ACM で当社のイノベーションを共有できることを誇りに思います SIGGRAPH 2023 は、コンピュータ グラフィックスとインタラクティブ技術に関する最高のカンファレンスで、6 月 10 日から XNUMX 日までロサンゼルスで開催されます。 イベント期間中、当社の研究者は XNUMX つの技術論文セッション、XNUMX つのフロンティア ワークショップ、XNUMX つのリアルタイム ライブ イベント、およびポスター セッションで発表します。 私たちのチームはカンファレンス期間中ずっとブースでRobloxと私たちの研究について話し合うことができます。 また、非常に厳選された技術文書のトレーラーで私たちの研究を紹介してくださった委員会にも感謝しています。
Roblox Research は、3 億人の人々を楽観主義と礼儀正しさで結びつけることを目標に、ソーシャル 3D プラットフォームのテクノロジーの基礎科学を追求しています。 私たちは、第一原理と人工知能 (AI) 技術を組み合わせて、XNUMXD コンテンツの作成、物理シミュレーション、リアルタイム モデレーションを推進します。 私たちの最新の作品では、髪、布地、オブジェクト、風景が現実世界と同じように動き、衝突、風に反応できるようになります。 当社は数億人のユーザーを抱えるグローバル プラットフォームをサポートしているため、あらゆる側面がクライアント側とサーバー側の両方で拡張でき、古い携帯電話から最新の AR/VR ヘッドセットまであらゆるデバイスをサポートする必要があります。 以下で紹介する作品の詳細をお読みになり、SIGGRAPH で私たちがどこにいるかについてのスケジュールをご覧ください。
最適化されたレンダリング
3D 世界がより現実的になるにつれて、構造や地形はますます複雑になります。 これらの複雑な環境をレンダリングするには、生地の波打ちやねじれ、でこぼこした地形などの現実世界の効果に対するソリューションが必要です。プレゼンテーションでは、次のように述べています。 固有誤差メトリクスを使用した曲面の単純化, Robloxの研究者Hsueh-Ti Derek Liu氏とカーネギーメロン大学およびトロント大学の同僚は、固有の三角形分割を簡素化する方法を提案しています。 従来のメッシュの単純化では、レンダリング目的でオブジェクトの外観が保持されますが、目的がオブジェクトをねじったり、曲げたり、折りたたんだりできるシミュレーションである場合はどうなるでしょうか? この方法では、固有の三角形分割の非常に大きな空間を探索することでシミュレーション用のメッシュが簡素化され、測地距離の計算などの一般的なタスクで 1,000 倍以上高速な結果が得られます。 この新しい方法は、シミュレーションのより詳細なレベルに貢献する可能性があります。
劉氏はまた、次のような作品も発表します。 微分可能なハイトフィールド パス トレース ジョージ・メイソン大学、トロント大学、ウォータールー大学の同僚との共同研究です。 これにより、AI トレーニング アプリケーションの地形、影、3D オブジェクトの高速かつリアルなレンダリングが可能になります。 このアプローチは、ほとんどの既存の 3D メッシュ差分レンダラーよりも桁違いに速いリアルタイム フレーム レートを実現します。 これにより、生成 AI およびモデレーション AI ツールの将来のバージョンを含む、インタラクティブな逆レンダリング アプリケーションの可能性が解き放たれます。 研究者らは、地形の最適化やテキストベースの形状生成など、多くの対話型タスクを使用してこの方法を実証しています。
アバター以降のリアルなモーション
人間の動きは複雑かつ多様です。 私たちの目標は、これを忠実に忠実に再現して、仮想環境でのリアリズムと表現を正確に再現することですが、これは大きな課題です。 たとえば、マルチタスク、つまりさまざまな動作をシームレスに組み合わせるのは、人間が非常に得意なことです。 従来のコンピューター グラフィックスは、歩く、投げるなどの単一の動作に焦点を当てており、組み合わせた動作を明示的に作成する必要があります。
彼らの論文では、 タスク制御による複合モーション学習, Robloxの研究者であるVictor Zordan氏とPei Xu氏は、クレムソン大学およびカリフォルニア大学マーセド校の同僚とともに、マルチタスクモーション制御のための新しい強化学習アプローチの概要を述べています。 この研究では、物理的にシミュレートされたキャラクターの複雑なタスク駆動型モーション制御のための強化学習アプローチを提案します。 この多目的制御アプローチを使用すると、キャラクターは歩きながらジャグリングするなど、複合的なマルチタスクの動作を実行できます。 また、組み合わせた動作の明示的な参照モーション例を使用せずに、他のさまざまなアクティビティを組み合わせることができます。 このアプローチは、既存のコントローラーを再利用することでサンプル効率の高いトレーニングもサポートします。
シミュレートされたヘアスタイルは、没入型 3D 環境での動きに別の課題をもたらします。 そこでは、慎重にデザインされ、スタイリングされたヘアモデルが、自重ですぐに崩れて、重力に抗して意図した形状を維持できなくなる可能性があります。 ストランドベースのハイブリッド ヘア シミュレーションのためのたるみのない初期化Roblox の研究者 Cem Yuksel と LightSpeed Studios の同僚によって発表されたこの論文は、ストランドベースのヘア システムのための新しい初期化フレームワークを提案しています。 この作業では、重力やその他の外力による髪の形状を維持するために髪が示す必要がある内部力を解決することで、たるみを解消します。 これは、ヘア ダイナミクスを不必要に強化することなく、ストランド レベルの衝突を考慮することによって実現されます。 この論文も賞を受賞しました 最優秀論文 佳作.
