Roblox to Present 3D Motion and Rendering Research at SIGGRAPH 2023


Temos orgulho de compartilhar nossas inovações na ACM SIGGRAFO 2023, a principal conferência de computação gráfica e técnicas interativas, que acontecerá de 6 a 10 de agosto em Los Angeles. Durante o evento, nossos pesquisadores apresentarão seis sessões de trabalhos técnicos, dois Workshops de Fronteiras, dois eventos ao vivo em tempo real e uma sessão de pôsteres. Nossa equipe estará disponível durante toda a conferência para discutir a Roblox e nossa pesquisa em nosso estande. Também somos gratos ao comitê por apresentar nosso trabalho no trailer altamente seletivo de artigos técnicos.

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A Roblox Research busca a ciência fundamental da tecnologia para nossa plataforma social 3D, com o objetivo de conectar um bilhão de pessoas com otimismo e civilidade. Avançamos na criação de conteúdo 3D, simulação física e moderação em tempo real usando uma combinação de primeiros princípios e técnicas de inteligência artificial (IA). Nosso mais novo trabalho permite que cabelos, tecidos, objetos e paisagens reajam ao movimento, colisões e vento exatamente como fariam no mundo real. Como oferecemos suporte a uma plataforma global com centenas de milhões de usuários, todos os aspectos devem ser dimensionados tanto no lado do cliente quanto no lado do servidor e oferecer suporte a qualquer dispositivo, desde telefones mais antigos até os headsets AR/VR mais recentes. Leia mais sobre os trabalhos que apresentaremos a seguir, e veja a programação de onde nos encontrar na SIGGRAPH.

Renderização otimizada

À medida que os mundos 3D se tornam mais realistas, as estruturas e os terrenos tornam-se cada vez mais complexos. A renderização desses ambientes complexos requer soluções para efeitos do mundo real, como tecidos ondulados ou retorcidos, terrenos irregulares, etc. Em sua apresentação, Simplificação de superfície usando métricas de erro intrínseco, o pesquisador da Roblox Hsueh-Ti Derek Liu e colegas da Universidade Carnegie Mellon e da Universidade de Toronto propõem um método para simplificar triangulações intrínsecas. A simplificação de malha clássica preserva a aparência de um objeto para fins de renderização, mas e se o objetivo for a simulação, na qual os objetos podem ser torcidos, dobrados ou dobrados? Esse método simplifica a malha para simulação explorando o espaço muito maior de triangulações intrínsecas, levando a resultados mais de 1.000 vezes mais rápidos em tarefas comuns, como calcular distâncias geodésicas. Este novo método pode contribuir para maiores níveis de detalhe para simulação.

Liu também apresentará trabalhos sobre Rastreamento de caminho de campo de altura diferenciável em colaboração com colegas da George Mason University, da University of Toronto e da University of Waterloo. Isso permite renderização rápida e realista de terreno, sombras e objetos 3D para aplicativos de treinamento de IA. Essa abordagem atinge taxas de quadros em tempo real, ordens de grandeza mais rápidas do que a maioria dos renderizadores diferenciais de malha 3D existentes. Ele abre a possibilidade de aplicativos interativos de renderização inversa, incluindo versões futuras de nossas ferramentas de IA generativa e IA de moderação. Os pesquisadores demonstram esse método com muitas tarefas interativas, como otimização de terreno e geração de formas baseadas em texto.

Movimento realista para avatares e além

O movimento humano é complexo e amplamente variado. Nosso objetivo é reproduzir isso com fidelidade em toda a sua fidelidade para realismo e expressão em ambientes virtuais, o que é um grande desafio. A multitarefa, ou a combinação perfeita de diferentes comportamentos, por exemplo, é algo em que os humanos são muito adeptos. A computação gráfica tradicional concentra-se em comportamentos únicos, como andar ou arremessar, e requer comportamentos combinados explicitamente criados.

Em seu papel, Aprendizagem de movimento composto com controle de tarefas, os pesquisadores da Roblox, Victor Zordan e Pei Xu, juntamente com colegas da Clemson University e da University of California, Merced, descrevem uma nova abordagem de aprendizado por reforço para controle de movimento multitarefa. Esta pesquisa propõe uma abordagem de aprendizado por reforço para controle de movimento baseado em tarefas complexas para personagens fisicamente simulados. Com essa abordagem de controle multiobjetivo, os personagens podem realizar movimentos multitarefa compostos, como fazer malabarismo enquanto caminham. Eles também podem combinar uma ampla gama de outras atividades sem exemplos explícitos de movimento de referência do comportamento combinado. Essa abordagem também oferece suporte ao treinamento com eficiência de amostra, reutilizando os controladores existentes.

