Generative AI for Accessible and Inclusive Extended Reality
作者: Jens Grubert, Junlong Chen, Per Ola Kristensson
分类: cs.HC, cs.AI
发布日期: 2024-10-31
备注: Presented at the CHI 2024 Workshop "Building a Metaverse for All: Opportunities and Challenges for Future Inclusive and Accessible Virtual Environments", May 11, 2024, Honolulu, Hawaii
💡 一句话要点
探讨生成式AI在增强扩展现实环境可访问性和包容性方面的潜力与挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成式AI 扩展现实 可访问性 包容性 3D建模 多模态输入 虚拟环境
📋 核心要点
- 现有3D虚拟环境构建对专业知识要求高，限制了其可访问性和包容性。
- 论文探讨利用AIGC降低3D建模门槛，支持符号和多模态输入，提升内容编辑和模型可访问性。
- 论文分析了AIGC在扩展现实（XR）中应用的潜在优势，同时也指出了基础模型带来的特定挑战。
📝 摘要（中文）
人工智能生成内容（AIGC）有潜力改变人们构建和交互虚拟环境的方式。本文讨论了AIGC在创建包容和可访问的虚拟环境方面的潜在益处和挑战。具体而言，我们涉及了对3D建模专业知识的需求降低、仅使用符号以及多模态输入的好处、3D内容编辑、3D模型可访问性以及基础模型特有的挑战。
🔬 方法详解
问题定义：当前构建可访问和包容的扩展现实（XR）环境面临的主要问题是3D建模的专业性要求过高，使得非专业人士难以参与内容创作。此外，现有方法在内容编辑和模型可访问性方面存在局限性，阻碍了XR技术的普及和应用。
核心思路：论文的核心思路是利用生成式AI（AIGC）来降低3D建模的门槛，并探索其在增强XR环境可访问性和包容性方面的潜力。通过AIGC，用户可以使用更简单的符号或多模态输入（例如文本、语音、图像）来生成和编辑3D内容，从而降低对专业3D建模技能的依赖。
技术框架：论文并未提出一个具体的、完整的技术框架，而是对AIGC在XR领域的应用进行了概念性的探讨和分析。讨论涉及了AIGC在3D内容生成、编辑和可访问性方面的应用，以及基础模型可能带来的挑战。可以理解为是对未来AIGC赋能XR方向的展望。
关键创新：论文的创新之处在于它将AIGC与XR环境的可访问性和包容性联系起来，探讨了AIGC在降低3D建模门槛、支持多模态输入、提升内容编辑和模型可访问性方面的潜力。这为未来的XR内容创作和交互方式提供了新的思路。
关键设计：由于论文主要为概念性探讨，因此没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。未来的研究可以基于此，探索具体的AIGC模型和算法在XR环境中的应用，并针对可访问性和包容性进行优化设计。
📊 实验亮点
由于是概念性论文，没有具体的实验结果。亮点在于提出了AIGC赋能XR可访问性和包容性的新思路，并分析了潜在的益处和挑战，为未来的研究方向提供了指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更易于使用和更具包容性的XR应用，例如：面向残疾人士的辅助工具、面向教育的沉浸式学习环境、面向文化遗产保护的虚拟博物馆等。通过降低3D内容创作的门槛，可以促进更广泛的用户参与，并推动XR技术的普及和应用。
📄 摘要（原文）
Artificial Intelligence-Generated Content (AIGC) has the potential to transform how people build and interact with virtual environments. Within this paper, we discuss potential benefits but also challenges that AIGC has for the creation of inclusive and accessible virtual environments. Specifically, we touch upon the decreased need for 3D modeling expertise, benefits of symbolic-only as well as multimodal input, 3D content editing, and 3D model accessibility as well as foundation model-specific challenges.