Meta의 최신 AI 연구 시스템을 통해 헤드셋과 안경이 방의 배치와 가구를 이해할 수 있습니다.

호출 장면스크립트, Meta는 시스템이 다음 언어 조각을 예측하는 대신 헤드셋이 이미 캡처한 것과 동일한 종류의 3D 포인트 클라우드 캡처 내에서 건축 및 가구 요소를 예측하여 독립형 위치 추적을 가능하게 한다는 점을 제외하고 LLM(대형 언어 모델)과 동일한 기본 기술을 활용한다고 말합니다. .

출력은 주어진 가구나 요소의 기본 경계를 나타내는 일련의 기본 3D 모양입니다.

Quest 3는 방의 원시 3D 메시를 생성할 수 있으며 이 3D 메시에서 벽, 바닥 및 천장의 위치를 ​​추론할 수 있습니다. 그러나 헤드셋은 현재 이 메시 내의 어떤 모양이 문, 창문, 테이블, 의자 및 소파와 같은 보다 구체적인 요소를 나타내는지 알지 못합니다. Quest 헤드셋을 사용하면 사용자가 원하는 경우 이러한 개체를 수동으로 간단한 직사각형 직육면체로 표시할 수 있지만 이는 선택 사항이고 힘든 개발자는 사용자가 그렇게 했다고 믿을 수 없습니다.

SceneScript와 같은 기술이 Quest 3의 혼합 현실 장면 설정에 통합되면 개발자는 특정 가구 요소 위나 주위에 가상 콘텐츠를 자동으로 배치할 수 있습니다. 창문만 포털로 교체하거나 의자를 가상 좌석으로 교체하거나 소파를 모래주머니 위치로 교체할 수 있습니다. 이러한 작업은 오늘날 사용자에게 가구를 수동으로 표시하도록 요청하거나 때로는 장면 메시를 해석하는 수동 알고리즘을 사용하여 가능하지만 SceneScript를 사용하면 이를 원활하고 자동으로 수행할 수 있습니다.

SceneScript와 같은 기술은 미래의 헤드셋과 AI 보조원으로 엄청난 잠재력을 가질 수도 있습니다. 최종 AR 안경. Meta는 “이 책상이 내 침실에 맞을까요?”와 같은 질문의 예를 제시합니다. 또는 "이 방을 칠하려면 몇 개의 페인트 냄비가 필요합니까?", "[AR/MR 앱]을 큰 테이블 위에 올려 놓으세요"와 같은 명령도 있습니다.

현재로서는 Meta가 SceneScript를 단기적인 제품 기능 업데이트가 아닌 순전히 연구로만 설명하고 있습니다. 이 기술이 결국 Quest 3에 적용될 수도 있지만, 조만간 그런 일이 일어날 것이라는 암시는 없습니다.

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• 출처: https://www.uploadvr.com/meta-scenescript-research/