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Penteados simulados apresentam outro desafio de movimento em ambientes 3D imersivos. Lá, modelos de cabelo cuidadosamente desenhados e estilizados podem desmoronar imediatamente sob seu próprio peso, incapazes de manter suas formas pretendidas contra a força da gravidade. Inicialização livre de flacidez para simulação de cabelo híbrido baseado em fios, apresentado pelo pesquisador da Roblox Cem Yuksel e colegas da LightSpeed ​​Studios, propõe uma nova estrutura de inicialização para sistemas de cabelo baseados em fios. Este trabalho elimina a flacidez resolvendo as forças internas que o cabelo deve apresentar para preservar sua forma com a gravidade e outras forças externas. Isso é feito sem enrijecer desnecessariamente a dinâmica do cabelo e considerando as colisões no nível do fio. Este trabalho também foi premiado com um Menção Honrosa Melhores Artigos.

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Roblox é uma plataforma 3D baseada em simulação, na qual as interações primárias entre objetos e com avatares são mediadas por princípios físicos básicos em vez de código explícito. Este ano, compartilhamos dois novos resultados sobre diferentes avanços na simulação de objetos.

Ao lado de colegas da UCLA, da Universidade de Utah e da Adobe Research, Yuksel apresentará Cascas grossas multicamadas, que propõe uma nova abordagem para permitir simulações de espessura para materiais como roupas de couro, travesseiros, tapetes e placas de metal. Essa abordagem evita o bloqueio de cisalhamento e captura com eficiência detalhes de rugas finas e abre a porta para simulações rápidas, de alta qualidade e com reconhecimento de espessura de uma variedade de estruturas.

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Outro desafio de movimento nas simulações ocorre quando os objetos colidem e se separam. No mundo real, os objetos geralmente são capazes de colidir e se separar novamente – ainda como duas formas distintas. Yuksel, com colegas da Universidade de Utah, apresentará um método para calcular eficientemente o Caminho mais curto para o limite para malhas de interseção de um determinado ponto interno. Ele oferece uma solução rápida e robusta para manipulação de colisão e auto-colisão enquanto simula objetos volumétricos deformáveis. Isso permite simular cenários de auto-colisão extremamente desafiadores usando técnicas eficientes. Um exemplo é o XPBD, que não fornece garantias na resolução de colisão, ao contrário dos métodos de simulação computacionalmente caros que devem manter quase um estado livre de colisão.

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Eventos interativos

Tudo na plataforma Roblox é interativo e em tempo real. A melhor maneira de experimentar nossos novos avanços é vê-los em ação por meio de demonstrações ao vivo e nossas sessões ao vivo em tempo real. No Roblox Generative AI em ação, os pesquisadores Brent Vincent e Kartik Ayyar demonstrarão como os criadores podem aproveitar a linguagem natural e outras expressões de intenção para construir objetos e cenas interativos sem modelagem ou codificação complexa. No Realidade Intermediada com um Personagem Impresso em 3D por IAKenny Mitchell da Roblox e Llogari Casas Cambra da 3Finery Ltd apresentarão um modelo de IA que processa o reconhecimento de fala ao vivo e gera respostas como um personagem impresso em 3D – animando os recursos do personagem em sincronia com o áudio.

Os cientistas da Roblox também falarão em painéis nos Frontier Workshops. No Além da IRL, como a mídia social interativa 3D está mudando a forma como interagimos, expressamos e pensamos, os cientistas da Roblox Lauren Cheatham e Carissa Kang se juntarão a especialistas de domínio, cientistas sociais e pesquisadores comportamentais para discutir como ambientes virtuais imersivos podem ajudar a moldar atitudes e comportamentos, apoiar a exploração de identidade e ajudar as gerações mais jovens a estabelecer limites saudáveis ​​que podem se estender ao seu mundo real. No Interações Expressivas de Avatar para Coexperiências Onlineos cientistas da Roblox Ian Sachs, Vivek Virma, Sean Palmer, Tom Sanocki e Kenny Mitchell, juntamente com outros especialistas, discutirão os desafios e as lições aprendidas com a implantação de experiências de interatividade remota e comunicação expressiva para uma grande comunidade global.

Adrian Xuan Wei Lim apresentará uma Sessão de Pôsteres Projeção reversa: mapeamento de textura do espaço local em tempo real, uma nova técnica projetiva projetada para uso em jogos que pinta um decalque diretamente na textura de um objeto 3D em tempo real. Ao usar técnicas de projeção que são computadas em texturas de espaço local e voltadas para fora, os criadores que usam qualquer coisa, desde dispositivos Android de baixo custo até desktops de jogos de alto nível, podem aproveitar a personalização de seus recursos. Esse pipeline proposto pode ser um passo para melhorar a velocidade e a versatilidade da pintura de modelos.


Veja todos os artigos que a equipe de pesquisa da Roblox apresentará no SIGGRAPH 2023 aqui. Visite nosso estande e sessões, listados abaixo. Estamos ansiosos para conhecê-lo pessoalmente!


Domingo, 6 de agosto

Segunda-feira, 7 de agosto

Terça-feira, 8 de agosto

Quarta-feira, 9 de agosto

Quinta-feira, 10 de agosto

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