online gambling singapore online gambling singapore online slot malaysia online slot malaysia mega888 malaysia slot gacor live casino malaysia online betting malaysia mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 祖克伯虛擬分身眼神死,打造元宇宙真的這麼難?盤點 VR 技術發展的 3 大難題

摘要: 自從祖克伯提出「元宇宙」的概念後,讓相關的技術和討論快速爆紅,網友們也都相當期待能在不久後的未來進入元宇宙體驗。


自從祖克伯提出「元宇宙」的概念後,讓相關的技術和討論快速爆紅,網友們也都相當期待能在不久後的未來進入元宇宙體驗。上週祖克伯發出了一張在 Meta 正開發中的應用程式 Horizo​​n Worlds 中的自拍照,然而,空洞的雙眼和僵硬的表情,再加上單調的背景模型,讓全球網友相當傻眼。

這張照片引來諸多網友的批評,認為祖克伯在元宇宙中砸了數十億,卻只能做成這樣,令人難以置信。而祖克伯也在幾天後回應承認照片確實「非常基本」,同時發布了一張較為精細的臉部設計圖,稱之後 Horizo​​n 將推出「重大更新」。並且將會在 Meta 秋季舉辦的年度會議中分享更多細節。

然而,為何祖克伯砸了重金,卻只能做出這種「過於基本」的品質?VR 技術真的如此困難嗎?

受限技術問題,要有突破大不易

虛擬世界中,VR 虛擬分身要看起來「不錯」並能隨時運行(而且要在頭戴式頭盔中的應用程式運行,而非體積又大又重的桌機),首先就已經是相當不容易的事。

大多數的穿戴式頭盔,如 Meta 推出的 Quest 2 仍然存在許多技術問題,包括GPU、RAM 等硬體數量的限制。雖然透過頭盔還是可以讓這些虛擬分身即時偵測人類臉部和身體部位的動作,但要打造出超精細的的 VR 化身,就有點難度了。

此外,目前大多數使用 VR 的用戶,並不會使用額外的感測器來追蹤身體其他部位,大多只能依靠頭戴式裝置和手部控制器中的感測器。這也是為何許多社交軟體中,只能顯現用戶上半身的原因。

Horizo​​n Worlds 目前也建議構建立世界的開發人員,最好一次只開放 8 到 12 名用戶。因為越多的玩家將需要越多的資源,並且在建立時可能會增加一些限制。

虛擬分身不逼真不行,太真實也不行

另外,用戶對於虛擬世界中的分身在外觀和行為上也都有不同的期待。有些人會希望虛擬分身盡量像自己真實的樣貌,但也會有人希望可以在虛擬世界中自由自在地打造特別的造型。英國新創 Lumirithmic 的技術長 Abhijeet Ghosh 表示,即使是專門做視覺效果領域的專家,要完成這麼豐富的虛擬分身也很困難。

虛擬分身創建平台 Ready Player Me 的執行長兼聯合創創辦 Timmu Tõke 也表示,在 VR 環境中,要創建一個看起來不錯且性能良好的化身,其實真的非常困難。

要打造一個極為真實的虛擬人像,首先要完整掃描一個人的臉部表情以創建頭部的 3D 模型,再對其進行動畫處理。這個過程目前需要大量設備,包括相機、燈和電腦運算。

Ghosh 表示,Lumirithmic 目前使用現有的電子設備(如手機和平板)來進行掃描,但這些技術仍處於早期階段。

另外,虛擬分身逼真的臉也很容易產生恐怖谷的問題。許多人對於「介於人類與非人類之間」的存在(包括人形玩偶、機器人等)感到害怕。 Tõke 表示,要創造一個超越恐怖谷的逼真形象非常困難,不管怎麼做,最後看起來都還是令人毛骨悚然。

VR 最大的問題不是技術,而是功能?

目前 VR 主要使用 1 對 1 的運動控制系統,但其實不需要穿戴式頭盔,就可以進行這樣的遊戲,例如任天堂遊戲機 Wii 或是 Switch 的健身環。如果未來元宇宙要為用戶提供更多的選項,1 對 1 的運動控制系統將不會是最好的解方,而是會需要巨集或是指令集( input macro)。

虛擬遊戲世界中,將會需要更多操作選項。雖然遊戲控制器可以將許多複雜的動作精簡成一個單一的輸入,但是輸入的資訊越多,用戶可以做到的事情就越多。也就是說,把輸入的複雜資訊濃縮成更簡單的動作,而這些動作可以相互疊加。

因此,如果元宇宙打算進入 VR 世界,那麼最大的障礙不只是提升硬體設備或是打造更精細的遊戲畫面,而是深入思考用戶會在裡面做什麼,以及這些行為對 VR 有何獨特之處?

畢竟,如果可以在普通的螢幕上就做到所有事情,那麼用戶花錢購買穿戴式頭盔,又有什麼意義呢?

轉貼自: buzzorange.com

若喜歡本文,請關注我們的臉書 Please Like our Facebook Page: Big Data In Finance


留下你的回應

以訪客張貼回應

0
  • 找不到回應