Дополненная реальность обретает голос: управление визуальным стилем силой команд

Автор: Денис Аветисян

Новое приложение позволяет пользователям изменять восприятие окружающего мира в дополненной реальности, используя простые голосовые команды для генерации шейдеров.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Техническая архитектура ShadAR демонстрирует систему, предназначенную для адаптации и функционирования во времени, где компоненты не просто изнашиваются, а эволюционируют, сохраняя функциональность в изменяющейся среде, подобно механизмам, рассчитанным на долговечность и устойчивость к воздействию времени.

ShadAR использует большие языковые модели для создания HLSL-шейдеров в реальном времени, открывая новые возможности для LLM-управляемого контента в AR.

Несмотря на возможности дополненной реальности (AR) моделировать различные аспекты визуального восприятия, реализация кастомизированных эффектов требует значительных усилий от разработчиков. В данной работе, представленной в статье ‘ShadAR: LLM-driven shader generation to transform visual perception in Augmented Reality’, предлагается инновационный подход, использующий большие языковые модели (LLM) для генерации шейдеров в реальном времени. ShadAR позволяет пользователям описывать желаемые визуальные изменения на естественном языке, автоматически преобразуя их в HLSL-код шейдеров для AR-устройств. Открывает ли это новые горизонты для создания инклюзивных и творческих AR-приложений, адаптированных под индивидуальные потребности пользователей?

Иллюзия Реальности: Преодолевая Границы Восприятия

Современные системы дополненной реальности зачастую демонстрируют статичность визуального оформления, что существенно ограничивает степень погружения пользователя в цифровое пространство. В большинстве случаев, визуальные элементы AR-приложений остаются неизменными, не адаптируясь к изменяющимся условиям освещения, перспективе или даже предпочтениям воспринимающего. Это приводит к ощущению искусственности и разрыву между виртуальными объектами и реальным миром, снижая реалистичность и эффективность AR-опыта. Неспособность динамически изменять визуальные характеристики, такие как текстуры, материалы или эффекты, препятствует созданию действительно убедительного и захватывающего взаимодействия, оставляя потенциал дополненной реальности нереализованным.

Предлагаемая система ShadAR представляет собой инновационный подход к визуализации дополненной реальности, основанный на генерации шейдеров в режиме реального времени из естественного языка. Вместо традиционного программирования визуальных эффектов, система интерпретирует голосовые команды пользователя и преобразует их непосредственно в код шейдеров, управляющих отображением виртуальных объектов. Такой метод позволяет динамически изменять внешний вид и поведение виртуальной среды, создавая беспрецедентный уровень интерактивности и персонализации. В отличие от статичных, заранее запрограммированных эффектов, ShadAR обеспечивает гибкость и адаптивность, позволяя пользователю мгновенно экспериментировать с различными визуальными стилями и настройками, просто описывая желаемый результат голосом. Это открывает новые возможности для создания более интуитивно понятных и захватывающих AR-приложений.

Система ShadAR открывает принципиально новые возможности взаимодействия с дополненной реальностью, позволяя пользователям изменять визуальное восприятие окружающего мира посредством простых голосовых команд. Вместо сложных манипуляций с интерфейсом или программированием шейдеров, система преобразует естественную речь в параметры, управляющие визуальными эффектами в реальном времени. Это означает, что, например, изменение “сделать небо более драматичным” или “добавить эффект старого кино” немедленно отражается в отображаемой картине, создавая эффект непосредственного воздействия на реальность. Такой интуитивно понятный подход значительно расширяет возможности персонализации AR-опыта и делает его доступным для более широкой аудитории, стирая границы между цифровым и физическим миром.

Язык Творения: LLM и Генерация Шейдеров

Система ShadAR использует возможности больших языковых моделей (LLM) для обработки и интерпретации пользовательских команд. В основе этого подхода лежит способность LLM понимать естественный язык и преобразовывать его в структурированные данные, пригодные для дальнейшей обработки. Это позволяет пользователям описывать желаемые визуальные эффекты на простом языке, избавляя от необходимости ручного написания сложного кода шейдеров. LLM выступает в качестве интерфейса, переводящего намерения пользователя в инструкции, понятные системе генерации шейдеров.

