Snap Research entwickelt eine neue Methode zur Digitalisierung und zum Rendern von Assets für Augmented Reality
Diese Woche stellt das Forschungsteam von Snap eine wissenschaftliche Arbeit auf der SIGGRAPH vor, der führenden Konferenz für Computergrafik und interaktive Techniken.
Die NeRoic-Forschungsarbeit beschreibt eine neue Methode, um digitale Assets für die Entwicklung von Augmented Reality nahtlos aus Fotos und Videos von Objekten zu erstellen, die aus Online-Sammlungen (wie Google-Bildern) stammen.
Diese Spitzentechnologie wird als Neural Object Capture and Rendering from Online Image Collections bezeichnet und macht es überflüssig, Bilder in einem physischen Studio zu fotografieren und zu rendern, was heute ein umständlicher Teil des Prozesses zur Erstellung digitaler Assets ist.
Wie funktioniert das also? Unsere Forscher haben mehrere Bilder und Videos eines Objekts, in diesem Fall zum Beispiel die Büste der Nofretete, aus verschiedenen Blickwinkeln beschafft. Sie nutzten die NeRoic-Methode, um das Asset zu digitalisieren, wodurch die Notwendigkeit einer Multi-View-Studioaufnahme entfiel.
Dieser Ansatz könnte es einem AR-Creator oder -Entwickler ermöglichen, jedes Objekt auf der Welt zu digitalisieren, solange Fotos oder Videos davon in einer Online-Bildersammlung verfügbar sind. Dies ist ein bedeutender Schritt hin zum Ziel, eine Bibliothek von digitalen AR-Assets zu erstellen, um die Welt mit Computing zu überlagern.
SNAP AUF DER SIGGRAPH
Die diesjährige SIGGRAPH-Konferenz findet im Vancouver Convention Center statt, wo Snap eine Networking-Veranstaltung für Studenten und Fachleute aus dem Bereich Computergrafik veranstalten wird. Wenn du daran interessiert bist, mit Snap in Kontakt zu treten, kannst du dich hier registrieren. Das Snap-Team wird außerdem einen Kurs über benutzerdefinierte Wahrzeichen-Lenses präsentieren und ein Panel zum Thema Datenschutz, Sicherheit und Wohlbefinden: Lösungen für die Zukunft von AR und VR moderieren.
Anmerkung der Redaktion: Dies ist auch im Snap Research-Blog veröffentlicht.