تمت ترجمة المحتوى الموجود على هذا الموقع باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) أو تقنية الترجمة الآلية، وقد تحتوي على أخطاء.

Skip to content

Roblox تعرض أبحاثها في مجال الحركة ثلاثية الأبعاد والعرض في SIGGRAPH 2023

Three rabbits
نحن فخورون بمشاركة ابتكاراتنا في ACM SIGGRAPH 2023، المؤتمر الرائد للرسومات الحاسوبية والتقنيات التفاعلية، الذي سيُعقد في الفترة من 6 إلى 10 أغسطس في لوس أنجلوس. خلال هذا الحدث، سيقدم باحثونا عروضًا في ست جلسات للأوراق الفنية، وورشتين لـ Frontiers، وحدثين مباشرين في الوقت الحقيقي، وجلسة للملصقات. سيكون فريقنا متواجدًا طوال فترة المؤتمر لمناقشة Roblox وأبحاثنا في جناحنا. كما نود أن نعرب عن امتناننا للجنة لتسليط الضوء على عملنا في العرض الترويجي للأوراق البحثية التقنية الذي يتم اختياره بعناية فائقة.

تسعى Roblox Research إلى تطوير العلوم الأساسية للتكنولوجيا الخاصة بمنصتنا الاجتماعية ثلاثية الأبعاد، بهدف ربط مليار شخص ببعضهم البعض بروح من التفاؤل والكياسة. نحن نعمل على تطوير إنشاء المحتوى ثلاثي الأبعاد والمحاكاة الفيزيائية والإشراف في الوقت الفعلي باستخدام مزيج من المبادئ الأساسية وتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI). تتيح أحدث أعمالنا للشعر والأقمشة والأشياء والمناظر الطبيعية التفاعل مع الحركة والتصادمات والرياح تمامًا كما يحدث في العالم الحقيقي. نظرًا لأننا ندعم منصة عالمية تضم مئات الملايين من المستخدمين، يجب أن يتناسب كل جانب مع كل من جانب العميل والخادم، وأن يدعم أي جهاز بدءًا من الهواتف القديمة وصولًا إلى أحدث سماعات الرأس للواقع المعزز/الواقع الافتراضي. اقرأ المزيد عن العمل الذي سنقدمه أدناه، واطلع على جدول مواعيدنا في SIGGRAPH. 

العرض المحسّن

مع ازدياد واقعية العوالم ثلاثية الأبعاد، تزداد تعقيد الهياكل والتضاريس. يتطلب عرض هذه البيئات المعقدة حلولاً لتأثيرات العالم الحقيقي مثل الأقمشة المتموجة أو الملتوية، والتضاريس غير المستوية، وما إلى ذلك. في عرضهم التقديمي، "تبسيط السطح باستخدام مقاييس الخطأ الجوهرية"، يقترح الباحث في Roblox Hsueh-Ti Derek Liu وزملاؤه من جامعة كارنيجي ميلون وجامعة تورنتو طريقة لتبسيط التثليثات الجوهرية. يحافظ تبسيط الشبكة الكلاسيكي على مظهر الكائن لأغراض العرض، ولكن ماذا لو كان الهدف هو المحاكاة، حيث يمكن أن تكون الكائنات ملتوية أو منحنية أو مطوية؟ تعمل هذه الطريقة على تبسيط الشبكة للمحاكاة من خلال استكشاف المساحة الأكبر بكثير للتثليثات الداخلية، مما يؤدي إلى نتائج أسرع بأكثر من 1000 مرة في المهام الشائعة مثل حساب المسافات الجيوديسية. يمكن أن تساهم هذه الطريقة المبتكرة في مستويات أعلى من التفاصيل للمحاكاة.

سيقدم ليو أيضًا عملًا حول تتبع مسار حقل الارتفاع القابل للتفاضل بالتعاون مع زملائه من جامعة جورج ميسون وجامعة تورنتو وجامعة واترلو. وهذا يتيح عرضًا سريعًا وواقعيًا للتضاريس والظلال والأجسام ثلاثية الأبعاد لتطبيقات تدريب الذكاء الاصطناعي. يحقق هذا النهج معدلات إطارات في الوقت الفعلي، أسرع بكثير من معظم برامج العرض التفاضلي للشبكات ثلاثية الأبعاد الحالية. كما يفتح الباب أمام إمكانية تطبيقات العرض التفاعلي العكسي، بما في ذلك الإصدارات المستقبلية من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي وأدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالإشراف. يوضح الباحثون هذه الطريقة من خلال العديد من المهام التفاعلية، مثل تحسين التضاريس وتوليد الأشكال النصية.

