虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與應(yīng)用 課件 5-2-XR+AI

XR+AIXR+AI2XR：通常用來(lái)指代擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（ExtendedReality），它是一個(gè)涵蓋了虛擬現(xiàn)實(shí)（VirtualReality，VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AugmentedReality，AR）、混合現(xiàn)實(shí)（MixedReality，MR）等相關(guān)技術(shù)和概念的綜合性術(shù)語(yǔ)。AR通過(guò)在現(xiàn)實(shí)世界中疊加虛擬元素，如圖像、文字、3D模型等，來(lái)增強(qiáng)用戶(hù)的感知和理解。VR通過(guò)計(jì)算機(jī)生成的虛擬環(huán)境，將用戶(hù)完全沉浸在虛擬世界中。用戶(hù)可以通過(guò)VR設(shè)備，體驗(yàn)并感知這個(gè)虛擬環(huán)境。MR是融合VR和AR的交互式技術(shù)，它結(jié)合了虛擬元素和真實(shí)世界，使用戶(hù)可以與虛擬物體進(jìn)行實(shí)時(shí)互動(dòng)。XR+AI31.人工智能作為一個(gè)廣泛而重要的領(lǐng)域，在XR的各個(gè)流程發(fā)揮著關(guān)鍵作用，涵蓋了真實(shí)場(chǎng)景的理解、人機(jī)交互、圖像渲染、協(xié)同通信等方面。2.毫不夸張地說(shuō)，XR技術(shù)只有結(jié)合強(qiáng)大的人工智能算法，才能在各個(gè)流程中出色地完成任務(wù)，為用戶(hù)提供更優(yōu)質(zhì)、更智能的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)。通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分析等方法，賦予XR對(duì)現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景和物體的感知和理解能力，提供了更真實(shí)的場(chǎng)景還原和交互體驗(yàn)。場(chǎng)景理解提供更高質(zhì)量的圖像合成和渲染效果，使XR中的虛擬對(duì)象更自然地融合到真實(shí)世界，增強(qiáng)了視覺(jué)上的真實(shí)感。圖像渲染提供更智能、自然化的交互方式，包括語(yǔ)音識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別等技術(shù)，用戶(hù)能夠便捷地與虛擬環(huán)境進(jìn)行交互。人機(jī)交互提供多用戶(hù)之間的實(shí)時(shí)協(xié)同合作，如多用戶(hù)共享虛擬環(huán)境或進(jìn)行遠(yuǎn)程協(xié)作等場(chǎng)景。協(xié)同通信XR+AI4場(chǎng)景理解：

--語(yǔ)義分割模型：SETR（CVPR2021）SETR（右）與經(jīng)典語(yǔ)義分割方法FCN（左）比較語(yǔ)義分割為圖像中的每個(gè)像素分配預(yù)定義的語(yǔ)義類(lèi)別，在場(chǎng)景理解任務(wù)中幫助識(shí)別圖像中的物體、背景和其他重要的語(yǔ)義信息（a）開(kāi)始參考ViT將輸入圖像等分為許多patch，通過(guò)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(jìn)式上采樣解碼，采用傳統(tǒng)的CNN逐級(jí)解碼，將特征向量的寬高恢復(fù)到原圖像大小，擴(kuò)大寬高的同時(shí)縮減通道數(shù)為類(lèi)別數(shù)。（c）為增強(qiáng)不同層特征之間的交互，構(gòu)建的另一種基于多層級(jí)特征聚合的解碼器結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)語(yǔ)義分割多使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為主要結(jié)構(gòu)。CNN將圖像進(jìn)行多次卷積，提取圖像特征后通過(guò)逐像素分類(lèi)實(shí)現(xiàn)圖像的語(yǔ)義分割。

作者引入Transformer的模型結(jié)構(gòu)，通過(guò)transformer的自注意力機(jī)制，模型可以更好地理解圖像中像素之間的全局關(guān)系。XR+AI5場(chǎng)景理解：

--案例：IKEAPlaceIKEAPlace是一款由宜家（IKEA）推出的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用，它允許用戶(hù)使用智能設(shè)備在現(xiàn)實(shí)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(gòu)物中的一些障礙，從而幫助用戶(hù)更好地決定是否購(gòu)買(mǎi)該產(chǎn)品。用戶(hù)使用相機(jī)拍攝現(xiàn)實(shí)的場(chǎng)景圖像后需要進(jìn)行場(chǎng)景理解，以識(shí)別出不同的物體和環(huán)境元素。通過(guò)這一技術(shù)應(yīng)用可以自動(dòng)檢測(cè)并識(shí)別出家具、墻壁、地板等元素，確保虛擬家具在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的合理放置。XR+AI6人機(jī)交互手勢(shì)識(shí)別與跟蹤使用傳感器和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)來(lái)檢測(cè)和跟蹤用戶(hù)的手勢(shì)，使計(jì)算機(jī)能夠理解手勢(shì)所表示的控制命令，從而實(shí)現(xiàn)手勢(shì)交互。空間定位和跟蹤實(shí)現(xiàn)虛擬內(nèi)容與真實(shí)世界的精確對(duì)齊和交互的重要技術(shù)。使用傳感器和定位技術(shù)來(lái)實(shí)時(shí)跟蹤用戶(hù)在物理空間中的位置和姿態(tài)。語(yǔ)音識(shí)別與處理利用深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理算法，對(duì)用戶(hù)的語(yǔ)音輸入進(jìn)行分析和解析，將其轉(zhuǎn)換為可理解的指令或文字?？刂破鹘换ビ脩?hù)通過(guò)手柄或其他輸入設(shè)備與虛擬內(nèi)容進(jìn)行互動(dòng)和操作的過(guò)程，與觸覺(jué)反饋相結(jié)合可以增強(qiáng)用戶(hù)的交互體驗(yàn)。視線交互基于用戶(hù)視線方向的交互方式。通過(guò)追蹤用戶(hù)的頭部和眼睛運(yùn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)虛擬場(chǎng)景中物體的選擇、控制等操作。動(dòng)作捕捉用戶(hù)身體的實(shí)時(shí)動(dòng)作被捕捉并轉(zhuǎn)化為虛擬環(huán)境中的動(dòng)作，從而讓用戶(hù)能夠以更自然的方式與虛擬環(huán)境進(jìn)行交互。XR+AI7人機(jī)交互

--案例：VisionProXR+AI8人機(jī)交互

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

在目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、自然語(yǔ)言處理、動(dòng)作識(shí)別等AI技術(shù)的加持下，VisionPro在為用戶(hù)的使用提供便利的同時(shí)，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(jié)合是一個(gè)前沿?zé)衢T(mén)的研究方向，AI加持下的圖像渲染任務(wù)，可以有效地提高圖像的質(zhì)量、增加細(xì)節(jié)、實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的效果以及加速渲染過(guò)程。傳統(tǒng)的圖像渲染方法基于物理模型，需要人為設(shè)置光源、材質(zhì)、紋理等參數(shù)。而AI圖像渲染基于大型數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使用該網(wǎng)絡(luò)模擬光線等參數(shù)生成圖像。更逼真的圖像質(zhì)量更快的渲染速度更大的潛力需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練技術(shù)復(fù)雜魯棒性?xún)?yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)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(kāi)發(fā)的一種圖像重建技術(shù)，旨在提高實(shí)時(shí)圖形渲染的性能和質(zhì)量。DLSS2.0將渲染時(shí)的低分辨率圖像使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行超采樣填充，以生成高分辨率