行動裝置跑不動VR 、 MR 怎麼辦?Google:偷工減料就好了
原標題:行動裝置跑不動VR 、 MR 怎麼辦?Google:偷工減料就好了
近年來VR虛擬實境與MR擴增實境的應用越來越受到重視,連智慧型手機在內的行動裝置,也能搭配簡易型頭戴式支架,作為VR、MR顯示器使用,不過由於行動裝置效能低落的先天缺陷,讓使用者體驗受到影響,於是Google研發了能夠犧牲些微畫質卻大幅提升效能的演演算法,來解決這個問題。
行動裝置無法負荷運算需求
由於VR虛擬實境與MR擴增實等技術,會透過3D繪圖的方式建構場景,讓使用者走入完整的虛擬場景,或將部分虛擬場景融入到真實世界,如果想要提升VR或MR畫面的逼真度的話,勢必需要增加3D繪圖的細膩度,進而增加對3D繪圖的效能需求。
為了要帶來充沛的3D繪圖效能,往往需要仰賴強悍的顯示卡或顯示晶片,這對於桌上型電腦或筆記型電腦還算是可以解決的問題,但是在智慧型手機或平板電腦等行動裝置上,無論是顯示晶片晶片的尺寸、發熱量或是耗電量,都是無解的難題。
然而山不轉路轉,為了讓行動裝置也能提供較佳的VR、MR體驗,Google著手研發特殊的演演算法,能夠將運算資源集中投注在畫面中人眼比較敏銳的區域,讓該區域維持一定的畫質,並降低其他區域的畫質表現,如此一來就能在有限的運算資源中,提升FPS效能表現,進而帶來更出色的視覺感受。
▲雖然Google Cardboard等簡易型頭戴式支架,能讓智慧型手機作為VR、MR顯示器使用,但是繪圖效能始終是最大的問題之一。
省略人眼不敏感的部分
為了改善VR、MR的視覺體驗,Google的研發團隊針對人類視覺感官的特性,研發了對應的演演算法,能在低運算需求與低耗電的前題下,依然能夠兼顧從內容產制開始,一直到3D繪圖、資料傳輸、處理延遲、與真實物件互動等環節,提供出色視覺體驗。
在人類的視覺系統中,視網膜正中凹(Fovea Centralis)的功能能讓我們將視野正中央區域看得很清楚,並能降低大腦對於周圍視野區域的專註力,也就是說人類對於位在視野中央的物件有較外圍區域高的辨識能力。視網膜正中凹渲染(Foveated Rendering)就是利用這種視覺特性,藉由降低外圍區域繪製的解析度,來提升整體效能表現。
為了要達到這個目的,系統需要透過眼球追蹤功能,鎖定使用者的目光,以便推算出視覺的高敏銳(High Acuity)區域,讓該區域的畫面一直保持在高解析度狀態。反過來說,如果搭配視網膜正中凹渲染的系統不具備眼球追蹤功能,就需要繪製較大的高敏銳區域,來確保視覺體驗。
在傳統的視網膜正中凹渲染繪圖技術中,大多將畫格緩衝區(Frame Buffer)的整個畫面切割為多個小區塊,然而在使用者轉動頭部,或是畫面中景色產生移動時,屬於低敏銳(Low Acuity)區域的部分在拼合的過程就會產生混疊(Aliasing)瑕疵,進而影響視覺感受。
▲視網膜正中凹(圖中標示Fovea的部分)能讓人類聚焦於視野中央。
▲左半部為一般繪圖方式,整個畫面皆為相同解析度,右半部為視網膜正中凹渲染,只有黃色框內為正常解析度,周圍則為較低的解析度。(圖片來源:Google,下同)
▲左半部為一般繪圖方式,右半部為傳統視網膜正中凹渲染,畫面移動時比較不滑順。(點此處觀看GIF動態圖檔,檔案大小約8.3MB)
解決拼合瑕疵
混疊瑕疵會造成畫面移動時閃爍或抖動的情況,即便它產生在周圍區域上,使用者還是能夠輕易查覺到這類瑕疵,所以研發團隊提出2種最佳化方式降低混疊瑕疵。
在相位排列渲染(Phase-Aligned Rendering)方式中,系統會強制將低敏銳區域與虛擬空間貼齊,而不是跟著使用者的頭部轉動,如此一來當使用者改變視角的時候,就比較不易察覺混疊瑕疵,讓低敏銳區域在升頻並投影至顯示器時,能夠發揮補償頭部轉動的效果,降低畫面抖動的情況。至於高敏銳區域則是採用傳統的繪製方式,並覆蓋到畫面的中央區域。然而這種方式的缺點就是,系統需要繪製更大放範圍的圖像(包含視野外的部分),造成能夠節省的運算資源比較有限。
另一種方式則稱為保角渲染(Conformal Rendering),系統會根據使用者視點與物件之間的距離,動態調整繪圖的解析度,越遠的物件解析度越低(看起來也較模糊)。這樣的好處在於視覺感受與人類的經驗法則相近,而且畫面內高、低敏銳區域的界線不會那麼明顯,而且只需1次繪圖流程即可完成畫面繪製,能比相位排列渲染節省更多運算資源,但其缺點就是在畫面邊緣的抖動會比較明顯
▲相位排列渲染能夠有效降低畫面抖動狀況。(點此處觀看GIF動態圖檔,檔案大小約8.5MB)
▲保角渲染則有助於節省更多運算資源。(點此處觀看GIF動態圖檔,檔案大小約8.4MB)
頭戴式顯示器也有玄機
如果希望在傳輸影響的過程中節省頻寬,就能將畫面中人眼最敏感的部分以較高的資料流量傳輸,並將低其他區域的流量,如此一來就能省下一些頻寬。
另一方面,在一般情況下,頭戴式顯示器接收到畫面之後,還需要經過校正透鏡造成的變型等處理步驟,然而透過視網膜正中凹渲染產生的畫面,也可以依照高、低敏銳區域的不同,分別施以不同精準度的處理手續,例如在升頻之前先進行校正,就能省下不少運算資源。
▲將畫面依為人眼的敏感程度拆分為不同區塊,並分配不同的流量,就可以將傳輸頻寬花在刀口上。
▲以不同的精準度處理畫面中的各區域,也能省下運算資源。
研發團隊表示他們在這種演演算法中,考慮了許多對繪圖、處理、傳輸造成的影響,並希望有助於下一代輕量、省電、高解析度的VR、MR產品發展,並能在近期帶來更完整的應用情境。
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