让Facebook穷追不舍的AR,并不是只有自拍和游戏

2017-08-17 09:59 VR/AR 来源:创头条 查看原文

要说这几年最大的技术泡沫是什么,VR/AR这对难兄难弟绝对榜上有名。不过比起VR来,AR还算幸运很多,PokemonGO、AR红包、AR相机等等应用已经融入人们的生活,还有Facebook这位死忠粉丝。

从泡沫到寒冬,Facebook进军AR的步履一直坚定。最近,又传出了收购计算机视觉创业团队Fayteq的新闻,这家德国初创搭建了一套Adobe After Effects等视频编辑器的插件,不仅可以添加或删除视频中的对象,还可以根据需要提供特效。这一功能很有可能应用于Facebook的AR相机、直播中。

在四个月前的F8开发者大会上,扎克伯格用一张编辑过的照片暗示了AR会是今年Facebook发展的重点。

在会上,Facebook提出了AR项目的两个重点,一个是AR相机,就是和美颜相机、FaceU等等相似的特效滤镜。另一个则是AR创意平台,包含AR Studio等等一系列工具,让用户可以通过多种模块构建原创的AR效果。

其实在这四个月里,Facebook所做的大概也就是两件事,一是丰富/优化AR相机功能,二是为AR Studio创造更多合作案例。

前文提到的收购Fayted就属于前者,为了AR Studio,Facebook也做出了很多努力。比如开启了很美图的合作,在Facebook上加入了三种AR特效。

(美图为Facebook提供的特效之一“机器眼镜”)

EA公司也在AR Studio中进行了尝试,推出了旗下游戏《质量效应:仙女座》的特效,让用户可以在Facebook相机中带上游戏里宇航员的头盔。

除了相机以外,AR Studio还将和知名游戏《部落冲突》进行合作,在游戏中加入AR体验。在宣传片中可以看到,玩家将摄像头转向自己,会发现自己变成建筑工人的样子,转向四周,会像PokemonGO一样,把AR形象投向显示,和现实进行交互。

呃……不论怎么看,这些功能都脱离不开特效相机和换了皮的PokemonGO啊。Facebook的尴尬暴露出了AR在技术应用上的巨大问题:实际上提到AR,我们的所有想象力几乎都局限在了拍照和游戏上,所以看AR Studio的每个项目都觉得乏善可陈。

其实这一切的关键在于,脱离开应用场景谈AR,翻来覆去只能是那几个单调的老梗。看一看下面几类极具创意的AR应用就能明白。

高度结合现实场景类

这一类应用偏向于“小而美”,和计算机互动艺术高度结合,主打创意。和支付宝找红包不同,让AR高度结合现实场景意味着物理应用范围有限,但内容更加精美。应用于线下展会、文旅产业中,往往是让人惊喜的彩蛋。

案例之ARART

如果你是故宫淘宝的粉丝,相信你一定看过康熙剪刀手的动图。ARART同样也是一个“让名画动起来”的项目,只不过搭载在AR之上。

打开App,将镜头对准画作,可以看到蒙娜丽莎在对你眨眼。这样让艺术和AR结合并不难,基本只需制作内容+图像识别+边缘融合这几种技术。当然,艺术品和垃圾之间的差距也就在于技术质量的差别。

案例之StreetMuseum

AR和LBS技术的结合,是AR产品开发中的重要方向,火到不行的PokemonGo就是最典型的例子。

这款名为街道博物馆的App将老照片、历史资料和现实街景结合,走在伦敦街头,打开App,即可在镜头中体验古老与现实场景交织的感觉。

这种玩法胜在成本非常低,大多数地图产品的API都是开放的,只需将图像/视频等物料与LBS定位一一对应,就能实现StreetMuseum一样的功能。最大的局限是准确度一般,如加入图像识别技术能够很大的提高用户体验。

新零售场景

以技术加持零售,指的可不仅仅是大数据商品推荐或无人商店,AR的作用正在日益凸显。拥有结合虚拟与现实的的最大特点,AR可以解决零售场景中“看不到实物”或“看不到实际应用情况”等等难题。不管是网商还是实体购物,都有成熟的AR应用案例。

作为美妆产品零售店的丝芙兰,推出了一款产品让用户可以通过前置摄像头试用化妆品,只需在App内点选化妆品,不同的妆面效果就能通过AR技术呈现在面孔之上。如果对化妆品满意,还可以直接在App内下单。

