Эмоциональный VR: Создание захватывающих миров с помощью искусственного интеллекта

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к генерации контента для виртуальной реальности позволяет создавать более реалистичные и эмоционально насыщенные переживания для пользователей.

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"
Разработанная структура, именуемая EmoSpace, обеспечивает динамическое и интерпретируемое представление эмоций посредством выравнивания визуальной и языковой информации с использованием обучаемых прототипов, а также детальное управление эмоциональной окраской генерируемых изображений за счет многопрототипного управления, итеративной доработки запросов, временного смешивания и перевзвешивания внимания, что позволяет создавать иммерсивные панорамные сцены, расширять изображения с учётом эмоционального контекста и стилизовать контент для виртуальной реальности.
Разработанная структура, именуемая EmoSpace, обеспечивает динамическое и интерпретируемое представление эмоций посредством выравнивания визуальной и языковой информации с использованием обучаемых прототипов, а также детальное управление эмоциональной окраской генерируемых изображений за счет многопрототипного управления, итеративной доработки запросов, временного смешивания и перевзвешивания внимания, что позволяет создавать иммерсивные панорамные сцены, расширять изображения с учётом эмоционального контекста и стилизовать контент для виртуальной реальности.

Представлена платформа EmoSpace, использующая динамическое обучение прототипам эмоций и диффузионные модели для создания иммерсивного аффективного контента и улучшения согласованности между различными модальностями.

Несмотря на растущий интерес к созданию эмоционально насыщенного виртуального контента, существующие генеративные модели часто не способны передать тонкие нюансы чувств и обеспечить детальный контроль над эмоциональной составляющей. В данной работе представлена система ‘EmoSpace: Fine-Grained Emotion Prototype Learning for Immersive Affective Content Generation’, предлагающая новый подход к генерации контента с учетом эмоций, основанный на динамическом обучении интерпретируемых эмоциональных прототипов посредством выравнивания визуальной и языковой информации. Предложенный фреймворк позволяет добиться более точного управления эмоциями и создавать иммерсивные VR-окружения, превосходящие существующие методы по качеству и вовлеченности пользователей. Каковы перспективы использования подобных систем для создания персонализированного контента в сферах терапии, образования и культурного наследия?

Определение Эмоциональной Достоверности в Цифровом Контенте

Современные методы генерации контента часто страдают от недостаточной эмоциональной выразительности, что приводит к созданию плоских и непоследовательных пользовательских опытов. Несмотря на прогресс в алгоритмах и моделях, способность искусственного интеллекта достоверно передавать тонкие оттенки чувств остается ограниченной. В результате, даже визуально впечатляющие или технически совершенные произведения могут восприниматься как безжизненные и не вызывающие эмоционального отклика у аудитории. Это особенно заметно в интерактивных медиа, где отсутствие правдоподобной эмоциональной реакции персонажей или повествования может существенно снизить уровень погружения и вовлеченности пользователя. Неспособность передать нюансы эмоций препятствует формированию прочной связи между контентом и аудиторией, ограничивая его воздействие и запоминаемость.

Создание по-настоящему захватывающего контента требует не просто демонстрации эмоций, но и их точной передачи, однако определение и измерение “эмоциональной достоверности” представляет собой сложную задачу. Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта и компьютерной графики, воссоздание тонких нюансов человеческих чувств остается непростой задачей. Существующие методы оценки часто опираются на субъективные интерпретации или упрощенные модели, которые не отражают всей полноты и сложности эмоционального опыта. Точная передача эмоций критически важна для установления эмоциональной связи с аудиторией, повышения вовлеченности и создания более реалистичных и убедительных цифровых взаимодействий. Отсутствие этой точности может привести к ощущению неестественности и отчужденности, снижая эффективность контента и разрушая эффект погружения.

Существующие модели эмоций, такие как модель Микельса и колесо эмоций Плутчика, предоставляют полезные структуры для категоризации и обозначения эмоциональных состояний, однако они испытывают трудности при отображении непрерывности и тонких переходов между ними. Эти модели часто оперируют дискретными категориями — радость, грусть, гнев — что не позволяет в полной мере отразить сложность и изменчивость человеческих чувств. В реальности эмоции редко бывают статичными и четко определенными; они скорее представляют собой динамические процессы, характеризующиеся интенсивностью, валентностью и изменениями во времени. Поэтому, при создании цифрового контента, стремление к реалистичному эмоциональному выражению требует преодоления ограничений дискретных моделей и поиска способов представления эмоций как непрерывных величин, подверженных постоянным изменениям и нюансам.

