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Facebook研發(fā)DeepFovea AI輔助算法將應(yīng)用在下一代VR頭顯

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凹入式渲染解決了VR頭顯日益增長(zhǎng)的挑戰(zhàn),提供了清晰的細(xì)節(jié)。現(xiàn)在,F(xiàn)acebook Reality Labs的工程師提出了DeepFovea,這是AI輔助的替代方法,它可以創(chuàng)建“合理的外圍視頻”,而不是實(shí)際渲染準(zhǔn)確的外圍圖像。這一新過(guò)程被稱為“凹入式重構(gòu)”,F(xiàn)acebook表示,它對(duì)RGB視頻實(shí)現(xiàn)了14倍以上的壓縮,而質(zhì)量沒(méi)有下降。

捕獲視頻流時(shí),DeepFovea僅在每個(gè)視頻幀中采樣10%的像素,主要但不僅僅集中在用戶眼睛聚焦的區(qū)域。相比之下,僅通過(guò)散點(diǎn)采樣外圍區(qū)域,這些散點(diǎn)距眼睛的焦點(diǎn)區(qū)域越來(lái)越遠(yuǎn)。該系統(tǒng)使用經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從微小樣本中重建每個(gè)幀,同時(shí)依靠流的時(shí)間和空間內(nèi)容以穩(wěn)定而非抖動(dòng)的方式填充細(xì)節(jié)。

如上圖所示,從幀到幀,未完全采樣的蜥蜴頭基本上是無(wú)法區(qū)分的,而“重構(gòu)”圖像中的相鄰樹皮不如“參考”像素那么清晰或細(xì)膩。傳統(tǒng)的凹版渲染系統(tǒng)會(huì)將這些像素描繪為低分辨率的平面陰影塊,而DeepFovea保留更多的原始形狀和顏色。

DeepFovea之所以重要,是因?yàn)榕c標(biāo)準(zhǔn)的中心渲染相比,它提供了電源效率和圖像質(zhì)量的出色組合。Facebook聲稱,渲染降低了14倍,這意味著它將能夠向依賴于凝視檢測(cè)的顯示器提供實(shí)時(shí),低延遲的視頻,這是構(gòu)建輕巧的VR和AR頭顯的必要步驟,該頭顯將顯示高分辨率圖形最初呈現(xiàn)在云端。

Facebook的邁克爾·阿布拉什(Michael Abrash)去年在Oculus Connect 5上首次暗示了DeepFovea的概念,并暗示在未來(lái)將基于深度學(xué)習(xí)眼動(dòng)追蹤結(jié)合在一起,以實(shí)現(xiàn)更高分辨率的VR頭顯,例如Half Dome原型。

Facebook不僅在下一代頭顯上使用DeepFovea,還為研究人員,VR工程師和圖形工程師發(fā)布了網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)的示例版本。

電科技專注于TMT領(lǐng)域報(bào)道,青云計(jì)劃、百+計(jì)劃獲得者。榮獲2013搜狐最佳行業(yè)自媒體人稱號(hào)、2015中國(guó)新媒體創(chuàng)業(yè)大賽總決賽季軍、2018百度動(dòng)態(tài)年度實(shí)力紅人等諸多大獎(jiǎng)。

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