حركة واقعية للأفاتار وما بعدها

حركة الإنسان معقدة ومتنوعة على نطاق واسع. هدفنا هو إعادة إنتاجها بدقة وبكل دقة من أجل الواقعية والتعبير في البيئات الافتراضية، وهو تحدٍ كبير. تعد المهام المتعددة، أو الجمع بين السلوكيات المختلفة بسلاسة، على سبيل المثال، أمرًا يجيده البشر جيدًا. تركز رسومات الكمبيوتر التقليدية على سلوكيات فردية مثل المشي أو الرمي، وتتطلب سلوكيات مركبة مكتوبة بشكل صريح. 

في ورقتهم البحثية، "التعلم الحركي المركب مع التحكم في المهام"، يحدد باحثو Roblox فيكتور زوردان وبي شو، جنبًا إلى جنب مع زملائهم من جامعة كليمسون وجامعة كاليفورنيا، ميرسيد، نهجًا جديدًا للتعلم المعزز للتحكم في الحركة متعددة المهام. يقترح هذا البحث نهجًا للتعلم المعزز للتحكم في الحركة المعقدة التي تحركها المهام للشخصيات المحاكاة فيزيائيًا. باستخدام نهج التحكم متعدد الأهداف هذا، يمكن للشخصيات أداء حركات مركبة متعددة المهام، مثل التلاعب بالكرات أثناء المشي. كما يمكنها الجمع بين مجموعة واسعة من الأنشطة الأخرى دون الحاجة إلى أمثلة حركة مرجعية صريحة للسلوك المركب. يدعم هذا النهج أيضًا التدريب الفعال من حيث العينات من خلال إعادة استخدام وحدات التحكم الحالية. 

تشكل تسريحات الشعر المحاكاة تحديًا آخر للحركة في البيئات ثلاثية الأبعاد الغامرة. ففي تلك البيئات، قد تنهار نماذج الشعر المصممة والمصففة بعناية على الفور تحت ثقلها الذاتي، غير قادرة على الحفاظ على أشكالها المقصودة في مواجهة قوة الجاذبية. يقترح البحث "التهيئة الخالية من الترهل لمحاكاة الشعر الهجينة القائمة على الخصلات"، الذي قدمه الباحث في Roblox Cem Yuksel وزملاؤه من LightSpeed Studios، إطار عمل جديد للتهيئة لأنظمة الشعر القائمة على الخصلات. يُزيل هذا العمل الترهل من خلال حل القوى الداخلية التي يجب أن يظهرها الشعر للحفاظ على شكله في ظل الجاذبية والقوى الخارجية الأخرى. ويتم تحقيق ذلك دون تيبس ديناميكيات الشعر بشكل غير ضروري ومن خلال مراعاة التصادمات على مستوى الخصلات. كما حصلت هذه الورقة البحثية على جائزة الشرف لأفضل الأوراق البحثية

Roblox هي منصة ثلاثية الأبعاد قائمة على المحاكاة، حيث تتم التفاعلات الأساسية بين الكائنات والأفاتار من خلال مبادئ الفيزياء الأساسية بدلاً من الكود الصريح. ونشارك هذا العام نتيجتين جديدتين حول تطورات مختلفة في محاكاة الكائنات.

بالتعاون مع زملاء من جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس وجامعة يوتا ومركز أبحاث Adobe، سيقدم Yuksel عرضًا بعنوان "Multi-layer Thick Shells" (الأغلفة السميكة متعددة الطبقات)، والذي يقترح نهجًا جديدًا للسماح بإجراء محاكاة تراعي السماكة لمواد مثل الملابس الجلدية والوسائد والحصائر والألواح المعدنية. يتجنب هذا النهج انغلاق القص ويلتقط بكفاءة تفاصيل التجاعيد الدقيقة، كما يفتح الباب أمام إجراء محاكاة سريعة وعالية الجودة تراعي السماكة لمجموعة متنوعة من الهياكل. 

