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近日,MindMaze公司推出了VR表情检测工具Mask,声称 Mask 使用了先进的机器学习和生物信号处理,用户实际表情发生到解码转化的过程只需数十毫秒,可以让佩戴者的表情实时复制到 VR 中的化身,能够极大的提高用户的沉浸感。
当然人们兴趣盎然的关注此消息时,大部分人都有些失望,这样的表情模拟能够提高多少沉浸感呢?现阶段好好的提高VR图像显示质量,减少画面颗粒感,或者开发更多的五感反馈硬件,这样才是提高沉浸感的不二办法。
但是面部表情现阶段真的不重要吗?笔者认为恰恰相反,现阶段表情反馈是提高沉浸感最好的办法之一。
相由心生,人以情动。在感情表达中,言辞占比7%,声调占比38%,体语占比55%,补全体语可极大的提高虚拟沉浸感。
MindMaze是一家瑞士公司,由在神经科学领域拥有超过10年专业经验的Tej Tadi博士领头,专注于将虚拟现实和运动捕捉跟大脑机器界面结合的强大神经科学公司,估值超过十亿美元,2016年初A轮融资1亿美元。
最初Mask所用的系统是为了辅助神经创伤患者的恢复,Tadi博士在一次调查中发现,一家医院利用他们的系统改造了一个“游戏化”的恢复疗程,卓有成效。受此启发的Tadi开始考虑该技术更为广泛的消费者使用案例,例如游戏。该团队希望将他们的技术堆栈融入未来迭代的虚拟现实头戴设备中,经过近一年多的研发,Mask表情检测工具正式推出,将虚拟体验沉浸感带入一个新的层面。
有人会有这样的疑问,在VR中投影表情真的重要吗?现阶段VR显示的图像质量并不高,费劲心思将表情投影进去有什么意义呢?还不如老老实实研究如何将显示质量提高,让用户体验到更精致的环境,看到更精美的人物。
对于这样的看法,笔者在上文已经解释过,感情的表达体语占半,体语表达表情占多半。若是面无表情,那就算再美,也和木头没有区别。这也是为何眼动追踪技术受到热捧的原因所在,眼睛是心灵的窗户,而表情是心灵的映射。
举一个很简单的例子,最近热播的反腐剧《人民的名义》里的老戏骨们对比某些面瘫演员。
《人民的名义》剧组80多位演员片酬总共4800万,与《如某传》里一位主演高达7000万的薪酬相差甚远,引发了一阵阵的深讨。
很多网友对于那些拿着超高薪酬却在拍戏过程中,用一副面瘫表情贯穿全戏的演员深痛恶疾,他们与那些浑身是戏的老戏骨们完全是两个极端。部分网友呼吁对于这样的演员广电总局应该全面抵制,薪酬不得超过10万元。
与之对比的是该剧吴刚老师圈粉无数,达康书记的这个人物被他演的活灵活现,极大的增强了观众的代入感,大量表情包、流行语的涌现正是对吴刚老师演技的充分肯定。
另一个案例就是《还珠格格》的容嬷嬷,扮演者李明启老师曾爆料《还珠格格》热播的时候她外出买菜都会被人指责为何如此残忍,是一个坏女人。
演技的精髓就是通过恰到好处的表情,细微的动作刻画出一个真实的人物,真实的环境带给观众足够代入感。
代入感与沉浸感有着异曲同工之妙,这就是为什么眼动追踪技术被各个VR厂商工作室热捧的原因。高度的沉浸感不单单只是通过硬件堆积,更加需要的增加一种灵动感。人类是一种社会强的群居生物,拥有生动表情的交互对象可以给用户提供足够多的拟人化交互体验,能够很大程度上提高用户沉浸感。
表情映射能够给用户带来高沉浸感的拟人互动,这将超过画面视觉互动带来的沉浸感
IOS系统的智能语音系统Siri,被全球果粉所喜爱,许多用户将其称之为第二女友,调戏Siri也成了很多用户热衷的消遣,衍生出了无数有趣的段子。但是实际用过IOS系统的朋友应该知道,Siri的智能是基于大数据时代下的程序应答,所有的精彩应答都是Siri通过本地模块或云计算服务器识别后提取可能性最高的内容反馈的,并不能说是Siri本身具有思维性,能够与用户灵性对话。
但就算是这样,Siri也引起了无数的用户喜爱。人们喜爱的不是Siri本身,是其通过文字语音互动带来的拟人化体验。
Siri有画质可言吗?一点没有,纯粹的由代码组成的程序,它带来的沉浸感让许多人认为它就是一个很棒的聊天对象。
由语音合成系统VOCALOID 2脱胎出的初音未来是另一个典范。它是世界上第一个举办演唱会的虚拟偶像,在日本乃至全球都有着众多粉丝,无数的日本粉丝将初音未来视为女神,衍生出庞大的“初音未来”经济。
难道人们不知道初音未来是虚拟人物吗?不,所有人都知道她是一个虚拟人物,但她仍然得到了无数人的喜爱,她的爆红,不仅仅因为日本的二次元文化,更是因为初音未来给粉丝们带来了真真切切的拟人感。初音未来多变的表情,调皮的声音,将二次元前所未有的与现实接轨,站在舞台上的不再是一个虚拟的动漫人物,而是来自于二次元的大葱女神,这就是拟人互动带来的魔力。
回过头来我们就可以发现MindMaze所推出的Mask具有多大的潜力,虽然它很粗糙,很简陋,但是它前途无可限量,它代表的是VR交互拟人化的第一步。
作者:阿木君,微信搜索公众号“VR日报”,微博@VR日报网,转载请注明版权
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