Roblox在SIGGRAPH 2024上的3D与4D技术突破
Roblox 不断创新，致力于打造一个 3D 沉浸式平台，让数百万创作者在此制作虚拟形象、配饰和体验，使世界各地的人们能够相互连接。
在SIGGRAPH——全球顶尖的计算机图形学与交互技术大会上，我们将分享最新的技术和算法突破。本次展示的内容包括：实现如橡胶般可拉伸的3D材质的新方法、生成带面部动画虚拟角色的更高效途径，以及更逼真动态的头发效果。这些成果既包含扎实的理论研究，也涵盖了赋能未来沉浸式3D体验的早期原型。 欢迎参加我们在丹佛SIGGRAPH大会上的专题会议，了解完整的技术细节。
日益精细化的虚拟形象
虚拟形象是 Roblox 上个人表达的核心，具备完整的面部动画、可配置的身体、分层服装以及跨平台的一致外观。我们最近发布的《数字表达报告》显示，88% 的 Z 世代受访者表示，在 Roblox 等元宇宙般的世界中表达自我，很可能帮助他们在日常生活中更自如地展现自我。为了支持这种自我表达，我们持续推动虚拟形象技术的发展。
传统上，从3D网格创建新虚拟形象需要经过多个阶段的高技术含量工作。这是4D生成面临的挑战之一：将静态3D资源扩展为完全动态、交互且可组合的形式，使其在元宇宙体验中栩栩如生。 相关流程包括建笼、绑定和蒙皮，即使对于专业创作者而言，每个虚拟形象也可能耗时长达一周。此外，还需额外工作以确保其与我们平台先进的服装和面部表情功能兼容。
您可通过“虚拟形象自动设置”功能体验该技术对平台的影响。这是一个自动化系统，能够将仅包含几何信息的输入模型转换为兼容 Roblox、可自定义、支持动画、已绑定骨骼并贴图的虚拟形象。借助该系统，原本需要长达一周的流程如今只需几分钟即可完成。
在 Roblox 上，用户表达自我的常见方式之一就是改变虚拟角色的发型。仅在 2023 年，Roblox 用户就购买了超过 1.39 亿款发型，其中 730 万用户购买了五款或更多发型。但要实现逼真的发型效果——让每一缕头发都像在现实世界中那样自然摆动——却极具挑战性。 平均而言，人类头皮拥有约10万至15万个毛囊。在如此大规模下模拟、存储和传输复杂的几何结构，无论在计算效率还是系统鲁棒性方面都极具挑战。
在题为《基于物理的实时头发插值》的论文中，Roblox的Cem Yuksel及其来自LightSpeed Studios和犹他大学的同事提出了一种创新的物理驱动型头发插值方案，该方案利用现有的模拟引导发数据。这项工作在几乎不增加额外开销的情况下，显著提升了体验中的头发渲染视觉质量。
逼真的3D模拟与渲染
Roblox上的创作者不仅打造人们参与游玩或互动的体验，还创造充实这些体验的各类物体。随着Roblox登陆更多平台——从分辨率较低的Android设备到高分辨率的游戏主机或VR头显——确保这些物体能在用户设备上以最佳分辨率呈现至关重要。
光影效果往往是3D渲染面临的挑战。尽管近期研究取得了重大进展，但现有方法在处理景深和抗锯齿等相机效果时仍可能出现模糊现象。Roblox的Cem Yuksel与NVIDIA及犹他大学合作，发表了题为《Area ReSTIR：用于实时失焦与抗锯齿的重采样》的研究。该研究将区域采样技术引入ReSTIR，从而更高效地处理这些相机效果。 最终效果是光影之间的轮廓更加清晰，细节更丰富，且所需采样点更少。
使用我们全新的Area ReSTIR呈现的同一街景，光照和阴影效果均有所提升。
在题为《一种融合模糊逻辑的统一可微布尔运算符》的论文中，Roblox的Hsueh Derek Liu及其同事提出了一种方法，该方法使生成式AI能够处理构造实体几何（CSG）3D表示。Roblox的物理模拟器通过CSG从工程行业的实体建模中汲取了其鲁棒性，这也简化了可信虚拟形状的创建。 娱乐行业中薄壁建模更为常见，但无法呈现物体内部的体积。此前，CSG 与生成式 AI 不兼容，因为将 AI 应用于几何体的训练和应用过程中的微分步骤，需要一种类似于形状连续演变的数学属性。通过发明一种用于执行“模糊”运算的新数学基元，我们实现了可微分 CSG，并在此基础上构建了 CSG 生成式 AI。
近二十年来，得益于Roblox在研发方面的巨额投入，我们的平台及其蓬勃发展的社区始终受益于技术创新。卓越的研发需要勇于冒险和客观评估。并非所有研发探索都能在恰当的形式或时机下取得成果并转化为产品功能，本文所述的工作具有探索性和前瞻性。 不过，我们很高兴文中介绍的部分新技术已融入 Roblox 创作者可用的工具中，从而解锁了更逼真的虚拟形象和 3D 世界。所有探索都是推动整个领域以及 3D 沉浸式平台技术进步的重要一步。
在人工智能、虚拟形象、物理模拟和图形渲染等领域，我们期待在 SIGGRAPH 2024 上向全球展示一系列最新成果。
