Perspective-Aware AI in Extended Reality

📄 arXiv: 2507.11479v1 📥 PDF

作者: Daniel Platnick, Matti Gruener, Marjan Alirezaie, Kent Larson, Dava J. Newman, Hossein Rahnama

分类: cs.AI, cs.GR, cs.HC

发布日期: 2025-05-05

备注: Accepted to the International Conference on eXtended Reality (2025), 12 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出PAiR框架，将视角感知AI融入XR，实现基于用户身份的可解释、情境感知体验。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 扩展现实 视角感知AI 用户建模 情境感知 沉浸式体验

📋 核心要点

  1. 现有XR系统在用户建模和认知语境理解方面存在不足，导致沉浸式体验不够智能和个性化。
  2. PAiR框架通过集成视角感知AI（PAi），利用从用户数字足迹学习到的身份模型，实现情境感知的XR体验。
  3. 通过在OpenDome引擎中实现的两个概念验证场景，展示了PAiR框架在实际应用中的可行性和潜力。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种扩展现实（XR）中视角感知AI（PAiR）的基础框架，旨在通过将视角感知AI（PAi）与XR集成，实现自适应、沉浸式的体验。现有系统由于用户建模的不足和认知语境的限制而存在缺陷。PAiR基于Chronicles构建，Chronicles是从多模态数字足迹中学习到的、可用于推理的身份模型，能够捕捉用户的认知和经验演变。PAiR在一个闭环系统中利用这些模型，将动态用户状态与沉浸式环境连接起来。论文详细介绍了PAiR的架构、模块和系统流程，并通过在基于Unity的OpenDome引擎中实现的两个概念验证场景展示了其效用。PAiR通过将基于视角的身份模型嵌入到沉浸式系统中，为人类与AI交互开辟了一个新的方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有XR系统缺乏对用户视角的深入理解，无法根据用户的认知状态和经验提供个性化的沉浸式体验。用户建模不足和认知语境的缺失是主要痛点。

核心思路：论文的核心思路是将视角感知AI（PAi）融入XR系统，利用PAi构建的用户身份模型来理解用户的认知状态和经验，从而提供更具情境感知和个性化的XR体验。通过闭环系统，动态调整XR环境以适应用户状态。

技术框架：PAiR框架包含以下主要模块：1) Chronicles：用于构建用户身份模型，从多模态数字足迹中学习用户的认知和经验演变。2) PAi：利用Chronicles构建的身份模型进行推理，理解用户的视角和认知状态。3) XR环境：基于Unity的OpenDome引擎构建的沉浸式环境。4) 闭环控制系统：连接PAi和XR环境，根据PAi的推理结果动态调整XR环境。

关键创新：PAiR的关键创新在于将视角感知的用户身份模型嵌入到XR系统中，实现了基于用户视角的个性化和情境感知体验。与传统XR系统相比，PAiR能够更深入地理解用户的认知状态和经验，从而提供更智能的交互。

关键设计：Chronicles模型的具体构建方法和学习算法未知。闭环控制系统的具体控制策略和算法未知。OpenDome引擎的具体配置和参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过两个概念验证场景展示了PAiR的效用，但没有提供具体的性能数据或与其他基线的对比。这两个场景验证了PAiR框架在实际应用中的可行性，并为未来的研究提供了方向。具体的提升幅度未知。

🎯 应用场景

PAiR框架可应用于教育、培训、娱乐等多个领域。例如，在教育领域，可以根据学生的学习风格和认知能力，提供个性化的学习体验。在培训领域，可以模拟真实场景，帮助用户提高技能。在娱乐领域，可以创造更具沉浸感和互动性的游戏体验。未来，PAiR有望成为构建下一代智能XR应用的关键技术。

📄 摘要（原文）

AI-enhanced Extended Reality (XR) aims to deliver adaptive, immersive experiences-yet current systems fall short due to shallow user modeling and limited cognitive context. We introduce Perspective-Aware AI in Extended Reality (PAiR), a foundational framework for integrating Perspective-Aware AI (PAi) with XR to enable interpretable, context-aware experiences grounded in user identity. PAi is built on Chronicles: reasoning-ready identity models learned from multimodal digital footprints that capture users' cognitive and experiential evolution. PAiR employs these models in a closed-loop system linking dynamic user states with immersive environments. We present PAiR's architecture, detailing its modules and system flow, and demonstrate its utility through two proof-of-concept scenarios implemented in the Unity-based OpenDome engine. PAiR opens a new direction for human-AI interaction by embedding perspective-based identity models into immersive systems.