AR и визуализация фреймворков


12.01.2020 Время чтения - 4 минуты 160

AR-опыт пользователя

Интерактивные платформы обладают большой способностью доставлять содержательный контент, при этом они предоставляют пользователю возможность визуализации в соответствии с его спецификацией и вкусом. Основное задание заключается в том, как AR  может предоставить высококачественный контент для различных сценариев, специально предназначенных для пользователя.

VR, AR и (в меньшей степени) XR — все это термины, которые мы часто слышим и которые наиболее часто встречаются в неправильном контексте. Если мы увидим их как части одной и той же структуры визуализации, будет понятно, как максимально использовать каждый из них, поскольку мы скорее объективно оценим потребности контента, чем аппаратного обеспечения.

Достижения в интеграции

В прошлом году мы реализовали ориентированный на браузер проект в области здравоохранения для McCann с использованием WebGL, который был хорошим показателем потенциала веб-технологий. Несмотря на продвижения быстрыми темпами, нативная веб-поддержка AR не достаточно развита.

Предыдущие ограничения, такие как необходимость распечатать маркер для активации взаимодействия, были удалены. Обнаружение плоскости без маркера означает, что мы можем включить AR на любой плоской поверхности, а распознавание лиц на телефонах нового поколения реализовано на уровне, который позволяет нам использовать наши собственные лица в качестве маркера, включая использование выражений и жестов в качестве триггеров.

Интеграция контента AR является одной из областей, где мы увидели огромный скачок вперед. В дополненной реальности есть два аспекта, которые позволяют нам почувствовать, что он находится внутри нашего мира — оценка освещения и сегментация.

Оценка освещения регулирует уровни окружающей среды на рендере, чтобы обеспечить тесную интеграцию с окружающей средой.

Оценка освещения в действии — эта модель AR освещается светом, присутствующим в окружающей среде. Вы можете видеть, что тени (которые генерируются в реальном времени) выровнены по направлению источника света позади модели.

Сегментация — это метод, позволяющий камере отделять объекты от фона, поэтому мы можем создать представление объекта в пространстве.

Это позволяет контенту в дальнейшем интегрироваться с окружающей средой путем компоновки в реальном времени любых окклюзирующих объектов, таких как части тела, поверх трехмерного контента. Это создает впечатление, что объект находится внутри среды, а не наложен сверху.

Первое изображение — без окклюзии. Второе изображение — с окклюзией (Изображения предоставлены Google)

Вышеописанные возможности открыли много потенциальных способов демонстрации продуктов для брендов. Независимо от того, является ли это более функциональным контентом, (например, возможностью визуализировать продукт в вашей среде или более социальными фильтрами с помощью Spark AR) мы наглядно убедились в необходимости разработки нашего процесса AR в качестве законного источника для развития брендов.

Наши фильтры SparkAR для фестиваля Lovefit использовали технологию распознавания лиц и сегментации, чтобы объекты появлялись за головой пользователя.

Apple уже длительное время разрабатывает систему Quicklook AR с помощью своей ARKit Framework, и Google использует ARCore для реализации аналогичных функций, добавляя AR на карты Google, в онлайн-поиск в Интернете и приложение камеры.

Мало того, Facebook, Snapchat и Instagram имеют сложные (и забавные) фильтры дополненной реальности. Нам открываются динамичные, захватывающие возможности приложений без установки дополнений. Хотя это только частично верно, поскольку они все еще управляются приложениями, которые поддерживают Instagram, Snapchat и Facebook. Это говорит нам о том, что настоящий, нативный опыт работы в браузере еще предстоит разработать в будущем.

Однако хорошей новостью является то, что AR теперь включен на устройствах, которые мы используем ежедневно, поэтому все, что нам сейчас нужно, это контент.

Мы сделали точку активации AR для запуска Volvo XC40

Недавно мы представили небольшой проект для Volvo UK, где мы построили модель AR своего нового XC40 как раз к выпуску в Великобритании.

Учитывая характер платформы, на которой она была развернута, мы столкнулись с проблемой оптимизации. Если кто-то хочет просмотреть AR-контент с сайта Volvo, задерживание пользователя на 3 минуты для загрузки контента будет ошибочным решением. Как статическая модель, она также не может быть передана в потоковом режиме, поэтому насколько же малой должна быть 3d-модель автомобиля, чтобы прогружать этот контент через обычное соединение для передачи данных?

Сочетание взвешенной оптимизации и высококачественных физически точных шейдеров дало нам превосходное качество отделки без затрат на загрузку. Версия для iOS весила чуть более 5 Мб Конечно, мы могли видеть непроработанные области (особенно внутреннюю часть), но это было высоко оптимизированное решение, которое дало отличный баланс между точностью и размерностью AR. В результате наша команда разработала новый рабочий процесс для выполнения этой задачи.

Volvo использовала этот контент как «Volvo на вашей дороге» — способ для потенциальных покупателей визуализировать предполагаемые покупки в их среде. Связь между продуктом и личным пространством пользователя — это то, что создает ощутимую связь с потенциальным покупателем.

Поддержка двух платформ

Показатели развертывания Volvo UK дают хорошее представление о ландшафте платформы. Его все еще загружают на платформу Apple, но это потому, что iPhone и iPad связаны вместе в общий раздел, не как Android. Мы стремимся разрабатывать контент независимо от платформы, так как он составляет более 20% от общей базы.

Оригинал статьи.

Читайте также: UI-решение для политической рекламы в Facebook