يظهر تحدٍ آخر في مجال الحركة في عمليات المحاكاة عندما تصطدم الأجسام وتنفصل عن بعضها. في العالم الحقيقي، يمكن للأجسام عمومًا أن تصطدم ثم تنفصل مرة أخرى — مع الاحتفاظ بشكلين متميزين. سيقدم يوكسل، مع زملائه من جامعة يوتا، طريقة لحساب أقصر مسار إلى الحدود للشبكات المتقاطعة من نقطة داخلية معينة بكفاءة. وتوفر هذه الطريقة حلاً سريعًا وقويًا للتعامل مع التصادم والتصادم الذاتي أثناء محاكاة الأجسام الحجمية القابلة للتشوه. وهذا يسمح بمحاكاة سيناريوهات التصادم الذاتي الصعبة للغاية باستخدام تقنيات فعالة. ومن الأمثلة على ذلك XPBD، الذي لا يقدم أي ضمانات بشأن حل التصادم، على عكس طرق المحاكاة المكلفة حسابياً التي يجب أن تحافظ تقريباً على حالة خالية من التصادم.

الأحداث التفاعلية

كل شيء على منصة Roblox تفاعلي وفي الوقت الفعلي. أفضل طريقة لتجربة تطوراتنا الجديدة هي مشاهدتها أثناء العمل من خلال العروض التوضيحية الحية وجلساتنا الحية في الوقت الفعلي. في Roblox Generative AI in Action، سيقوم الباحثان Brent Vincent و Kartik Ayyar بعرض كيف يمكن للمبدعين الاستفادة من اللغة الطبيعية وتعبيرات النية الأخرى لإنشاء كائنات ومشاهد تفاعلية دون الحاجة إلى نمذجة أو برمجة معقدة. في "الواقع الوسيط مع شخصية مطبوعة ثلاثية الأبعاد باستخدام الذكاء الاصطناعي"، سيقدم كيني ميتشل من Roblox ولوجاري كاساس كامبرا من 3Finery Ltd نموذجًا للذكاء الاصطناعي يعالج التعرف على الكلام المباشر ويولد ردودًا في شكل شخصية مطبوعة ثلاثية الأبعاد — مع تحريك ملامح الشخصية بالتزامن مع الصوت. 

سيتحدث علماء Roblox أيضًا في حلقات نقاش في ورش عمل Frontier. في "ما وراء الواقع المباشر، كيف تغير وسائل التواصل الاجتماعي التفاعلية ثلاثية الأبعاد طريقة تفاعلنا وتعبيرنا وتفكيرنا"، ستنضم عالمتا Roblox لورين تشيثام وكاريسا كانغ إلى خبراء في المجال وعلماء اجتماع وباحثين سلوكيين لمناقشة كيف يمكن للبيئات الافتراضية الغامرة أن تساعد في تشكيل المواقف والسلوكيات، ودعم استكشاف الهوية، ومساعدة الأجيال الشابة على إرساء حدود صحية يمكن أن تمتد إلى عالمهم الحقيقي. في "التفاعلات التعبيرية للأفاتار من أجل التجارب المشتركة عبر الإنترنت"، سيناقش علماء Roblox إيان ساكس، وفيفيك فيرما، وشون بالمر، وتوم سانوكي، وكيني ميتشل، إلى جانب خبراء آخرين، التحديات والدروس المستفادة من نشر تجارب للتفاعل عن بُعد والتواصل التعبيري لمجتمع عالمي كبير.  

سيستضيف أدريان شوان وي ليم جلسة ملصقات لتقديم "العرض العكسي: تعيين نسيج الفضاء المحلي في الوقت الحقيقي"، وهي تقنية إسقاطية مبتكرة مصممة للاستخدام في الألعاب والتي ترسم ملصقًا مباشرةً على نسيج كائن ثلاثي الأبعاد في الوقت الحقيقي. باستخدام تقنيات الإسقاط التي يتم حسابها في نسيج الفضاء المحلي وتطلعها للخارج، يمكن للمبدعين الذين يستخدمون أي شيء بدءًا من أجهزة Android منخفضة التكلفة وحتى أجهزة الكمبيوتر المكتبية المخصصة للألعاب عالية الجودة الاستمتاع بتخصيص أصولهم. قد يكون هذا المسار المقترح خطوة نحو تحسين سرعة وتنوع طلاء النماذج.


اطلع على جميع الأوراق البحثية التي سيقدمها فريق Roblox Research في SIGGRAPH 2023 هنا. تفضل بزيارة جناحنا وحضور جلساتنا، المذكورة أدناه. نتطلع إلى لقائكم شخصيًا!


الأحد، 6 أغسطس

الاثنين، 7 أغسطس

الثلاثاء، 8 أغسطس

الأربعاء، 9 أغسطس

الخميس، 10 أغسطس