Roblox SIGGRAPH 2023 में 3D मोशन और रेंडरिंग रिसर्च प्रस्तुत करेगा

रॉब्लॉक्स रिसर्च हमारे सोशल 3D प्लेटफ़ॉर्म के लिए प्रौद्योगिकी के मौलिक विज्ञान पर काम करती है, जिसका लक्ष्य आशावाद और सभ्यता के साथ एक अरब लोगों को जोड़ना है। हम प्रथम सिद्धांतों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीकों के संयोजन का उपयोग करके 3D सामग्री निर्माण, भौतिक सिमुलेशन, और वास्तविक समय में मॉडरेशन को आगे बढ़ाते हैं। हमारा नवीनतम कार्य बालों, कपड़ों, वस्तुओं और परिदृश्यों को गति, टकराव और हवा पर उसी तरह प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाता है जैसे वे वास्तविक दुनिया में करते हैं। क्योंकि हम एक वैश्विक प्लेटफ़ॉर्म का समर्थन करते हैं जिसमें करोड़ों उपयोगकर्ता हैं, इसलिए हर पहलू को क्लाइंट और सर्वर-साइड दोनों पर स्केल करना चाहिए और पुराने फोन से लेकर नवीनतम AR/VR हेडसेट तक किसी भी डिवाइस का समर्थन करना चाहिए। नीचे हम जो काम प्रस्तुत करेंगे, उसके बारे में और पढ़ें, और SIGGRAPH में हमें कहाँ मिलना है, उसका शेड्यूल देखें। 

अनुकूलित रेंडरिंग

जैसे-जैसे 3डी दुनिया अधिक यथार्थवादी होती जा रही है, संरचनाएं और इलाके तेजी से जटिल होते जा रहे हैं। इन जटिल वातावरणों को रेंडर करने के लिए वास्तविक दुनिया के प्रभावों जैसे लहरदार या मुड़े हुए कपड़े, असमान इलाके, आदि के लिए समाधानों की आवश्यकता होती है। अपनी प्रस्तुति, 'इंट्रिन्सिक एरर मेट्रिक्स का उपयोग करके सतह सरलीकरण' (Surface Simplification Using Intrinsic Error Metrics) में, Roblox के शोधकर्ता ह्सुए-टी डेरेक लियू और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय तथा टोरंटो विश्वविद्यालय के सहयोगियों ने इंट्रिन्सिक ट्रायंगुलेशन को सरल बनाने के लिए एक विधि का प्रस्ताव किया है। क्लासिक मेष सरलीकरण रेंडरिंग उद्देश्यों के लिए किसी वस्तु की उपस्थिति को बरकरार रखता है, लेकिन क्या होगा अगर लक्ष्य सिमुलेशन हो, जहाँ वस्तुओं को मरोड़ा, मोड़ा या मुड़ा जा सकता है? यह विधि अंतर्निहित त्रिभुलीकरणों की विशाल रूप से बड़ी जगह का पता लगाकर सिमुलेशन के लिए मेष को सरल बनाती है, जिससे भू-गोलीय दूरी की गणना जैसे सामान्य कार्यों पर 1,000 गुना से अधिक तेज़ परिणाम मिलते हैं। यह नवीन विधि सिमुलेशन के लिए अधिक स्तर के विवरण में योगदान कर सकती है।