Компонент ShaderGeneratorLLM служит специализированным интерфейсом между текстовыми запросами пользователя и генерацией кода шейдеров на языке HLSL. Он принимает обработанные языковые команды и преобразует их в синтаксически корректный и функциональный код шейдера. Этот компонент инкапсулирует логику трансляции, обеспечивая структурированный подход к преобразованию естественного языка в инструкции для графического процессора, что позволяет автоматизировать процесс создания шейдеров.

В основе системы генерации шейдеров ShadAR лежит языковая модель OpenAI o3-mini, выбранная за её способность к быстрому и точному синтезу кода. Данная модель обеспечивает генерацию функционального HLSL-кода шейдера в среднем за 30-45 секунд. o3-mini оптимизирована для задач, требующих высокой скорости обработки и генерации текста, что критически важно для интерактивного процесса создания шейдеров. Использование данной модели позволило добиться баланса между скоростью генерации и качеством получаемого кода.

Компонент ShaderGeneratorLLM обеспечивает соответствие генерируемых шейдеров желаемому визуальному преобразованию, заданному пользователем. Система демонстрирует генерацию функционального HLSL-кода шейдеров в диапазоне от 30 до 45 секунд. Данная скорость позволяет оперативно прототипировать итерации визуальных эффектов, а также быстро адаптировать шейдеры к изменяющимся требованиям проекта. Функциональность подтверждена серией тестов, демонстрирующих работоспособность сгенерированного кода в стандартных графических конвейерах.

Архитектура Системы: От Реальности к Виртуальности

В основе системы ShadAR лежит интеграция с моделью Whisper, предназначенной для высокоточной транскрипции голосовых команд пользователя. Whisper обеспечивает преобразование речи в текст, что позволяет системе интерпретировать запросы и выполнять соответствующие действия в среде дополненной реальности. Использование Whisper гарантирует надежное распознавание речи даже в условиях фонового шума или различной дикции, повышая удобство и эффективность взаимодействия пользователя с системой. Данный компонент является ключевым для обеспечения голосового управления и автоматизации задач в рамках ShadAR.

Система ShadAR использует API камеры Passthrough от Meta и игровой движок Unity для доступа к видеопотоку дополненной реальности и его рендеринга. API Passthrough обеспечивает прямой доступ к данным с камер устройства Meta Quest 3, позволяя получать изображение реального мира. Unity, в свою очередь, выступает в качестве платформы для обработки этого видеопотока и наложения на него виртуальных элементов. Использование Unity позволяет реализовать рендеринг в реальном времени и обеспечивает гибкость в настройке визуальных эффектов и интерактивных элементов AR-опыта.

В архитектуре ShadAR для захвата видеопотока с Meta Quest 3 используется компонент WebCamTexture в игровом движке Unity. WebCamTexture позволяет напрямую получать кадры с камеры устройства Quest 3 и использовать их в качестве текстуры для рендеринга в Unity. Этот подход обеспечивает низкую задержку и эффективную обработку видеопотока, что критически важно для приложений дополненной реальности, требующих визуализации в реальном времени. Компонент WebCamTexture обеспечивает интерфейс для настройки параметров камеры, таких как разрешение и частота кадров, что позволяет оптимизировать производительность и качество изображения в зависимости от аппаратных возможностей устройства и требований приложения.

Архитектура системы ShadAR обеспечивает модификацию визуального контента в реальном времени на основе голосовых команд пользователя. Интеграция Whisper для транскрибирования речи и использование Meta Passthrough Camera API совместно с Unity позволяют преобразовывать полученные текстовые запросы в динамические изменения AR-окружения. Захваченный с камеры Meta Quest 3 видеопоток, обрабатываемый WebCamTexture в Unity, служит основой для визуализации, а полученные данные из транскрибированной речи инициируют соответствующие визуальные эффекты и изменения в AR-пространстве, создавая интерактивный опыт.

Калейдоскоп Эффектов: Демонстрация Возможностей ShadAR

Система ShadAR успешно реализовала широкий спектр визуальных эффектов, включая имитацию тепловидения и подводного зрения. Имитация тепловидения позволяет пользователю визуализировать окружающий мир, основываясь на тепловом излучении объектов, представляя их в градиенте температур, что особенно полезно для обнаружения источников тепла или скрытых объектов. В свою очередь, эффект подводного зрения достоверно воспроизводит искажения и изменения цветовой гаммы, характерные для погружения под воду, с учетом рассеяния света и поглощения различных длин волн. Эти эффекты не только демонстрируют технические возможности системы, но и открывают новые перспективы для применения в различных областях, от развлечений и игр до обучения и моделирования.