Наш метод генерации эмоциональных изображений обеспечивает более высокую точность передачи эмоций и визуальное качество по сравнению с другими подходами, используя как детализированные запросы, так и тонкие эмоциональные описания.
Наш метод генерации эмоциональных изображений обеспечивает более высокую точность передачи эмоций и визуальное качество по сравнению с другими подходами, используя как детализированные запросы, так и тонкие эмоциональные описания.

EmoSpace: Динамическая Рамка для Генерации Эмоций

В основе EmoSpace лежит использование диффузионных моделей в качестве основного генеративного механизма. Данный подход позволяет синтезировать изображения высокого качества за счет итеративного процесса добавления и удаления шума. Диффузионные модели обучаются постепенно разрушать изображение до случайного шума, а затем восстанавливать его из этого шума, что позволяет им генерировать реалистичные и детализированные изображения. В EmoSpace, диффузионные модели используются для создания визуальных представлений эмоций, обеспечивая высокую степень контроля над процессом генерации и позволяя получать изображения, соответствующие заданным эмоциональным характеристикам.

В основе EmoSpace лежит метод ‘Прототипного обучения’, формирующий динамическое пространство представления эмоций посредством иерархического обучения. Этот подход предполагает создание набора прототипов, представляющих различные эмоциональные состояния, и последующую организацию этих прототипов в иерархическую структуру. Иерархия позволяет модели обобщать эмоциональные признаки и эффективно представлять сложные эмоциональные нюансы. В процессе обучения модель учится сопоставлять входные данные с соответствующими прототипами и генерировать выходные данные, отражающие заданную эмоцию. Использование иерархической структуры повышает эффективность обучения и позволяет модели адаптироваться к новым эмоциональным состояниям, не требуя переобучения с нуля.

В EmoSpace для обеспечения соответствия генерируемого контента заданным эмоциональным характеристикам используется модель CLIP. CLIP выполняет сопоставление визуальных и текстовых представлений, обучая модель понимать связь между изображениями и описаниями, содержащими эмоциональную окраску. В процессе генерации CLIP оценивает, насколько сгенерированное изображение соответствует текстовому запросу, выражающему желаемую эмоцию, и корректирует процесс генерации для повышения соответствия. Это позволяет EmoSpace создавать изображения, которые не только технически качественны, но и точно передают заданные эмоциональные нюансы, обеспечивая согласованность между визуальным контентом и его эмоциональным посылом.

В архитектуре EmoSpace механизмы внимания играют ключевую роль в усилении эмоциональной выразительности генерируемых изображений. Данные механизмы позволяют модели динамически фокусироваться на наиболее релевантных признаках входных данных — как визуальных, так и текстовых — и усиливать их вклад в процесс генерации. Это достигается путем присвоения различным частям входных данных весов, определяющих степень их влияния на выходной результат. В частности, механизмы внимания помогают выделить и подчеркнуть визуальные элементы, коррелирующие с целевой эмоцией, а также учитывать контекст и взаимосвязи между различными объектами на изображении, что приводит к более выразительным и правдоподобным результатам.

EmoSpace позволяет создавать захватывающий аффективный контент, демонстрируя возможности генерации эмоциональных панорам и изображений, а также стилизованных панорам с различной эмоциональной окраской и художественными стилями, как показано на примерах генерации контента из запросов
EmoSpace позволяет создавать захватывающий аффективный контент, демонстрируя возможности генерации эмоциональных панорам и изображений, а также стилизованных панорам с различной эмоциональной окраской и художественными стилями, как показано на примерах генерации контента из запросов «эмоциональная панорама» и «городской пейзаж» с эмоцией «восторг».

Расширение и Уточнение Эмоционального Контента с EmoSpace

В EmoSpace реализована технология ‘Emotional Image Outpainting’, позволяющая расширять существующие изображения с сохранением эмоциональной согласованности. Процесс расширения осуществляется посредством алгоритмов, управляемых ControlNet, что обеспечивает соответствие добавленных областей изображения исходному эмоциональному контексту и композиции. ControlNet выступает в качестве направляющего механизма, контролируя структуру и детали генерируемых областей, чтобы избежать визуальных несоответствий и сохранить целостность эмоционального воздействия изображения. Это позволяет создавать более широкие и детализированные сцены, не нарушая первоначального эмоционального посыла.

