الواقع المعزز والافتراضي
إعادة تصور صناعة الترفيه باستخدام الإسقاط الوجهي الديناميكي
أضف Securities.io إلى مصادرك المفضلة على Google
الواقع المعزز، أو AR، قد أثبت بالفعل قيمته الثورية لصناعة الترفيه. يتم استخدامه في الألعاب، الأفلام، الفعاليات الحية، المتنزهات الترفيهية، المتاحف والمعارض، المسرح والعروض، التلفزيون، الإعلانات، وسائل التواصل الاجتماعي، الرياضات الإلكترونية، السياحة، الموضة، الفن، الموسيقى والرقص، وحتى القصص المصورة والروايات المصورة أو عروض السحر.
تشير إحدى تقديرات السوق إلى أن سوق AR وVR لصناعة الترفيه قد يصل إلى 30 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030، بنمو سنوي مركب يقارب 19٪ خلال فترة التوقع 2024-2030.
حددت التقرير عدة عوامل دافعة أدت إلى نمو AR في مجال الترفيه. على سبيل المثال، ساعد استخدام AR صانعي المحتوى على صياغة سرديات غامرة تمحو الخط الفاصل بين الواقع والخيال، مما يلهم الجمهور ليصبح مشاركًا نشطًا في سرد القصص ويعزز التفاعل والاتصال العاطفي. كما ساعدت AR وVR في بناء تجارب شخصية مخصصة لتفضيلات الأفراد.
من خلال الاستفادة من تحليلات البيانات بالاشتراك مع AR، يمكن لشركات الترفيه تخصيص المحتوى، والتوصيات، وحتى الإعلانات. لكن كل ذلك لا يمكن أن يُطلق عليه سوى قمة جبل الجليد.
يمكن لـ AR أن يحقق أكثر بكثير مع ابتكارات تكنولوجية محددة. في الفقرة القادمة، نناقش إحدى هذه الابتكارات الثورية التي تتضمن تقنية تسمى DFPM، الإسقاط الوجهي الديناميكي.
DFPM: ما هو؟
إنها تقنية واقع معزز جديدة حيث تُسقط الصور على وجوه البشر، مغيرةً مظهرهم في الوقت الحقيقي. بعبارة أخرى، تتضمن الطريقة إسقاط مرئيات ديناميكية على وجه الشخص في الوقت الفعلي، باستخدام تتبع وجهي متقدم لضمان تكيف الإسقاطات بسلاسة مع الحركات والتعبيرات.
المصدر: Disney Research
في حين أن التقنية تحمل إمكانات هائلة ويمكن أن تساعد في تحقيق قفزات كبيرة بقدر ما تسمح به الخيال الفني، فإن التقنية تعاني من تحديات تقنية. باختصار، يمكن اعتبار هذه المشكلة مشكلة عدم المحاذاة.
دراسة جديدةنُشرت في مجلة معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات1 تتناول مشكلة عدم المحاذاة. ولكن، قبل الغوص أعمق في الحل، دعونا نلقي نظرة على ما هي المشكلة.
انقر هنا لتتعرف على الاستثمار في مستقبل الواقع الافتراضي.
مشكلة عدم المحاذاة في نشر DFPM
يتطلب إسقاط المرئيات على وجه متحرك أن يكتشف نظام DFPM ميزات الوجه للمستخدم، مثل العيون والأنف والفم، في أقل من مللي ثانية. حتى التأخيرات الطفيفة في المعالجة أو الأخطاء الدقيقة في المحاذاة بين إحداثيات صورة الكاميرا والبروجيكتور يمكن أن تؤدي إلى أخطاء في الإسقاط — أو ما يُسمى بـ “آثار عدم المحاذاة”. هذه الأخطاء ملحوظة ويمكن أن تعيق جودة الانغماس. قد تصل إلى حد إفساد الانغماس.
سعى فريق من الباحثين من معهد العلوم في طوكيو، اليابان، لإيجاد حلول للتحديات القائمة في DFPM. بقيادة الأستاذ المشارك يوشيهيرو واتانابي، شمل الفريق أيضًا طالب الدراسات العليا السيد هاو-لون بنغ. في دراستهم، اقترحوا مفاهيم لتقليل ‘آثار عدم المحاذاة’.
