Roblox sẽ trình bày nghiên cứu về chuyển động 3D và kết xuất tại SIGGRAPH 2023

Roblox Research theo đuổi khoa học cơ bản về công nghệ cho nền tảng 3D xã hội của chúng tôi, với mục tiêu kết nối một tỷ người với sự lạc quan và văn minh. Chúng tôi thúc đẩy việc tạo nội dung 3D, mô phỏng vật lý và kiểm duyệt thời gian thực bằng cách kết hợp các nguyên lý cơ bản và kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI). Công trình mới nhất của chúng tôi cho phép tóc, vải, đồ vật và cảnh quan phản ứng với chuyển động, va chạm và gió giống như trong thế giới thực. Vì chúng tôi hỗ trợ một nền tảng toàn cầu với hàng trăm triệu người dùng, mọi khía cạnh phải có khả năng mở rộng cả ở phía máy khách và máy chủ, đồng thời hỗ trợ mọi thiết bị, từ điện thoại cũ đến các thiết bị đeo AR/VR mới nhất. Đọc thêm về công trình mà chúng tôi sẽ trình bày dưới đây và xem lịch trình để biết nơi bạn có thể tìm thấy chúng tôi tại SIGGRAPH. 

Kết xuất được tối ưu hóa

Khi các thế giới 3D trở nên chân thực hơn, cấu trúc và địa hình ngày càng phức tạp. Việc hiển thị các môi trường phức tạp này đòi hỏi các giải pháp cho các hiệu ứng thực tế như vải gợn sóng hoặc xoắn, địa hình không bằng phẳng, v.v. Trong bài thuyết trình "Đơn giản hóa bề mặt bằng các chỉ số lỗi nội tại", nhà nghiên cứu Roblox Hsueh-Ti Derek Liu cùng các đồng nghiệp từ Đại học Carnegie Mellon và Đại học Toronto đề xuất một phương pháp để đơn giản hóa lưới tam giác nội tại. Phương pháp đơn giản hóa lưới truyền thống giữ nguyên ngoại hình của đối tượng cho mục đích hiển thị, nhưng nếu mục tiêu là mô phỏng, nơi các đối tượng có thể bị xoắn, uốn cong hoặc gấp lại thì sao? Phương pháp này đơn giản hóa lưới cho mô phỏng bằng cách khám phá không gian rộng lớn hơn nhiều của các cấu trúc tam giác nội tại, dẫn đến kết quả nhanh hơn hơn 1.000 lần trên các tác vụ thông thường như tính toán khoảng cách địa hình. Phương pháp mới này có thể góp phần nâng cao mức độ chi tiết cho mô phỏng.

Liu cũng sẽ trình bày công trình về "Differentiable Heightfield Path Tracing" hợp tác với các đồng nghiệp từ Đại học George Mason, Đại học Toronto và Đại học Waterloo. Điều này cho phép hiển thị nhanh chóng và chân thực địa hình, bóng đổ và các đối tượng 3D cho các ứng dụng đào tạo AI. Cách tiếp cận này đạt được tốc độ khung hình thời gian thực, nhanh hơn nhiều lần so với hầu hết các trình kết xuất vi phân lưới 3D hiện có. Nó mở ra khả năng cho các ứng dụng kết xuất nghịch đảo tương tác, bao gồm các phiên bản tương lai của các công cụ AI tạo sinh và AI kiểm duyệt của chúng tôi. Các nhà nghiên cứu chứng minh phương pháp này bằng nhiều tác vụ tương tác, chẳng hạn như tối ưu hóa địa hình và tạo hình dạng dựa trên văn bản.

Chuyển động thực tế cho avatar và hơn thế nữa

Chuyển động của con người phức tạp và đa dạng. Mục tiêu của chúng tôi là tái tạo chính xác điều này với độ chân thực cao nhất để thể hiện sự chân thực và biểu cảm trong môi trường ảo, đây là một thách thức lớn. Chuyển động đa nhiệm, hay kết hợp các hành vi khác nhau một cách mượt mà, là điều con người rất giỏi. Đồ họa máy tính truyền thống tập trung vào các hành vi đơn lẻ như đi bộ hoặc ném, và yêu cầu các hành vi kết hợp được lập trình rõ ràng. 