В рамках EmoSpace реализована генерация эмоциональных панорам — иммерсивных 360-градусных изображений, предназначенных для вызова конкретных эмоций у зрителя. Данная функциональность позволяет создавать виртуальные среды, в которых эмоциональное воздействие является ключевым элементом. Панорамы генерируются на основе заданных параметров, определяющих желаемую эмоциональную окраску, и могут быть использованы в приложениях виртуальной реальности, интерактивных инсталляциях и других проектах, требующих создания сильного эмоционального отклика у пользователя.

Метод текстовой инверсии позволяет осуществлять кастомизацию процесса генерации изображений путем внедрения тонких эмоциональных концепций. В основе лежит обучение модели новым “псевдо-словам”, которые ассоциируются с конкретными эмоциональными характеристиками. После обучения, эти псевдо-слова используются в текстовых запросах для управления эмоциональным оттенком генерируемых изображений, позволяя добиться более точного и детализированного контроля над эмоциональным содержанием, выходящего за рамки стандартных эмоциональных меток и обеспечивая возможность введения уникальных и сложных эмоциональных нюансов.

Возможность манипулирования эмоциональными прототипами обеспечивает детальный контроль над генерируемым контентом. В рамках данной системы, эмоциональные прототипы представляют собой векторы, кодирующие ключевые характеристики определенных эмоций. Изменяя значения в этих векторах, можно точно настраивать интенсивность и направление выражаемых эмоций в сгенерированных изображениях или сценах. Этот процесс позволяет добиться высокой степени детализации, позволяя создавать контент, который не просто вызывает определенную эмоцию, но и передает ее нюансы и оттенки. Точная настройка параметров эмоциональных прототипов позволяет контролировать такие аспекты, как валентность (позитивность/негативность), возбуждение и доминирование, обеспечивая соответствие контента заданным эмоциональным целям.

Прототипы демонстрируют возможности EmoSpace по тонкой настройке и управлению эмоциями, создавая выразительные лица в стиле Studio Ghibli по одному запросу, при этом красные стрелки указывают на стабильные эмоциональные характеристики каждого прототипа.
Прототипы демонстрируют возможности EmoSpace по тонкой настройке и управлению эмоциями, создавая выразительные лица в стиле Studio Ghibli по одному запросу, при этом красные стрелки указывают на стабильные эмоциональные характеристики каждого прототипа.

Подтверждение Эффективности EmoSpace посредством Иммерсивного Пользовательского Опыта

Для оценки эффективности EmoSpace в создании эмоционально насыщенного контента было проведено пользовательское исследование с использованием виртуальной реальности. В ходе исследования участники взаимодействовали с контентом, сгенерированным системой, а их реакции оценивались по ряду ключевых параметров. Использование VR позволило создать иммерсивную среду, в которой эмоциональное воздействие контента могло быть оценено более точно и естественно, чем в традиционных условиях. Полученные данные позволили установить, насколько успешно EmoSpace генерирует контент, способный вызывать у пользователей желаемые эмоции, и подтвердить, что разработанная система способна создавать по-настоящему вовлекающий и эмоционально резонирующий опыт.

В ходе исследования пользовательского опыта в виртуальной реальности особое внимание уделялось трем ключевым показателям оценки эффективности разработанной системы. Помимо оценки качества погружения и эстетической привлекательности генерируемого контента, важнейшим критерием выступала “Эмоциональная точность” — способность системы достоверно передавать заданные эмоциональные состояния. Данный показатель отражал, насколько успешно сгенерированный контент вызывает у пользователя ожидаемые чувства и переживания. Высокие значения по всем трем показателям, в особенности достигнутая точность в 85,0% при оценке эмоционального воздействия, подтверждают, что система способна создавать не только визуально привлекательный, но и эмоционально резонирующий контент, обеспечивая глубокое погружение в виртуальную среду.