اقتراحان لتقليل ‘آثار عدم المحاذاة’
المقال الذي كتبه الباحثان المقيمان في طوكيو يحمل عنوانًا طويلًا، وهو أمر شائع في مثل هذه الأوراق. لكن المشكلة التي يتناولها بسيطة الفهم. كما أُشير سابقًا، يهدف إلى تقليل آثار عدم المحاذاة بين الصور المسقطة والوجوه المستهدفة، وهو تحدٍ مستمر لـ DFPM، وفقًا للباحثين.
قدّم الباحثون اقتراحين لتحقيق هدفهم. اقترح المفهوم الأول طريقة تتبع وجه عالية السرعة تستغل المعلومات الزمنية. في مساعيهم، قدم الباحثون أولاً إطارًا لاكتشاف الوجه يعتمد على الاستيفاء/الإستكمال المحدود بمنطقة مقصوصة، مما سمح بالتنفيذ المتوازي مع اكتشاف معالم الوجه.
ثم اقترح الباحثون طريقة جديدة هجينة لاكتشاف معالم الوجه تجمع بين اكتشافات سريعة تعتمد على مجموعة أشجار الانحدار (ERT) واكتشاف مساعد. أنتجت اكتشافات ERT نتائج سريعة في 0.107 مللي ثانية باستخدام المعلومات الزمنية مع دعم الاكتشاف المساعد للتعافي من أخطاء الاكتشاف.
لتدريب طريقة اكتشاف معالم الوجه، اقترح الباحثون طريقة مبتكرة لمحاكاة تعليقات فيديو عالية الإطار الزمني لمعالجة نقص مجموعات البيانات المشروحة ذات الإطار الزمني العالي المتاحة للجمهور.
تضمن المفهوم الثاني إعدادًا مشتركًا للكاميرا والبروجيكتور مع إزاحة العدسة يمكنه الحفاظ على محاذاة بصرية عالية مع خطأ قدره 1.274 بكسل فقط بين عمق 1 م و2 م، مما يقلل عدم المحاذاة عبر تطبيق نفس التصاميم البصرية على البروجيكتور والكاميرا دون التسبب في عدم محاذاة كبير كما في الطرق التقليدية.
يمكن أن يؤدي تطبيق هذه المفاهيم إلى تمكين الباحثين من تطوير نظام DFPM عالي السرعة جديد يحقق محاذاة شبه مثالية مع الإدراك البصري البشري.
انقر هنا للحصول على قائمة بالشركات التي تعيد تعريف حدود AR/VR.
ملخص الإنجازات
إذا حولنا تركيزنا بعيدًا عن الجوانب التقنية العالية للبحث لمحاولة فهم ما يمكن أن تحققه من منظور التطبيق، فإن النتائج ستكون كما يلي:
يمكن أن يؤدي الإعداد المقترح إلى محاذاة بصرية استثنائية بأقل من 1.3 بكسل خطأ عند عمق 1-2 م. قدم الإعداد معالجة أسرع وأدى إلى دقة عالية في السيناريوهات الديناميكية.
بالإضافة إلى ذلك، طوّر الباحثون خلال العملية طريقة لمحاكاة تعليقات فيديو عالية السرعة لتدريب النماذج.
بشكل عام، يجب أن تساعد النتائج في بناء تأثيرات أكثر إقناعًا وواقعية مفرطة للعروض الحية، وعروض الأزياء، والعروض الفنية.
بينما سيستمر الباحثون في إضافة المزيد من الدقة إلى التقنية وتطبيقها في صناعة الترفيه، تقوم الشركات أيضًا بإجراء تحسينات تراها مناسبة وضرورية لتحسين عروضها.
في الفقرات القادمة، سنستعرض شركتين حققتا خطوات كبيرة في المجال الذي يلتقي فيه AR والترفيه.
1. Walt Disney
تقارير نُشرت في نوفمبر في العام الماضي أشارت إلى أن ديزني أنشأت مجموعة استراتيجية جديدة لإدارة وتنسيق كيفية تطوير الشركة ونشر التكنولوجيا من الجيل التالي — مثل الذكاء الاصطناعي والواقع المختلط. سُميت بمكتب تمكين التكنولوجيا.
تم اختيار جيمي فوريز، الذي شغل منصب الرئيس التقني (CTO) لاستوديوهات Walt Disney (DIS ) (WDP.DE ) لمدة 14 عامًا، لقيادة القسم الجديد المشكل. في دوره الجديد، كان من المفترض أن يرفع تقاريره إلى الرئيس المشارك لشركة Disney Entertainment، آلان بيرغمان.
