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Googleの新しい3Dオブジェクト認識プロセスはすぐに素晴らしいAR体験を可能にするかもしれません!/ グーグル

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最近では、Snapchatの「」はARの世界で即座にヒットしました。ハイテク企業がARの可能性で何か素晴らしいことをすることができたのは初めてではなく、間違いなく最後の時間ではありませんでした。

人工現実が時間とともに進む中で、ブランディングや広告にこのような技術を使う上でますますストレスが増しています。結局のところ、ARは企業がより没入型で魅力的なビジュアル要素を利用するのを助けるでしょう。

しかし、ARの3Dモデリングの限界と、スマートフォンのカメラが仮想的な外観と正確に一致するようにオブジェクトサイズを慎重にスケーリングし、現実世界のシーンにオブジェクトを階層化するための現実的な描写を与える能力は課題として浮上しています。

しかし、それは今後のARレンダリングの大幅な変化を示唆しているので、もはやそうではありません。

同社は、Google AIリサーチブログを通じて3Dモデリングの最新の進歩に関する詳細を共有し、それに従って、ハイテク大手は、私たちの日常生活の中でオブジェクトのためのモバイルリアルタイム3Dオブジェクト検出パイプラインとして機能するMediaPipe Objectronを作りました。2Dで画像を検出し、機械学習モデルの助けを借りてポーズとサイズの推定値を作成し、それらによって作成された新しい3Dデータセットに基づいてトレーニングされます。

このプロセスにより、Googleは世界のオブジェクトのサイズ、位置、向きを非常に正確に捉えることを目指しており、さらに驚くべき便利なデジタル配置ツールにつながる可能性があります。

さらに、AR合成データ生成と呼ばれる同社の新しいアプローチは、ARセッションデータを保持するシーンに仮想オブジェクトを配置することができます。これにより、Googleはカメラのポーズを活用し、平面サーフェスを検出し、照明を推定し、物理的に可能性が高いだけでなく、シーンをより現実的に一致させる配置を生成することができました。それはすべて、レンダリングされたオブジェクトがシーンのジオメトリに従って移動し、現実世界にシームレスにフィットする高品質の合成データをもたらしました。

実際の環境でこのようなAR製品の配置の最大の例は.

このような初期の使用法は確かに気が遠くなるが、3Dモデリングは、プロセスの進歩により多くの仮想配置をよりスマートにし続け、人々がすぐに現実の世界で自分の好きなものがどのように見えるかを見るオプションでオンラインで製品を購入する方法の1つです。

Google は、開発者コミュニティと、機能強化に関連する将来の見通しと共に、その進歩を共有しています。これを超えて、アップルはまた、独自のARメガネの発明と一緒に、新しい専用のARアプリに取り組んでいると伝えられています。

それでは、2020年後半に大規模なARアップデートが期待できるのでしょうか?時間だけが教えてくれます。

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