Roblox はシミュレーションベースの 3D プラットフォームで、オブジェクト間およびアバターとの主なインタラクションは、明示的なコードではなく第一原理の物理学によって仲介されます。 今年は、オブジェクト シミュレーションのさまざまな進歩に関する XNUMX つの新しい結果を共有します。
ユクセル氏は、UCLA、ユタ大学、Adobe Research の同僚とともにプレゼンテーションを行います。 多層の厚いシェルこれは、革製品、枕、マット、金属板などの素材の厚さを考慮したシミュレーションを可能にする新しいアプローチを提案しています。 このアプローチはせん断ロックを回避し、細かいしわの詳細を効率的にキャプチャし、さまざまな構造の厚さを意識した高速で高品質なシミュレーションへの扉を開きます。
シミュレーションにおけるもう XNUMX つの動きの課題は、オブジェクトが衝突して分離するときに発生します。 現実世界では、オブジェクトは通常、XNUMX つの異なる形状のまま、衝突したり再び引き離したりすることができます。 Yuksel 氏は、ユタ大学の同僚とともに、 交差するメッシュの境界までの最短パス 特定の内部点から. 変形可能な体積オブジェクトをシミュレートしながら、衝突および自己衝突を処理するための迅速かつ堅牢なソリューションを提供します。 これにより、効率的な手法を使用して、非常に困難な自己衝突シナリオをシミュレートできるようになります。 例として XPBD がありますが、XPBD では、衝突のない状態をほぼ維持する必要がある計算コストのかかるシミュレーション手法とは異なり、衝突解決の保証がありません。
インタラクティブなイベント
Roblox プラットフォーム上のすべてはインタラクティブでリアルタイムです。 当社の新たな進歩を体験する最良の方法は、ライブ デモやリアルタイム ライブ セッションを通じて実際の動作を見ることです。 で Roblox 生成 AI の動作では、研究者の Brent Vincent と Kartik Ayyar が、クリエイターが自然言語やその他の意図表現を活用して、複雑なモデリングやコーディングを行わずにインタラクティブなオブジェクトやシーンを構築する方法を実証します。 で AI 3D プリント キャラクターによる中間現実、Roblox の Kenny Mitchell と 3Finery Ltd の Llogari Casas Cambra は、ライブ音声認識を処理し、3D プリントされたキャラクターとして応答を生成する AI モデルを紹介します。これにより、キャラクターの特徴が音声と同期してアニメーション化されます。
Roblox の科学者もフロンティア ワークショップのパネルで講演します。 で IRL を超えて、3D インタラクティブ ソーシャル メディアは私たちの交流、表現、考え方をどのように変えるのか, Roblox の科学者であるローレン・チーザムとカリッサ・カンは、分野の専門家、社会科学者、行動研究者らとともに、没入型仮想環境がどのように態度や行動を形成し、アイデンティティ探求をサポートし、若い世代が現実世界にまで拡張できる健全な境界線を確立できるかについて議論します。 で オンラインでの共同体験のための表現力豊かなアバター インタラクション、Roblox の科学者であるイアン・サックス、ヴィヴェク・ヴィルマ、ショーン・パーマー、トム・サノッキ、ケニー・ミッチェルは、他の専門家とともに、リモートでの双方向性と表現力豊かなコミュニケーションのエクスペリエンスを大規模なグローバル コミュニティに展開することから得られる課題と教訓について話し合います。
エイドリアン・スアン・ウェイ・リムがポスターセッションを主催して発表します 逆投影: リアルタイムのローカル空間テクスチャ マッピングは、ゲームで使用するために設計された新しい投影技術で、リアルタイムで 3D オブジェクトのテクスチャ上にデカールを直接ペイントします。 ローカル空間テクスチャで計算された外向きの投影技術を使用することで、ローエンドの Android デバイスからハイエンドのゲーム デスクトップまで、あらゆるデバイスを使用するクリエイターは、アセットのパーソナライズを楽しむことができます。 この提案されたパイプラインは、モデル ペイントの速度と汎用性の向上に向けた一歩となる可能性があります。
Roblox Research チームが SIGGRAPH 2023 で発表するすべての論文は、こちらでご覧いただけます。 以下にリストされている当社のブースとセッションにお越しください。 直接お会いできるのを楽しみにしています！
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7月XNUMX日（月）
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- 情報源： https://blog.roblox.com/2023/07/roblox-present-3d-motion-rendering-research-siggraph-2023/