في مذكرة داخلية — تم تداولها قبل إطلاق القسم الجديد — قال بيرغمان ما يلي:
“قدرتنا على البقاء في طليعة التقدمات التقنية ستصبح أكثر حيوية كلما تقدمنا — مما يجعل من المهم أكثر فهم واحتضان التحولات التقنية الجديدة بطرق تمكّن موظفينا وإبداعنا وأعمالنا.”
في نفس المذكرة، قال بيرغمان إن مكتب تمكين التكنولوجيا مكلف بضمان أن تكون ديزني “قائدًا تقدميًا ومبتكرًا ومسؤولًا” في مجال الذكاء الاصطناعي والواقع المختلط.
أكثر من ذلك، اعترف بيرغمان بأن وتيرة ونطاق التقدم في الواقع الممتد، الذي يتضمن AR كأحد أهم مكوناته، عميقة وستستمر في التأثير على تجارب المستهلكين لدى ديزني، والمساعي الإبداعية، والأعمال لسنوات قادمة.
يعتقد الخبراء والمحللون الصناعيون أن استفادة ديزني من هذه التقنيات ستكون متعددة الجوانب. سيتوسع الاستكشاف عبر مختلف أقسام أعمالها.
في قطاع المتنزهات الترفيهية، على سبيل المثال، تقوم الشركة بتجميع فريق مخصص للتحقق من كيفية تحسين AR وVR لتجارب الزوار، متماشيًا مع الاتجاهات العامة في الصناعة. وفي خطوة قيادية مقترحة، عاد كايل لاوجلين مؤخرًا إلى ديزني.
بصفته نائب الرئيس الأول الجديد للبحث والتطوير في Walt Disney Imagineering، يعتقد الخبراء أن خلفية كايل في AR وVR والذكاء الاصطناعي تؤهله جيدًا لدفع الابتكار في معالم المتنزهات الترفيهية.
فيما يتعلق بالاستخدامات المحددة لتقنية التعرف على الوجه، أشارت تقارير من ديسمبر 2021 إلى أن شركة ديزني كانت تجري تجربة استخدام برنامج التعرف على الوجه للتحقق من الزوار القادمين إلى متنزه ديزني وورلد في فلوريدا — المعروف باسم مملكة السحر.
تم تجهيز خط أنابيب الوسم الآلي الذي تم إنشاؤه لمستودع محتوى ديزني بوحدات كشف وتعرف على الوجه التي تم تطبيقها على مكتبة محتوى ديزني (العروض، الأفلام، إلخ).
DIS مخطط السعر
في 28 سبتمبر 2024، أعلنت شركة The Walt Disney Company (NYSE: DIS) عن أرباحها للربع الرابع والسنة الكاملة. ارتفعت الإيرادات بنسبة 6٪ للربع الرابع لتصل إلى 22.6 مليار دولار من 21.2 مليار دولار في الربع المقابل من العام السابق، وبنسبة 3٪ للعام لتصل إلى 91.4 مليار دولار من 88.9 مليار دولار في العام السابق.
2. Electronic Art Inc.
شركة أخرى في مجال الترفيه قامت بأعمال مذهلة باستخدام تقنيات الواقع المعزز وتحسين التعرف على الوجه بشكل كبير هي Electronic Arts (EA ) أو EA. قدمت الشركة في مؤتمر SIGGRAPH آسيا 2024، الذي عُقد في طوكيو، اليابان، حول نظرية التثبيت عن طريق نحت الجمجمة.
اعتقدت الشركة أن تثبيت حركة الوجه بدقة أمر أساسي لإنشاء نماذج شخصية فوتوغرافية واقعية لألعاب ثلاثية الأبعاد، والواقع الافتراضي، والأفلام، وبيانات تدريب التعلم الآلي. خاصة في الحالة الأخيرة، اعتقدت الشركة أن تثبيت الوجه يجب أن يعمل بسرعة وبشكل تلقائي عندما تكون بيانات المصدر مجموعة من الأشخاص ذوي التشكلات المتنوعة.
اعتقد مقدمو EA أنه من الضروري التمييز بين حركات الجمجمة الصلبة وتعابير الوجه، حيث إن عدم المحاذاة بين حركة الجمجمة وتعابير الوجه قد ينتج نموذجًا متحركًا يصعب التحكم فيه وغير مناسب للحركة الطبيعية.