Trong bài báo "Composite Motion Learning with Task Control", các nhà nghiên cứu Roblox Victor Zordan và Pei Xu, cùng các đồng nghiệp từ Đại học Clemson và Đại học California, Merced, đã trình bày một phương pháp học tăng cường mới cho kiểm soát chuyển động đa nhiệm. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp học tăng cường cho kiểm soát chuyển động phức tạp dựa trên nhiệm vụ cho các nhân vật được mô phỏng vật lý. Với phương pháp điều khiển đa mục tiêu này, các nhân vật có thể thực hiện các chuyển động đa nhiệm tổng hợp, như tung hứng trong khi đi bộ. Họ cũng có thể kết hợp một loạt các hoạt động khác mà không cần các ví dụ chuyển động tham chiếu rõ ràng về hành vi kết hợp. Phương pháp này cũng hỗ trợ đào tạo hiệu quả về mẫu bằng cách tái sử dụng các bộ điều khiển hiện có. 

Roblox là một nền tảng 3D dựa trên mô phỏng, trong đó các tương tác chính giữa các đối tượng và với các avatar được điều tiết bởi các nguyên lý vật lý cơ bản thay vì mã lệnh rõ ràng. Năm nay, chúng tôi chia sẻ hai kết quả mới về những tiến bộ khác nhau trong mô phỏng đối tượng.

Cùng với các đồng nghiệp từ UCLA, Đại học Utah và Adobe Research, Yuksel sẽ trình bày Multi-layer Thick Shells, đề xuất một phương pháp mới cho phép mô phỏng có tính đến độ dày đối với các vật liệu như quần áo da, gối, thảm và tấm kim loại. Phương pháp này tránh được hiện tượng khóa cắt và nắm bắt hiệu quả các chi tiết nếp nhăn nhỏ, đồng thời mở ra cơ hội cho việc mô phỏng nhanh chóng, chất lượng cao và có tính đến độ dày đối với nhiều cấu trúc khác nhau. 

Sự kiện tương tác

Mọi thứ trên nền tảng Roblox đều tương tác và diễn ra theo thời gian thực. Cách tốt nhất để trải nghiệm những tiến bộ mới của chúng tôi là xem chúng hoạt động thông qua các bản demo trực tiếp và các phiên Trực tiếp theo thời gian thực. Tại Roblox Generative AI in Action, các nhà nghiên cứu Brent Vincent và Kartik Ayyar sẽ trình diễn cách các nhà sáng tạo có thể tận dụng ngôn ngữ tự nhiên và các biểu hiện ý định khác để xây dựng các đối tượng và cảnh tương tác mà không cần mô hình hóa hoặc mã hóa phức tạp. Tại sự kiện "Thực tế trung gian với nhân vật 3D in 3D do AI tạo ra", Kenny Mitchell của Roblox và Llogari Casas Cambra của 3Finery Ltd sẽ giới thiệu một mô hình AI xử lý nhận dạng giọng nói trực tiếp và tạo ra phản hồi dưới dạng một nhân vật 3D in 3D — làm cho các đặc điểm của nhân vật chuyển động đồng bộ với âm thanh. 

Các nhà khoa học của Roblox cũng sẽ tham gia các phiên thảo luận tại các hội thảo Frontier. Tại phiên "Beyond IRL: Cách mạng truyền thông xã hội tương tác 3D đang thay đổi cách chúng ta tương tác, biểu đạt và suy nghĩ", các nhà khoa học Roblox Lauren Cheatham và Carissa Kang sẽ cùng các chuyên gia lĩnh vực, nhà khoa học xã hội và nhà nghiên cứu hành vi thảo luận về cách môi trường ảo đắm chìm có thể định hình thái độ và hành vi, hỗ trợ khám phá bản sắc, và giúp thế hệ trẻ thiết lập ranh giới lành mạnh có thể áp dụng vào thế giới thực. Tại phiên thảo luận “Tương tác Avatar Biểu cảm cho Trải nghiệm Chung Trực tuyến”, các nhà khoa học Roblox Ian Sachs, Vivek Virma, Sean Palmer, Tom Sanocki và Kenny Mitchell, cùng các chuyên gia khác, sẽ thảo luận về thách thức và bài học kinh nghiệm từ việc triển khai các trải nghiệm tương tác từ xa và giao tiếp biểu cảm cho một cộng đồng toàn cầu rộng lớn.  

