Örnek olay inceleme - Karma gerçeklikte insanları temsil ediyor
James Tustar, ışık ile tasarımlarını yaptı. Çalışmasına adımlama, birinin derinlik ve odak anlayışını bulanıklaştırmasını sağlar. Duvarların ikisi de birbirine yakın ve sonsuz görünüyor, parlaklığı gölgelere yol veriyor. ışığın rengini ve yayılmasını dikkatli bir şekilde dengeleyen, yabancı algılar. Tuhum, bu duyguyu , birinin gerçeklik anlayışını genişletmenin bir yolu olan 'gözleriyleduygulanma' olarak tanımlar. Tu imagines gibi harika dünyalar, günümüzün karma gerçekliğin çevreleyici ortamlarından farklı olarak değil, duyularımızı kullanmanın güçlü araçlarıdır.
Karma gerçeklikte karmaşık gerçek dünya ortamlarını nasıl temsil edersiniz?
Tuyla'nın çalışmalarını çevreleyici bir deneyimde temsil ederek ilgi çekici bir zorluk yaşanıyor. Aydınlatma, ölçek ve uzamsal ses, çalışmalarını temsil eden fırsatlar sunar. Serginin geometrik çevresi görece basit 3D modelleme gerektirirken, ressamın odağına ikinciltir: ışığın duyular üzerindeki etkisi.
Tuvor'un gerçek dışı minimallik, yaptığı çalışmaların bir işaretidir ancak karma gerçeklikte daha karmaşık malzemelere sahip bir sergiyi temsil etmek için ne yapmak gerekir?
2013 yılında ressam Ai Weiwei, 886'lık tabureyı Vezle Biennale'da sergilemişti. Her geleneksel araç, Çin'in ustalığı için yüksek değere sahip olduğu ve nesiller arasında bu araçların geçirilene kadar olduğu bir dönemden geldi. Taburelerin kendileri (ağacın karmaşıklıkları, parçaların duyarlığı, dikkatli yerleştirmeleri) Ai'nin modern kültürle ilgili yorumlarında kritik öneme sahiptir.
Sanatçının iletisi, orijinalliği aracılığıyla teslim edilir. Gerçekçi temsilleri deneyim açısından kritik öneme sahip ve teknik bir zorluk oluşturuyor: 886 taburenın her birini el ile ele almak son derece kapsamlı ve pahalı olabilir. Modelleme ve konumlandırma ne kadar zaman alır? Malzemenin orijinalliğini nasıl koruyarak? Bu nesneleri sıfırdan yeniden oluşturma, birçok şekilde sanat eserinin yorumlanmasına neden olur. Sanatçının amacını nasıl koruyarak?
Karma gerçeklik varlıklarını yakalama yöntemleri
Sıfırdan bir şey oluşturmanın alternatifi, gerçek şeyi yakalamaktır. Her zaman ilerleyen bir yakalama yöntemi kümesi aracılığıyla karma gerçeklikte bulunan temel varlık türlerinin (ortamlar, nesneler ve kişiler) her biri için özgün temsiller geliştirebilirsiniz.
Geniş kategoriler, iyi kurulmuş 2B videodan en yeni hacimli video biçimlerine kadar geniş bir yelpazede yer almaktadır. Ai Weiwei'nin sergisinde tarama (genellikle temel tekniği, photogrammetry) serginin oluşturulması sırasında kullanılabilir ve her bir aracı kendileri tarar. 360° fotoğraf ve video yakalama, sergi boyunca konumlu yüksek kaliteli çok yönlü bir kamera kullanarak deneyimi sanallaştırmak için başka bir yöntemdir. Bu tekniklerle, her parçanın ustalık derecelerini görmek için yeterli ayrıntıyla ideal olarak ölçek algısı anlamaya başlar. Tüm bunlar, yeni vista'ların ve perspektiflerin gerçeklerde mümkün olmadığını sağlayan bir dijital formda mevcutken geçerlidir.
Yalnızca harika öğeler oluşturamazken, karma gerçeklikte ortamların, nesnelerin ve insanların en gerçekçi yakalamalarını kullanmamız ne tür fırsatlar ortaya çıkar? Bu yöntemler arasındaki çakışmayı keşfetmek, ortamın nereye doğru ilerler?
Ortamlar ve nesneler için 360° görüntüleme yazılımı, photogrammetry öğelerini içerecek şekilde geliştirmektedir. Gelişmiş 360° videolar, sahnelerden derinlik bilgilerini yalıtarak, sanal bir sahneyi ziyaret ederken kafanızı bir obdurumda takılı kalmış gibi hissetmenizi hafifletmeye yardımcı olur.
İnsanlar için hareket yakalama ve taramayı birleştiren ve genişleten yeni yöntemler ortaya çıkıyor: Hareket yakalama, görsel etkilere ve görsel karakterlere ayrıntılı insan hareketi getirmenin temellerinden biriyken tarama, yüzler ve el gibi ayrıntılı insan görsellerini yakalamak için gelişmiştir. İşleme teknolojisinde yapılan ilerlemelerle birlikte, yeni nesil 3B insan yakalamaları oluşturmak için görsel ve derinlik bilgilerini birleştirerek bu teknikleri kullanarak volumetric video adlı yeni bir yöntem oluşturacağız.
