來源:映維網(wǎng)
如果我說“優(yōu)秀的圖形”,你大概會認為這是指支持高分辨率紋理和光追的最新3A級游戲。如果我說“照片級真實感”,答案可能會類似,但會額外關注圖形細節(jié)和真實世界之間的相似性。不過,英特爾實驗室的最新研究向我們展示了何謂照片級真實感,以及其在游戲開發(fā)方面的應用,尤其是虛擬現(xiàn)實。
這種新技術名為Free View Synthesis(自由視圖合成),它可以利用你從環(huán)境中獲取源圖像(如在森林行走時錄制的視頻),并重建和渲染圖像描述的環(huán)境,而且這一切是以完全的“照片級真實感”3D格式進行。你將能擁有玩家般的“Target View(目標視圖)”,然后在這個環(huán)境中自由行走并產生新的真實感視圖。值得一提的是,研究人員將在ECCV2020展示相關的研究,有興趣的讀者可以關注大會。
這種技術對游戲開發(fā)的應用顯而易見。就理論而言,當擁有了真實世界的圖片,系統(tǒng)就能夠自動生成一個不僅在布局和內容方面相同,而且在外觀方面同樣接近的游戲環(huán)境。利用所述技術,游戲開發(fā)者能夠快速輕松地進行關卡設計,并實現(xiàn)可與現(xiàn)實媲美的視覺逼真度。
Free View Synthesis(自由視圖合成)擁有大量的應用,但具體到游戲方面,英特爾實驗室智能系統(tǒng)的首席科學家弗拉登·科爾頓(Vladen Koltun)指出“它可以創(chuàng)造出與現(xiàn)實別無二致的游戲”。
具體的技術細節(jié)請參閱下面的論文,但概要而言,根據(jù)源圖像產生的環(huán)境是利用了Structure from Motion(SfM)和Multi-View Stereo(MVS),它們可以創(chuàng)建一個代理深度映射,然后,目標視圖通過“卷積網(wǎng)絡”重投影和處理特征,從而合成新視圖。簡而言之:獲取源圖像,根據(jù)圖像創(chuàng)建一個“深度映射”環(huán)境,然后使用卷積網(wǎng)絡合成新視圖。
相關論文:Free View Synthesis
“這會涉及在經(jīng)典圖形管道中遇到的一定幾何計算,然后再通過一個卷積網(wǎng)絡,正如你在標準深度網(wǎng)絡推理中看到的那樣。”團隊將深度學習用于只有有限數(shù)量源圖像作為參考的真實場景,并創(chuàng)建照片級真實感視圖的任務。
下面的視頻展示了其他嘗試做類似事情的技術,包括NPBG。但正如視頻所示,F(xiàn)ree View Synthesis(自由視圖合成)可以產生稍微更好的效果。
科爾頓指出,SfM和MVS的使用對于Free View Synthesis(自由視圖合成)非常重要,“許多其他技術沒有像我們那樣使用SfM/MVS”。研究人員認為不重視SfM/MVS已經(jīng)取得(并將繼續(xù)取得)的所有驚人進展是非常浪費的事情,“相反,我們應該以其作為基礎,并再接再厲。我們的方法之所以能達到如此高的保真度,很大程度上要歸功于SfM/MVS技術在過去30年間所取得的進步。”
就理論而言,利用Free View Synthesis(自由視圖合成),游戲開發(fā)者可以錄制一段在當?shù)毓珗@漫步的視頻,然后將圖像放入相關管道,這樣就能夠產生公園的照片級真實感畫面,并選擇想要的任何移動路線。我們同時可以由此推論,這項技術應該可以快速地創(chuàng)建一個逼真的虛擬現(xiàn)實環(huán)境,并允許玩家在其中自由走動。另外,盡管“當前的實現(xiàn)沒有針對實時性能進行優(yōu)化……但在實時執(zhí)行方面沒有根本性的障礙”。
Free View Synthesis(自由視圖合成)需要深度學習的圖形能力,但這應該不是一個問題。真正需要解決的挑戰(zhàn)是(至少對于游戲而言):在場景中創(chuàng)造新的合成元素。在一個照片真實感的公園里走來走去當然不錯,但要制作一款游戲,你需要能夠與環(huán)境交互,或許要引入其他元素(比如FPS游戲中的槍支)。
科爾頓表示,這種技術如何應對所述情況“是一個有待研究的問題”。換言之,這個問題尚未得到回答。“在目前的形式中,所述方法只適合處理靜態(tài)場景。它允許你在靜態(tài)場景中自由移動視點,同時保留照片級真實感的外觀。最終,諸如此類的技術將能夠擴展到動態(tài)場景中。這是一個活躍的研究課題。”
這可能就是為什么這項技術“不會馬上出現(xiàn)”在游戲中的原因。他補充道:“即使在未來幾年內都不會出現(xiàn),但最終會成為現(xiàn)實”。
對于Free View Synthesis(自由視圖合成)這樣的渲染技術,再結合頭顯硬件方面的進步,這將能為虛擬現(xiàn)實帶來了巨大的技術飛躍。
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