HDR-lys-miljÃļer har vÃĶrt en faktor i visuelle effekter siden hÃļytdynamiske billedbilder (oppfunnet i 1986) ble en merkbÃĶr faktor gjennom fremgang i datateknologi pÃĨ 1990-tallet. Alle som ser pÃĨ bak-scenen kan ha lagt merke til den surrealistiske tilstedevÃĶrelsen av teknikerne som holder opp speil-kuler pÃĨ staver – referansebilder som skal inkorporeres som miljÃļfaktorer nÃĨr man rekonstruerer CGI-elementer for scenen.

Kilde: https://beforesandafters.com/

Kilde: https://beforesandafters.com/

Men ÃĨ bruke kromkuler til refleksjonskartlegging teksturer forhÃĨnder det 1990-tallet, tilbake til 1983 SIGGRAPH-rapporten Pyramidal Parametrics, som viste stille bilder av en refleksiv CGI-robot i en stil som skulle bli berÃļmt nesten et tiÃĨr senere gjennom ‘flytende metall’-effektene i James Camerons Terminator 2: Judgement Day.

HDR-miljÃļer i neuralt rendering?

Bilder generert fra Neural Radiance Fields (NeRF) er likeledes utfordret. Selv om ny forskning pÃĨ NeRF har gjort fremskritt i ÃĨ skille ut elementene som utgjÃļr en neural scene (for eksempel MIT/Google samarbeid pÃĨ NeRFactor), har refleksjoner forblevet et hinder.

Forfatter innen maskinlÃĶring, domenespesialist i menneskeskapesynthese. Tidligere sjef for forskningsinnhold i Metaphysic.ai, til det ble opplÃļst i DNEG's Brahma.ai.
Portfolio nettsted: martinanderson.ai
Kontakt: [email protected]