Yüksek hacimli video ve gerçek insan yakalaması
İnsanlar hikaye anlatmanın merkezindedir; en değişmez anlamda: insan konuşma, performans veya hikayenin konusu olarak. Günümüzün erken çevreleyici deneyimlerinin en çevreleyici ve göz alıcı anlarından bazıları sosyaldir. Karma gerçeklik deneyimini canlı odanıza birlikte paylaşmaktan yeni ortamlarda arkadaşlarınızı görmeye kadar. İnsan öğesi, en harika gerçekliği ve gerçekliği bile yapar.
Çevreleyici deneyimlerde avatarlar, hikaye anlatmada yeni bir tür düzenlemeye olanak sağlar. En son uygulamalar, sanal gövde sahipliği kavramını yeniden düşünüyor ve insanlar arasındaki mesafeyi ortadan kaldırmak için nesilsel bir sıçrama ayar ediyor. Mindshow gibi şirketler, avatarları kullanan yaratıcı araçlar geliştirerek kullanıcıların tamamen yeni kişiler ve karakterler kullanmasına izin vermektedir. Diğerleri ise insan gibi özniteliklerindoğasını (ve gerekliliğini) keşfetmek için sınırsız yaratıcı bir fırsat olan ifade ifade yöntemlerini keşfeder. Günümüzde bu gerçekçilik olmaması, insan benzerliği ile günlük geliştiriciler için bir çok teknik sorundan kaçınmaya yardımcı olur. Bu nedenlerle (ve daha fazlası) gerçekçi olmayan avatarların öngörülebilir gelecek için varsayılan olma olasılığı yüksek olacaktır. Yine de, gerçekçilik karma gerçeklik için büyük bir zorluk oluştursa da, insanların 3Dalanda gerçek temsilini gerektiren önemli senaryolar vardır.
Microsoft'da Microsoft Research'den doğan küçük bir ekip, son birkaç yılı toplu bir video biçimiyle insanları yakalamak için bir yöntem geliştirmekle geçirdi. Günümüzde süreç video üretimine benzer: Bir varlık için hareket uygulamak yerine tam, 3B bir kayıttır. Performans ve görüntü gerçek zamanlı olarak yakalanır; bir ressamın işi değildir, gerçek bir temsildir. Teknoloji ticari uygulamalara genişlemeye yeni başlarken, volumetric videonun etkileri, Microsoft'unDaha Kişisel Bilgi İşlem vizyonu için kritik öneme sahiptir.
Gerçek insan yakalama özelliği, karma gerçeklikte yeni benzersiz deneyim kategorilerinin kilidini açmaktadır. Ünlü, iş arkadaşı veya çok sevdiği birini tanımanız, dijital ortamda daha önce hiç olmadığı kadar derin bir yakınlık oluşturur. Yüzleri, ifadeleri, hareketlerinde ortaya gelen nüanslar, onların kim olduklarının bir parçası. Bu insan niteliklerini 3D alanda yakalayan fırsatlar hangileridir?
Bugün ekip, eğlence ve eğitim gibi sektörlere odaklanarak yüksek hacimli videonun sınırlarını zorlar: Actiongram'da karma gerçeklik hikayeleri oluşturmak için yaratıcı karakterler ve ünlüler yer almaktadır. Hedef: Nasa'nınSpace Space Center'daki Mars sergisinde astronot Buzz Aldrin'in hacimsel bir videosu yer almaktadır. Bu deneyim, Mars'ta insan iki noktalamanın ortaya çıkarılma adımlarını tanıtarak ziyaretçilere Mars'ın yüzeyinde vızıltılarla dolaştırıyor.
İnsanlar karma gerçekliğin temelleridir
Bu videoları doğal gibi görünen bir şekilde tasarlamanın zor olduğu ancak ekibin muazzam bir potansiyel gördüğü bir video. Teknoloji daha erişilebilir hale geldi ve kayıtlardan gerçek zamanlı yakalamaya doğru ilerler.
Holoportation, aynı temel teknolojiyi temel alan, görsel ve derinlik bilgilerini doğru bir şekilde yakalayan ve sonucu gerçek zamanlı olarak işlayan bir araştırma çalışmasıdır. Ekip, konuşmaların ve paylaşılan deneyimlerin geleceği için gerçekçi insan temsili gücünü keşfeder. Dünyanın herhangi bir yerinden birinin üç boyutlu yakalaması ortamınıza eklenene kadar ne olur?
Yeni bir çevreleyici düzeyi Skype gibi günlük uygulamalara katmanlamaktan dijital toplantılar ve iş seyahati kavramını köklü bir şekilde yeniden şekillendirmeye kadar çok geniş kapsamlı video benzersiz senaryolar ortaya çıkıyor: Uzman, uzak bir kıtada doktorları veya canlı odanıza masaların ve eğlencelerin üzerinde yaşayan dijital arkadaşlarınızı eğitiyor. Karma gerçeklik deneyimlerine özgün insan gösterimleri eklemek, dijital toplantılar ve iş seyahati kavramını kökten yeniden şekillendirecek.
James Tustar'ın soyut resmi ve Ai Weiwei'nin kritik gerçekçiliği gibi kendi benzersiz teknik zorlukları da ortaya çıktı. Bu nedenle insanları yaratıcı avatarlar ve gerçekçi yakalamalar olarak temsil etme yöntemleri de bu şekildedir. Biri diğerini göz ardı etmek ve her birinin potansiyelini keşfetmek, bu yeni alanda insan etkileşimini anlamamıza yardımcı olacaktır.
Yazar hakkında
|MarkArakzko


UX Tasarımcısı @Microsoft