लियू जॉर्ज मेसन यूनिवर्सिटी, यूनिवर्सिटी ऑफ़ टोरंटो और यूनिवर्सिटी ऑफ़ वॉटरलू के सहयोगियों के साथ मिलकर डिफरेंशिएबल हाइटफील्ड पाथ ट्रेसिंग पर भी काम प्रस्तुत करेंगे। यह एआई प्रशिक्षण अनुप्रयोगों के लिए इलाके, छायाओं और 3डी वस्तुओं का तेज़, यथार्थवादी रेंडरिंग सक्षम बनाता है। यह दृष्टिकोण अधिकांश मौजूदा 3D मेष डिफरेंशियल रेंडरर्स की तुलना में कई गुना तेज़, रीयल-टाइम फ्रेम दरों को प्राप्त करता है। यह इंटरैक्टिव इन्वर्स रेंडरिंग अनुप्रयोगों की संभावना को खोलता है, जिसमें हमारे जेनरेटिव एआई और मॉडरेशन एआई टूल के भविष्य के संस्करण शामिल हैं। शोधकर्ताओं ने इस पद्धति को कई इंटरैक्टिव कार्यों, जैसे कि इलाके का अनुकूलन और टेक्स्ट-आधारित आकार जेनरेशन के साथ प्रदर्शित किया है।

अवतारों और उससे परे के लिए यथार्थवादी गति

मानव गति जटिल और व्यापक रूप से विविध है। हमारा लक्ष्य वर्चुअल वातावरण में यथार्थवाद और अभिव्यक्ति के लिए इसकी सभी सटीकता के साथ पुनरुत्पादन करना है, जो एक बड़ी चुनौती है। उदाहरण के लिए, मल्टीटास्किंग, या विभिन्न व्यवहारों को सहजता से संयोजित करना, ऐसी चीज है जिसमें मनुष्य बहुत निपुण हैं। पारंपरिक कंप्यूटर ग्राफिक्स चलना या फेंकना जैसे एकल व्यवहारों पर केंद्रित है, और इसके लिए स्पष्ट रूप से निर्मित संयुक्त व्यवहारों की आवश्यकता होती है। 

अपने पेपर, 'टास्क कंट्रोल के साथ कंपोजिट मोशन लर्निंग' में, रॉब्लॉक्स के शोधकर्ता विक्टर ज़ोर्डन और पेई शू, क्लेम्सन यूनिवर्सिटी और कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय, मर्सिड के सहयोगियों के साथ, मल्टीटास्क मोशन कंट्रोल के लिए एक नया रिइन्फोर्समेंट लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं। यह शोध भौतिक रूप से सिमुलेटेड पात्रों के लिए जटिल कार्य-संचालित मोशन कंट्रोल के लिए एक रिइन्फोर्समेंट लर्निंग दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है। इस बहु-उद्देश्यीय-नियंत्रण दृष्टिकोण के साथ, पात्र संयुक्त बहु-कार्य मोशन्स, जैसे कि चलते-फिरते जोंग्लिंग करना, कर सकते हैं। वे संयुक्त व्यवहार के स्पष्ट संदर्भ मोशन उदाहरणों के बिना अन्य गतिविधियों की एक विस्तृत श्रृंखला को भी जोड़ सकते हैं। यह दृष्टिकोण मौजूदा कंट्रोलर्स का पुन: उपयोग करके नमूना-कुशल प्रशिक्षण का भी समर्थन करता है। 

Roblox एक सिमुलेशन-आधारित 3D प्लेटफ़ॉर्म है, जिसमें वस्तुओं और अवतारों के बीच प्राथमिक अंतःक्रियाएँ स्पष्ट कोड के बजाय प्रथम सिद्धांत भौतिकी द्वारा मध्यस्थता की जाती हैं। इस वर्ष हम वस्तु सिमुलेशन में विभिन्न प्रगति पर दो नए परिणाम साझा कर रहे हैं।

यूसीएलए, यूटा विश्वविद्यालय, और एडोब रिसर्च के सहयोगियों के साथ, युक्सेल 'मल्टी-लेयर थिक शेल्स' प्रस्तुत करेंगे, जो चमड़े के परिधान, तकिए, चटाई, और धातु के बोर्ड जैसी सामग्रियों के लिए मोटाई-जागरूक सिमुलेशन की अनुमति देने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है। यह दृष्टिकोण शियर लॉकिंग से बचाता है और कुशलता से महीन झुर्रियों का विवरण कैद करता है और विभिन्न प्रकार की संरचनाओं के तेज़, उच्च-गुणवत्ता वाले, मोटाई-जागरूक सिमुलेशन के लिए रास्ता खोलता है। 