Исследование подтвердило высокую степень соответствия между сгенерированным контентом и эмоциональным восприятием пользователей. Система EmoSpace продемонстрировала точность определения эмоционального воздействия на уровне 85.0% в среде виртуальной реальности. Этот показатель свидетельствует об эффективности предложенного подхода к генерации эмоционально насыщенного контента, способного вызывать у пользователей ожидаемые чувства и переживания. Полученные данные подтверждают, что EmoSpace способна создавать контент, который не только визуально привлекателен, но и эффективно воздействует на эмоциональную сферу человека, что делает ее перспективным инструментом для создания персонализированных и захватывающих пользовательских опытов.

Исследование показало, что благодаря возможности манипулировать эмоциональными прототипами, система EmoSpace способна создавать высоко персонализированный и захватывающий пользовательский опыт. В ходе проведенного исследования пользователи выразили предпочтение контенту, сгенерированному EmoSpace, в 85% случаев, что свидетельствует о высокой степени вовлеченности и удовлетворенности. Такой подход позволяет адаптировать создаваемые впечатления под индивидуальные особенности восприятия, обеспечивая максимальное эмоциональное воздействие и более глубокое взаимодействие с виртуальной средой. Способность системы к тонкой настройке эмоционального отклика открывает новые возможности для применения в различных сферах, включая развлечения, образование и терапию.

Исследования показали, что погружение в виртуальную реальность значительно усиливает субъективное эмоциональное вовлечение. В ходе эксперимента, уровень эмоциональной вовлеченности в VR-среде достиг показателя 5.69, что существенно превышает аналогичный показатель в десктопных условиях. Более того, восприятие эмоциональной интенсивности контента увеличилось на 1.31 единицы при использовании VR. Эти данные свидетельствуют о том, что виртуальная реальность предоставляет уникальную возможность для создания более глубоких и запоминающихся эмоциональных переживаний, позволяя пользователям ощутить контент на качественно новом уровне.

Количественный анализ результатов исследования показал, что EmoSpace превосходит другие методы в согласовании текста и изображения и точности определения эмоций, при этом восприятие эмоциональной категории и интенсивности, а также производительность и субъективные ощущения участников различаются в зависимости от среды - настольной или VR.
Количественный анализ результатов исследования показал, что EmoSpace превосходит другие методы в согласовании текста и изображения и точности определения эмоций, при этом восприятие эмоциональной категории и интенсивности, а также производительность и субъективные ощущения участников различаются в зависимости от среды — настольной или VR.

Исследование, представленное в данной работе, стремится к созданию эмоционально насыщенного контента для виртуальной реальности, используя динамические прототипы эмоций и диффузионные модели. Этот подход, по сути, является попыткой формализации субъективного опыта, поиска устойчивых закономерностей в сложном пространстве человеческих чувств. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Пусть N стремится к бесконечности — что останется устойчивым?». В контексте EmoSpace, это означает поиск таких эмоциональных представлений, которые сохраняют свою значимость и точность даже при увеличении сложности и разнообразия генерируемого контента. Устойчивость и точность прототипов эмоций, как показано в работе, являются ключевыми факторами для достижения глубокого эмоционального вовлечения пользователей в иммерсивных средах.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует прогресс в области генерации эмоционально окрашенного контента. Однако, за кажущейся элегантностью модели EmoSpace скрывается та же проблема, что и во многих областях искусственного интеллекта: успех на ограниченном наборе тестов не гарантирует корректности в реальных условиях. Прототипы эмоций, будучи динамичными, все же остаются дискретными представлениями, что не отражает непрерывность и сложность человеческого эмоционального спектра. Доказательство, что сгенерированный контент действительно вызывает желаемые эмоции, требует не просто субъективных оценок, но и объективных физиологических измерений, лишенных двусмысленности.

Критически важным направлением будущих исследований представляется разработка формальных методов верификации эмоциональной корректности. Необходимо отойти от эмпирических наблюдений и стремиться к математически строгим доказательствам соответствия между сгенерированным контентом и ожидаемыми эмоциональными реакциями. Иначе говоря, алгоритм должен не просто “работать”, а быть доказуемо корректным, подобно теореме, а не просто удачному приближению.

В конечном счете, истинный прогресс в этой области потребует не только улучшения моделей генерации, но и более глубокого понимания нейрофизиологических основ эмоций. Если мы не сможем формально описать, что такое эмоция, то любая попытка ее искусственного воссоздания обречена на провал, какими бы впечатляющими ни были результаты на демонстрационных видео.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11658.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-13 21:24