Система ShadAR предоставляет уникальную возможность моделирования различных типов цветовой слепоты, что значительно расширяет её применение в области доступности. Данная функция позволяет пользователям с нарушениями цветовосприятия взаимодействовать с визуальным контентом более комфортно и эффективно, поскольку система адаптирует изображение, имитируя восприятие цветов конкретным типом дальтонизма. Имитация цветовой слепоты не только помогает разработчикам создавать более инклюзивные интерфейсы и контент, но и предоставляет возможность для образовательных целей, позволяя всем пользователям понять, как люди с нарушениями цветовосприятия видят мир. Такая функциональность демонстрирует стремление ShadAR к созданию не просто визуальных эффектов, но и инструментов, повышающих удобство и доступность цифрового пространства для всех.

Система ShadAR демонстрирует не только технические возможности преобразования изображения, но и тонкий контроль над художественным выражением. Эффект, преобразующий изображение в оттенки серого с сохранением зелёного цвета, является ярким примером этой способности. Такой подход позволяет акцентировать определённые элементы сцены, создавая необычные визуальные акценты и подчёркивая важные детали. Это выходит за рамки простой фильтрации, позволяя пользователям целенаправленно манипулировать цветовой палитрой для достижения конкретных эстетических целей и создания уникального визуального стиля, демонстрируя потенциал системы в области цифрового искусства и креативных приложений.

Система ShadAR демонстрирует уникальную способность к трансформации визуального восприятия в режиме реального времени, объединяя в себе ряд сложных эффектов. Это не просто набор фильтров, а полноценная платформа, способная изменять способ, которым изображение представляется зрителю, имитируя различные состояния зрения, такие как дальтонизм, или создавая художественные эффекты вроде сохранения зеленого цвета в оттенках серого. Впечатляющие возможности, включая симуляцию теплового зрения и подводного мира, подтверждают, что ShadAR способна динамически преобразовывать визуальную информацию, открывая новые перспективы в областях искусства, доступности и научных исследованиях. Такая гибкость позволяет системе адаптироваться к различным задачам и потребностям, обеспечивая беспрецедентный уровень контроля над визуальным опытом.

Разработка ShadAR демонстрирует, как современные системы могут адаптироваться и эволюционировать, используя возможности больших языковых моделей для генерации шейдеров в реальном времени. Этот процесс, по сути, является диалогом с прошлым, переосмыслением визуальных представлений и созданием новых. Как однажды заметил Алан Тьюринг: «Я думаю, что ни одна машина не может думать». Однако, наблюдая за способностью ShadAR преобразовывать визуальное восприятие, можно заметить, как системы, созданные человеком, все больше расширяют границы возможного, адаптируясь к меняющимся требованиям и потребностям. Каждый сбой в процессе генерации шейдера — это сигнал времени, указывающий на необходимость дальнейшей оптимизации и совершенствования системы.

Что дальше?

Разработка ShadAR, безусловно, демонстрирует потенциал больших языковых моделей в контексте дополненной реальности. Однако, следует помнить: любое упрощение процесса создания визуальных эффектов несет в себе отложенную плату. Генерация шейдеров по голосовым командам — это лишь первый шаг; истинная сложность заключается в управлении возникающим техническим долгом. Каждая сгенерированная строка HLSL — это отпечаток времени, зафиксированный в памяти системы, и со временем, ее поддержание и модификация потребуют ресурсов.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на создании систем, способных не только генерировать, но и рефакторить, оптимизировать и, в конечном итоге, понимать логику сгенерированного кода. Вопрос не в том, чтобы создать инструмент, позволяющий быстро создавать визуальные эффекты, а в том, чтобы создать систему, способную поддерживать их эволюцию. Необходимо учитывать, что визуальное восприятие субъективно, и модель, способная адаптироваться к индивидуальным предпочтениям, представляла бы собой настоящий прорыв.

В конечном итоге, все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы, и ShadAR, как и любой другой инструмент, неизбежно будет подвержен влиянию этой среды. Задача исследователей — не остановить этот процесс, а смягчить его последствия, создавая системы, способные к самовосстановлению и адаптации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.17481.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-21 09:26