इंटरैक्टिव इवेंट्स

Roblox प्लेटफ़ॉर्म पर सब कुछ इंटरैक्टिव और रीयल-टाइम में है। हमारी नई प्रगति का अनुभव करने का सबसे अच्छा तरीका लाइव डेमो और हमारे रीयल-टाइम लाइव सत्रों के माध्यम से उन्हें क्रिया में देखना है। Roblox जनरेटिव AI इन एक्शन में, शोधकर्ता ब्रेंट विंसेंट और कार्तिक अय्यर यह प्रदर्शित करेंगे कि कैसे निर्माता जटिल मॉडलिंग या कोडिंग के बिना इंटरैक्टिव वस्तुओं और दृश्यों का निर्माण करने के लिए प्राकृतिक भाषा और इरादे की अन्य अभिव्यक्तियों का लाभ उठा सकते हैं। 'एक एआई 3डी-प्रिंटेड कैरेक्टर के साथ इंटरमीडिएटेड रियलिटी' में, रॉब्लॉक्स के केनी मिशेल और 3फिनरी लिमिटेड के लॉगारी कासास कैम्ब्रा एक एआई मॉडल का प्रदर्शन करेंगे जो लाइव स्पीच रिकग्निशन को प्रोसेस करता है और एक 3डी-प्रिंटेड कैरेक्टर के रूप में प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है — ऑडियो के साथ सिंक में कैरेक्टर की विशेषताओं को एनिमेट करते हुए। 

रॉब्लॉक्स के वैज्ञानिक फ्रंटियर वर्कशॉप में पैनलों पर भी बोलेंगे। 'बीयॉन्ड IRL, कैसे 3डी इंटरैक्टिव सोशल मीडिया हमारे इंटरैक्ट करने, व्यक्त करने और सोचने के तरीके को बदल रहा है' में, रॉब्लॉक्स की वैज्ञानिक लॉरेन चीथम और कैरिसा कांग डोमेन विशेषज्ञों, समाजशास्त्रियों और व्यवहारिक शोधकर्ताओं के साथ इस पर चर्चा करने के लिए शामिल होंगी कि कैसे इमर्सिव वर्चुअल वातावरण दृष्टिकोण और व्यवहार को आकार देने में मदद कर सकते हैं, पहचान की खोज में सहायता कर सकते हैं, और युवा पीढ़ियों को स्वस्थ सीमाएँ स्थापित करने में मदद कर सकते हैं जो उनके वास्तविक दुनिया तक भी फैल सकती हैं। 'एक्सप्रेसिव अवतार इंटरैक्शंस फॉर को-एक्सपीरियंस ऑनलाइन' में, रॉब्लॉक्स वैज्ञानिक इयान सैक्स, विवेक वर्मा, सीन पाल्मर, टॉम सैनोकी और केनी मिशेल, अन्य विशेषज्ञों के साथ, एक बड़े वैश्विक समुदाय के लिए दूरस्थ इंटरैक्टिविटी और अभिव्यक्तिपूर्ण संचार के लिए अनुभवों को तैनात करने से सीखे गए चुनौतियों और सबकों पर चर्चा करेंगे।  