试妆技术的原理和大部分特效相机一样,人脸定点识别+边缘融合,就能让用户的面孔和种种特效完美结合。但实际上,由于光线、手机像素等等影响,所谓的化妆品试用很难和真正的试妆媲美,噱头远大于实用性。但对于丝芙兰这样的老牌零售来说,不失为一种够新潮的营销玩法。

同理,首饰试戴、服装试穿等等应用场景都有待挖掘,只不过技术没有人脸定点那么成熟。

案例之宜家互动产品目录

早在2013年,很多人还不知道AR为何物时,宜家就推出了一款互动产品目录,打开摄像头就能看到家具在自己家中的样子。

对于在宜家店中看着样板间毫无头绪,或是缺乏空间想象能力人来说,这款产品简直就是大救星。单独从这款产品看来,AR+家居还有不少局限性,比如不能合理比对尺寸,只能从外观上感受搭配,而不是帮助用户参考家具的大小是否合适。

但很多类似产品已经拥有了虚拟空间设计的功能,通过手机镜头“测量”出房间的尺寸,为家具购买提供参考。不过这样的功能依赖于深度传感器,也是下文会提到的,对AR未来发展十分重要的技术之一。

可以看出AR的应用场景本该是多种多样的,可我们见到的最成熟的AR应用却还是自拍和游戏。其中在AR的理想和现实之间,差的还是技术。

现在AR应用到最多的技术就是LSB、图像识别(其中大部分还是简单的人脸定点识别)和边缘融合。在本质上,这几种技术最多能做到图像(视频)和图像的简单结合。

改变这一现状所要倚仗的技术有两种,一是上文提到的深度传感器,二是即时定位于地图构建,也就是我们常说的SLAM。

深度传感器,是让摄像头进化为“眼睛”的重要一步。

镜头成像一直存在于像素、感光这些二维层面,不像生物拥有3D识别能力。于是AR想实现定位,就只能靠LBS和图像识别。而深度传感器,就是利用其他信号传输方式来获知周围环境。

目前常见的深度传感器技术是TOF(Time of flight),直译过来是飞行时间,原理是给目标续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过光脉冲往返的时间计算传感器和目标物体的距离,从和获得物体之间的位置关系。

早在四五年前,各大厂商就开始着手收购深度传感器公司或自行研发,一直致力于如何减少传感器功耗和体积。比如苹果就在2013收购了以色列传感器公司 PrimeSense,同年,谷歌也为深度传感器项目“Project Tango”立项,意图利用传感器和摄像头对室内进行3D建模。

微软已经在体感设备Kinect上进行过相关的尝试,利用“距离”、“位置”等概念优化体感游戏的体验。

总之,深度传感器在移动端上的普及离我们越来越近。有大量传闻称iPhone8中将搭载深度传感器,以配合更多AR相关功能。

至于SLAM,则真正的让摄像头“理解”环境。

SLAM其实是一个机器人领域的名词,指的是机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图,实现机器人的自主定位和导航。

听起来很复杂,其实扫地机器人第一次启动时,如何在家里走一遍后就制定了清扫路线,就是一个简单的SLAM过程。关键点就是解决定位和描绘周围环境。

SLAM在机器人、无人机等等领域都有丰富的应用,在AR领域中,凸显的是在无预处理场景下进行相机追踪。

也就是说,有了SLAM,AR不需LBS和识别图片,也能实现对周围3D环境的理解构建。举一个最简单的例子,如果我需要利用AR将一个卡通形象投射出去,普通的AR技术只能让卡通形象出现在画面的左上角,而SLAM则能让卡通形象出现在“我”的西北方。

现在对SLAM+AR用的最纯熟的当属HoloLens,随着头显方向的移动,AR视觉效果会相应出现,甚至在一些demo中,Hololens还能根据特征改变环境。如同图中显示,墙壁被改变成了地板的样子。

不过和多数搭载在手机摄像头上的AR不同,基于SLAM上的AR想要实现效果,需要更精确的传感器、更大的计算量,这也是为什么HoloLens是一副昂贵沉重的眼镜。

(传说中的Snap二代AR眼镜)

总之,在国内资本市场把AR和VR一同打入冷宫时,海外厂商正在抢的火热。平台、硬件、技术的三方布局,也在促使着AR自身的发展。

在2015末到2016年中,国内诞生了不少AR创业团队,国内大厂与其还尬吹AI,不如关注一下这些团队在这两年间有什么成果,抓紧抄两把底。别等到被海外企业吹气泡沫时,再错失良机。

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