Adrian Xuan Wei Lim sẽ chủ trì một phiên trình bày poster để giới thiệu "Reverse Projection: Real-Time Local Space Texture Mapping", một kỹ thuật chiếu mới được thiết kế cho trò chơi, cho phép vẽ decal trực tiếp lên bề mặt của đối tượng 3D theo thời gian thực. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật chiếu được tính toán trên kết cấu không gian cục bộ và hướng ra ngoài, các nhà sáng tạo sử dụng mọi thiết bị từ điện thoại Android cấp thấp đến máy tính chơi game cao cấp đều có thể tận hưởng việc cá nhân hóa tài sản của mình. Quy trình đề xuất này có thể là bước tiến hướng tới việc cải thiện tốc độ và tính linh hoạt của việc vẽ mô hình.

Xem tất cả các bài báo mà nhóm Roblox Research sẽ trình bày tại SIGGRAPH 2023 tại đây. Hãy ghé thăm gian hàng và các phiên họp của chúng tôi, được liệt kê dưới đây. Chúng tôi mong được gặp bạn trực tiếp!

Chủ nhật, ngày 6 tháng 8

• 9 giờ sáng: Hội thảo Frontiers: Vượt ra ngoài IRL, cách mạng xã hội tương tác 3D đang thay đổi cách chúng ta tương tác, thể hiện và suy nghĩ như thế nào (Phòng 301 B)
• 3:45 chiều: Bài thuyết trình: Rigging Without the Rig: Các phương pháp mới trong hoạt hình nhân vật (Phòng 515 B)

Thứ Hai, ngày 7 tháng 8

• 9 giờ sáng: Phiên trình bày poster: Chiếu ngược: Áp dụng kết cấu không gian cục bộ theo thời gian thực (Lối vào sảnh phía Tây)
• 9 giờ sáng: Hội thảo Frontiers: Tương tác avatar biểu cảm trong trải nghiệm chung trực tuyến (Phòng 301 B)

Thứ Ba, ngày 8 tháng 8

• 11:38 sáng: Bài báo kỹ thuật: Theo dõi đường đi trên trường độ cao có thể vi phân với các điểm gián đoạn được tăng tốc (Petree Hall C)
• 2 giờ 20 phút chiều: Bài báo kỹ thuật: Khởi tạo không bị chùng cho mô phỏng tóc lai dựa trên sợi *Giải khuyến khích (Petree Hall C)
• 2:54 chiều: Bài báo kỹ thuật: Vỏ dày nhiều lớp (Petree Hall C)
• 18:00: Trực tiếp thời gian thực: Trí tuệ nhân tạo tạo sinh Roblox trong hành động (West Hall B)
• 18:00: Trực tiếp thời gian thực: Thực tế trung gian với nhân vật in 3D bằng AI (West Hall B)

Thứ Tư, ngày 9 tháng 8

• 15:45: Bài báo kỹ thuật: Học chuyển động tổng hợp với điều khiển tác vụ (Petree Hall C)
• 15:45: Bài báo kỹ thuật: Mô phỏng dựa trên ràng buộc của các cốc hút thụ động (Petree Hall D)
• 15:45: Bài báo kỹ thuật: Đơn giản hóa bề mặt bằng cách sử dụng thước đo sai số nội tại (Phòng 502 AB)

Thứ Năm, ngày 10 tháng 8

• 14:11: Bài báo kỹ thuật: Đường đi ngắn nhất đến ranh giới cho các lưới tự giao nhau (Petree Hall C)