एड्रियन सुआन वेई लिम एक पोस्टर सत्र की मेजबानी करेंगे जिसमें वे 'रिवर्स प्रोजेक्शन: रीयल-टाइम लोकल स्पेस टेक्सचर मैपिंग' प्रस्तुत करेंगे, जो कि खेलों में उपयोग के लिए डिज़ाइन की गई एक नवीन प्रक्षेपी तकनीक है जो वास्तविक समय में सीधे एक 3D वस्तु की बनावट पर एक डिकाल लगाती है। स्थानीय अंतरिक्ष बनावटों में गणना की जाने वाली और बाहर की ओर देखने वाली प्रक्षेपण तकनीकों का उपयोग करके, लो-एंड एंड्रॉइड डिवाइस से लेकर हाई-एंड गेमिंग डेस्कटॉप तक का उपयोग करने वाले निर्माता अपने एसेट्स के निजीकरण का आनंद ले सकते हैं। यह प्रस्तावित पाइपलाइन मॉडल पेंटिंग की गति और बहुमुखी प्रतिभा को बेहतर बनाने की दिशा में एक कदम हो सकता है।

यहाँ वे सभी पेपर देखें जो Roblox Research टीम SIGGRAPH 2023 में प्रस्तुत करेगी। नीचे सूचीबद्ध हमारे बूथ और सत्रों पर आएँ। हम आपसे व्यक्तिगत रूप से मिलने के लिए उत्सुक हैं!

रविवार, 6 अगस्त

• सुबह 9 बजे: फ्रंटियर्स वर्कशॉप: IRL से परे, 3D इंटरैक्टिव सोशल मीडिया हमारे बातचीत करने, अभिव्यक्त करने और सोचने के तरीके को कैसे बदल रहा है (कक्ष 301 बी)
• दोपहर 3:45 बजे: टॉक: रिग के बिना रिगिंग: कैरेक्टर एनिमेशन में नए तरीके (कक्ष 515 बी)

सोमवार, 7 अगस्त

• सुबह 9 बजे: पोस्टर सत्र: रिवर्स प्रोजेक्शन: रीयल-टाइम लोकल स्पेस टेक्सचर मैपिंग (वेस्ट लॉबी प्रवेश द्वार)
• सुबह 9 बजे: फ्रंटियर्स कार्यशाला: ऑनलाइन सह-अनुभवों में अभिव्यक्तिपूर्ण अवतार इंटरैक्शन (कक्ष 301 बी)

मंगलवार, 8 अगस्त

• सुबह 11:38 बजे: तकनीकी पत्र: एक्सेलेरेटेड डिस्कंटीन्यूटीज़ के साथ डिफरेंशिएबल हाइटफील्ड पाथ ट्रेसिंग (पेट्री हॉल सी)
• दोपहर 2:20 बजे: तकनीकी पत्र: स्ट्रैंड-आधारित हाइब्रिड हेयर सिमुलेशन के लिए सैग-फ्री इनिशियलाइज़ेशन *सम्माननीय उल्लेख (पेट्री हॉल C)
• दोपहर 2:54: तकनीकी पत्र: बहु-परत मोटे खोल (पेट्री हॉल C)
• शाम 6 बजे: रीयल-टाइम लाइव: रॉब्लॉक्स जेनरेटिव एआई इन एक्शन (वेस्ट हॉल बी)
• शाम 6 बजे: रीयल-टाइम लाइव: एआई 3डी प्रिंटेड कैरेक्टर के साथ इंटरमीडिएटेड रियलिटी (वेस्ट हॉल बी)

बुधवार, 9 अगस्त

• दोपहर 3:45 बजे: तकनीकी पेपर: टास्क कंट्रोल के साथ कंपोजिट मोशन लर्निंग (पेट्री हॉल C)
• दोपहर 3:45 बजे: तकनीकी पत्र: निष्क्रिय सक्शन कप का प्रतिबंध-आधारित सिमुलेशन (पेट्री हॉल डी)
• 3:45pm: तकनीकी पत्र: अंतर्निहित त्रुटि मीट्रिक्स का उपयोग करके सतह सरलीकरण (कक्ष 502 एबी)

गुरुवार, 10 अगस्त

• दोपहर 2:11 बजे: तकनीकी पत्र: स्व-अंतरसंमिलित जालों के लिए सीमा तक का सबसे छोटा मार्ग (पेट्री हॉल C)