Toward Safe, Trustworthy and Realistic Augmented Reality User Experience

📄 arXiv: 2507.23226v1 📥 PDF

作者: Yanming Xiu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-31

备注: 2 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出ViDDAR和VIM-Sense，保障增强现实用户体验的安全性和可信度

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

关键词: 增强现实 用户体验 安全性 可信度 视觉-语言模型 多模态推理 内容检测

📋 核心要点

  1. 现有AR应用面临虚拟内容可能阻碍关键信息或操纵用户感知的风险，降低用户体验的安全性与可信度。
  2. 论文提出ViDDAR和VIM-Sense系统，利用视觉-语言模型和多模态推理来检测有害的AR内容攻击。
  3. 研究进一步提出了三个未来研究方向，包括自动化质量评估、多模态攻击检测以及模型在AR设备上的高效部署。

📝 摘要（中文）

随着增强现实（AR）日益融入日常生活，确保其虚拟内容的安全性和可信度至关重要。本研究关注任务有害的AR内容风险，特别是那些阻碍关键信息或微妙地操纵用户感知的AR内容。我们开发了两个系统，ViDDAR和VIM-Sense，利用视觉-语言模型（VLMs）和多模态推理模块来检测此类攻击。在此基础上，我们提出了三个未来方向：虚拟内容的自动化、感知对齐的质量评估；多模态攻击的检测；以及VLMs的调整，以便在AR设备上进行高效且以用户为中心的部署。总的来说，我们的工作旨在建立一个可扩展的、以人为本的框架，以保障AR体验，并寻求关于感知建模、多模态AR内容实现和轻量级模型适应的反馈。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决增强现实（AR）应用中，虚拟内容可能对用户体验产生负面影响的问题。具体来说，有害的AR内容可能阻碍用户获取关键信息，或者通过微妙的方式操纵用户的感知，从而降低AR体验的安全性、可信度和整体质量。现有方法缺乏有效的机制来检测和预防这些潜在的风险。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLMs）和多模态推理模块，对AR场景中的虚拟内容进行分析，从而识别出可能有害的内容。通过结合视觉信息和语言信息，可以更全面地理解虚拟内容的含义和潜在影响，从而更准确地判断其是否会对用户造成负面影响。

技术框架：论文提出了两个系统，ViDDAR和VIM-Sense，用于检测AR内容攻击。ViDDAR系统侧重于利用视觉-语言模型检测视觉上的遮挡和干扰。VIM-Sense系统则利用多模态推理模块，结合视觉、听觉等多种信息，更全面地分析AR内容的潜在风险。整体流程包括：输入AR场景的视觉和语言信息；利用VLMs和多模态推理模块进行分析；输出对AR内容安全性和可信度的评估结果。

关键创新：论文的关键创新在于将视觉-语言模型和多模态推理应用于AR内容安全性的评估。与传统方法相比，这种方法能够更全面地理解AR内容的含义和潜在影响，从而更准确地判断其是否会对用户造成负面影响。此外，论文还提出了三个未来研究方向，包括自动化质量评估、多模态攻击检测以及模型在AR设备上的高效部署，为未来的研究提供了指导。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：视觉-语言模型的选择和训练；多模态推理模块的设计；以及用于评估AR内容安全性和可信度的指标体系。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，需要参考相关的文献。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文提出了ViDDAR和VIM-Sense两个系统，利用视觉-语言模型和多模态推理模块来检测有害的AR内容攻击。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但该研究为AR内容安全性和可信度评估提供了一个新的思路和方法，具有重要的理论和实践意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种AR应用场景，例如AR导航、AR游戏、AR教育等。通过保障AR内容的安全性、可信度和质量，可以提升用户体验，促进AR技术的广泛应用。未来的研究可以进一步探索如何将该技术应用于更复杂的AR场景，例如工业制造、医疗保健等领域。

📄 摘要（原文）

As augmented reality (AR) becomes increasingly integrated into everyday life, ensuring the safety and trustworthiness of its virtual content is critical. Our research addresses the risks of task-detrimental AR content, particularly that which obstructs critical information or subtly manipulates user perception. We developed two systems, ViDDAR and VIM-Sense, to detect such attacks using vision-language models (VLMs) and multimodal reasoning modules. Building on this foundation, we propose three future directions: automated, perceptually aligned quality assessment of virtual content; detection of multimodal attacks; and adaptation of VLMs for efficient and user-centered deployment on AR devices. Overall, our work aims to establish a scalable, human-aligned framework for safeguarding AR experiences and seeks feedback on perceptual modeling, multimodal AR content implementation, and lightweight model adaptation.