ومع ذلك، كان من الصعب تحقيق كل ذلك لأن طرق التثبيت الحالية كانت تعاني من بعض العيوب. كافحت هذه الطرق للعمل مع مجموعات متفرقة من تعبيرات مختلفة جدًا، مثل عند دمج وحدات متعددة من نظام ترميز حركات الوجه (FACS). وعلى الرغم من وجود طرق أخرى، وجد فريق EA أنها ليست قوية بما فيه الكفاية.
كحل، استفاد فريق EA من أحدث التطورات في حقول المسافة الموقعة العصبية وتشكيل الأسطح المتساوية القابلة للاشتقاق لحساب تحويلات التثبيت الصلبة للجمجمة مباشرةً على شبكات المثلثات غير المهيكلة أو سحب النقاط. ساعد نهجهم بشكل كبير في تعزيز الدقة والموثوقية.
لم يتوقف الفريق عند ذلك. فقد قدم مفهوم “الهيكل المستقر” كسطح للتقاطع البولياني للمسحات المستقرة، وهو ما يشبه “الهيكل البصري” (في الشكل من الظل) و”الهيكل الفوتوغرافي” (في نحت الفضاء). يشبه الهيكل المستقر جمجمة مغطاة بسمك نسيج ناعم قليل، وتُدرج الأسنان العلوية تلقائيًا.
ادعى الفريق أن خوارزمية نحت الجمجمة الخاصة بهم تُحسّن في الوقت نفسه شكل الهيكل المستقر والتحويلات الصلبة للحصول على تثبيت دقيق لتعبيرات معقدة لمجموعة متنوعة من الأشخاص، متفوقة على الطرق الحالية.
قال الرئيس التنفيذي لـ EA إن AR هو “أكثر إثارة“. قدمت تقنية Cranium في EA SPORTS FC™ 25. وفرت التقنية تحكمًا دقيقًا في العديد من جوانب نموذج رأس شخصية اللعبة.
يمكن للمستخدمين الاستفادة من هذه التقنية للنحت والملمس لتصميم نموذج رأس الشخصية بروح المبدع. قدمت للمستخدمين أكثر من مجرد تشكيل — فقد سمحت بتحريك وجه المستخدم بشكل طبيعي، مما يزيد من الانغماس والواقعية.
EA مخطط السعر
وفقًا لأحدث تقرير مالي متاح، بلغ صافي حجوزات EA للربع الثالث من السنة المالية 25 ما مجموعه 2.215 مليار دولار أمريكي.
“النجاح القياسي لحدث فريق العام في EA SPORTS FC 25 يوضح قدرة فرقنا الإبداعية على التكيف والابتكار والتنفيذ على نطاق واسع،” قال أندرو ويلسون، الرئيس التنفيذي لشركة Electronic Arts.
إسقاط الوجه: أبحاث مستمرة، تحسين مستمر
لم يتم تحقيق البحث التحولي في تقنية إسقاط الوجه الذي بدأنا به مقالتنا في يوم واحد. إنه يحمل إرثًا طويلًا من البحث في هذا المجال.
على سبيل المثال، في عام 2021، نشر باحثو كلية الهندسة، معهد تكنولوجيا طوكيو، ورقة بعنوان ‘إسقاط ديناميكي عالي السرعة على الذراع البشري مع تشوه الجلد الواقعي.‘ 2
في ملاحظاتهم الافتتاحية، اعترف الباحثون بأن الإسقاط الديناميكي للمنطقة المتحركة وفقًا لموقعها وشكلها كان أساسيًا لجعل الواقع المعزز يشبه التغييرات على سطح الهدف.
تطرقوا بشكل خاص إلى تعزيز سطح الذراع البشرية عبر إسقاط ديناميكي يمكن أن يعزز التطبيقات في مجال الموضة، واجهات المستخدم، النمذجة الأولية، التعليم، المساعدة الطبية، وغيرها من المجالات. ومع ذلك، حددوا بعض العيوب.
وجدوا أن الطرق التقليدية تتجاهل تشوه الجلد وتتميز بكمون عالي بين الحركة والإسقاط، مما يسبب عدم محاذاة ملحوظ بين سطح الذراع المستهدف والصور المسقطة.
كحل، اقترح الباحثون نظامًا لإسقاط ديناميكي عالي السرعة على ذراع بشرية سريعة الحركة مع تشوه الجلد الواقعي. مع النظام المطور، لم يشعر المستخدم بأي عدم محاذاة بين سطح الذراع والصور المسقطة.
