谷歌裸眼AR升级,云撸猫从未如此真实
本文来自微信公众号:机器之能(ID:almosthuman2017),作者:机器之能
一个大胆的想法,你想过在卧室里养一只老虎作宠物吗?
现在,只需在智能手机或平板电脑上使用 Google 搜索“老虎”,然后“见识实体大小的老虎”选项就会出现在搜索结果中,单击“3D 视图”,你的摄像头里就会跑出一只“老虎”了。
当然你也可以像神奇宝贝训练师一样,把老虎放在草地上,将自己的后花园变成动物园。这时候你只能透过手机近距离观察实体大小的老虎,不过当你移开手机之后是看不到老虎的,你也不会担心会被咬到。
狗和浣熊,谁才是你家养的?
不再羡慕俄罗斯人,黑熊来和你打招呼喽~
事实上,自去年初发布增强现实平台 ARCore 以来,谷歌一直在悄悄地改善其功能。ARCore 是谷歌推出的搭建增强现实应用程序的软件平台,类似苹果的 ARKit,它可以利用云软件和设备硬件的进步,将数字对象放到现实世界中。
支持 3D 图像和 AR。AR 通过智能手机屏幕可以将数字内容和信息覆盖到现实世界中。Google 推出的这项功能可以让人们在手机屏幕上浏览 3D 对象,同时也支持在近距离观看 3D 对象的比例和更多细节,这是在普通图像中无法看到的。
这背后整合了摄像头和 AR 技术,谷歌在 ARCore 和 ARKit 手机的搜索结果中加入 3D 模型,这些 3D 模型能直接通过 AR 预览,从而强化谷歌搜索结果的互动性和实用性。
当时,谷歌还为 ARCore 开发平台推出全新深度识别工具 Depth API,强化 AR 应用开发的体验。该工具可让开发者使用谷歌的动态深度算法、RGB 摄像头制作深度地图,让 AR 应用的体验更加自然。
这次新升级正是 ARCore 的全新 Depth API 的一部分,这个 API 不久后将允许开发人员完成所谓的“遮挡”,即在 AR 场景中,虚拟的人工物体会被场景中的真实物体所遮挡。
例如,在房间中构建一个虚拟的猫,当你把相机的角度放在床或桌子或其他物体之间时,你可以看到这只猫从视野中消失。
谷歌目前表示,他们已经做好了对其进行升级的准备,新的升级将会在未来让 AR 体验看起来更加真实。
此外,谷歌AI团队近日公布了一种全新的移动端 3D 识别方案:Objectron,其特点是可通过AI模型,在 2D 图像中预测物体在场景中的位置、尺寸和方向,可用于机器人、自动驾驶汽车、图像检索、AR 等场景。
为了训练 AI 模型,谷歌团队使用了移动端 AR session 数据(包括摄像头图像、稀疏 3D 点云、预测光线、平面区域等),弥补了移动设备不具备高端 3D 传感器的难题(市面上大多数 3D 数据依赖激光雷达等 3D 传感器,对日常物体的 3D 标记数据却很少)。
除了真实环境的数据外,还使用了合成的 AR 数据来提高AI预测准确性。为提高合成数据的质量(提升了10%准确性),谷歌研发了一个 AR 合成数据生成方案(AR Synthetic Data Generation),特点是可通过调整摄像头角度、识别平面、预测的光线数据,来生成符合物理规则的 3D 位置信息,以及符合场景的光线,让融入在具有 AR session 数据的场景中的虚拟物体看起来更自然。要想开启这项功能,你需要准备一台运行 Android 7.0 或更高版本的 Android 智能手机 或者运行 iOS 11 或适用于 Android / iOS 的 Google Chrome 浏览器。
谷歌可提供的 3D 动物玩法包括二十余种,包括狮子、虎、猎豹、鲨鱼、刺猬、鸭、企鹅、狼、琵琶鱼、山羊、罗威纳犬、蛇类、鹰、棕熊、鳄鱼、马、金刚鹦鹉、哈巴狗、龟、猫、章鱼、狗等。
例如搜索“鲨鱼(shark)”,在图片搜索结果和Wikipedia对鲨鱼的描述下面,您将看到一个小框,上面写着:“近距离见识真实大小的鲨鱼”。单击“3D 视图”按钮,然后单击“在您的空间中查看”以查看周围环境中的熊猫。你需要授予Google访问相机的权限,才能将鲨鱼插入自己的空间。
接下来你就可以透过手机观察真实般大小的鲨鱼。
通过这种方式,你还可以看到其他更多的动物,例如狗、熊猫和乌龟。
很多推特网友也纷纷“大开脑洞”,尝试更多玩法,让虚拟动物与环境更匹配,比如让熊猫坐在沙发上,营造出一副“懒洋洋”宅家的景象。
譬如狮子、蛇和老虎。
还有网友晒出了与狮子共处一室的图片,当看到威风凛凛的狮子站在身旁,是否会感到一丝恐惧?
受疫情影响,不少人困于家中,虚拟动物的出现让人们的生活多了一丝趣味,甚至帮助很多家长解决在家带娃找不到趣味游戏的困扰。
谷歌 3D 动物走红,让 AR 技术的价值得到挖掘,带来更多教育用户的空间。疫情期间,AR 与 3D 结合的体验还在持续,AR 技术也会在除娱乐之外的其他地方发挥更大的价值。
本文来自微信公众号:机器之能(ID:almosthuman2017),作者:机器之能
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