لإنجاز مهمتهم، جمع الباحثون أولاً نموذج سطح قابل للتشوه باراميتري متطور مع تعويض دقة قائم على الانحدار الفعال لتمثيل تشوه الجلد وتعديل إحداثيات القوام لتحقيق توليد صور سريع ودقيق لإسقاط الخرائط بناءً على تتبع المفاصل.
كخطوة ثانية، طور الباحثون نظامًا عالي السرعة يوفر زمنًا بين الحركة والإسقاط أقل من 10 مللي ثانية، وهو ما يكون غير ملحوظ عمومًا للعين البشرية.
أُجريت أبحاث مماثلة من قبل فريق من الباحثين في عام 2017. كان للفريق متعاونون من Disney Research، جامعة برينستون، جامعة تشالمرز، وجامعة أوساكا. كان عنوان البحث ‘مصابيح المكياج: تعزيز حي للوجوه البشرية عبر الإسقاط.’3
في الورقة، اقترح الباحثون أول نظام لتعزيز حي ديناميكي للوجوه البشرية. باستخدام إضاءة تعتمد على البروجيكتور، غيروا مظهر المؤدين البشريين خلال عروض مبتكرة. ومع ذلك، كان التحدي الرئيسي في التعزيز الحي هو الكمون.
تم توليد صورة وفقًا لوضعية محددة ولكن تم عرضها على تكوين وجهي مختلف بحلول الوقت الذي تم فيه إسقاطها. هدف النظام المقترح من قبل الباحثين إلى تقليل الكمون في كل خطوة من العملية، من الالتقاط مرورًا بالمعالجة وصولًا إلى الإسقاط.
باستخدام إضاءة تحت الحمراء، اكتشف كاميرا عالية السرعة محاذاة بصرية وحسابية اتجاه الوجه بالإضافة إلى التعبير. تم تعيين أشكال مزيج التعبير المقدرة إلى فضاء منخفض الأبعاد، وتم تقدير حركة الوجه والتشوه غير الصلب، وتنعيمها، وتوقعها عبر تصفية كالمان التكيفية. أخيرًا، تم توليد المظهر المطلوب عن طريق استيفاء القوام المتحركة المحسوبة مسبقًا وفقًا للوقت، والموقع العالمي، والتعبير.
قَيَّم الباحثون نظامهم من خلال نموذج أولي محسّن للمعالج المركزي (CPU) ومعالج الرسوميات (GPU) وأظهروا تعزيزًا منخفض الكمون ناجحًا لمؤدين مختلفين وعروض ذات لعب وجهي وسرعة حركة متباينة.
ادعى الباحثون، بالمقارنة مع الطرق الحالية، أن نظامهم المقدم كان الطريقة الأولى التي تدعم بالكامل الإسقاط الوجهي الديناميكي دون الحاجة إلى أي علامات تتبع مادية وتدمج تعابير الوجه.
إسقاط الوجه والبحث لتحقيق مخرجات مستقرة دون كمون أو عدم محاذاة ليس أمرًا جديدًا. يسعى الباحثون بجدية إلى هذا المسار بسبب قدراته التحويلية. تقنية DFPM الأخيرة هي بالتأكيد اختراق وستساعد في إعادة تصور الترفيه مع تحسين جوانب الأداء.
انقر هنا للحصول على قائمة بأهم أسهم الواقع المعزز والواقع الافتراضي.
مرجع الدراسة:
1. Peng, H.-L., Sato, K., Nakagawa, S., & Watanabe, Y. (2025). الإسقاط الوجهي الديناميكي المتوافق إدراكيًا بواسطة طريقة تتبع الوجه عالي السرعة وإعداد محوري مشترك مع إزاحة العدسة. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Early Access, 1-15. https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3527203
2. Peng, H.-L., & Watanabe, Y. (2021). إسقاط ديناميكي عالي السرعة على الذراع البشرية مع تشوه الجلد الواقعي. Applied Sciences, 11(9), 3753. https://doi.org/10.3390/app11093753
3. Bermano, A. H., Billeter, M., Iwai, D., & Grundhöfer, A. (2017). مصابيح المكياج: تعزيز حي للوجوه البشرية عبر الإسقاط. Computer Graphics Forum, 36(2), 311-323. https://doi.org/10.1111/cgf.13128
