ジェネレーティブ AI が拡張現実アイウェアの未来の鍵となる理由
すぐにはわからないかもしれませんが、人工知能は機能拡張現実プラットフォームの基礎を形成しています。 これは、ジェネレーティブ AI の爆発的な発展が触媒となり、苦戦している AR 市場が最終的にその可能性に到達する可能性があることを意味するのでしょうか?
拡張現実における AI のユースケースは、毎週のように発生しているようです。 人工知能と AR の関係は、2017 年にローカルのディープ ニューラル ネットワークを統合するモバイル アプリを介して独自の拡張現実エンジンを立ち上げた Meta のような技術の巨人によって継続的に調査されてきました。 マシン ビジョンを有効にする リアルタイムで更新されます。 Snapchat スタイルのフィルター オーバーレイを非常に正確にできるのはこの技術であり、このオペレーティング モデルは進化し続けて、AR エクスペリエンスを向上させる可能性があります。
ジェネレーティブ AI には、拡張現実構造とハードウェアの能力をはるかに速いペースで加速させる可能性があります。 いまだに苦しんでいる業界のために 残念な売上 このイノベーションは、AR ランドスケープが待ち望んでいた瞬間となる可能性があります。
ジェネレーティブ AI とは正確には何ですか?
生成 AI とは、次の情報のみに基づいて独自のコンテンツを生成する能力を持つインテリジェントなプログラムを指します。 プロンプト ユーザーから。 完成したコンテンツは、AI モデルの使用を通じて完全に自動化され、アルゴリズムによって作成できます。 生成 AI は、人間の入力を一切使用せずに、アートワーク、テキスト、ビジュアライゼーションをゼロから作成することもできます。
ジェネレーティブ AI の目標は、ソフトウェアを使用して何かを作成できるようにすることです。 完全オリジナル、人工知能によって開発されたにもかかわらず、その構造は完全に人間のように見えます。
生成 AI は、データから複雑なデジタル レンダリングを作成できるため、 人間のプロンプト、生成 AI は拡張現実プログラムの開発において重要なツールとなり得、AR に焦点を当てた大手企業のいくつかはすでにその可能性を活用しようとしています。
ジェネレーティブ AI と AR の統合
ジェネレーティブ AI に進出している主要な拡張現実企業の一例は Snap です。 Snap の CEO である Evan Spiegel 氏によると、ジェネレーティブ AI は現在同社のカメラを大幅に強力にする能力を備えており、これらの利点は最終的に AR アイウェアを含む拡張現実全体の成長を促進することができます。
Snap がジェネレーティブ AI を使用してサービスを強化する方法に関して、Spiegel 氏は、この技術がキャプチャ後のスナップの解像度と明瞭さを改善するのに役立ち、さらに最先端で革新的なフィルターに使用できると考えています。
「Snap ML ツールを Lens Studio に統合することで多くの成功が見られました。これにより、クリエイターは素晴らしいものを構築できるようになりました。」 スピーゲルが説明した. 「現在、Lens Studio で 300,000 万を超えるレンズを作成した 3 万人のクリエイターがいます。 したがって、これらのツールの民主化も非常に強力になると思います。」
これは興味をそそる見通しではあるが、ジェネレーティブ AI と拡張現実との将来の関係は、Snap が真に優れているところだと思われる。
「3年という長期的に考えると、これは拡張現実の成長にとって重要になるでしょう。 今日、AR を見ると、アーティストによって作成された XNUMXD モデルの数が限られているため、AR で作成できるものには実際の制限があります」と Spiegel 氏は述べています。
「ジェネレーティブ AI を使用して、これらの 3D モデルを非常に迅速に構築することができます。これにより、AR の可能性を完全に解き放ち、人々が想像力を世界で実現するのに役立ちます。
ジェネレーティブ AI で予測不可能な世界を創造する
メタバースの時代を見据え、拡張現実が現実世界と仮想世界を結びつける可能性をどのように秘めているかを見据え、 generative AI ユーザーの関心を維持するために常に進化できる、真に予測不可能な環境と世界を作成する鍵を握る可能性があります。
Mitacs のプロジェクト「VR および AR における動的環境作成のためのジェネレーティブ AI」では、クリエイターは AI の進歩を利用して 2D 環境の作成を強化し、 アルゴリズム生成プロセスを導く. その後、AI がガイダンスに応答して学習できるようにすることで、プロジェクトはデジタル メディア作成のニーズに合わせた環境の作成を可能にします。
これにより、無秩序に広がる拡張現実の世界で人間の手で実装するのがはるかに困難な機能である「エンドレス」コンテンツへの道が開かれます。
ジェネレーティブ AI が周囲を識別して学習する能力があるため、AR アイウェアの着用者は、ユーザーがどこにいるか、周囲のインタラクティブな要素、および自分の個人的な好みを理解し、埋め込まれたゲームや風景を作成できるソフトウェアの恩恵を受けることができます。ありふれたタスクを魅力的な体験に変えることができます。
これらは 生成 AI モデル クラウドベースであるため、不格好な外部ハードウェアを使用した拡張現実アイウェアの開発を妨げない可能性が高く、将来的にはヘッドセットが象徴的なものを複製するのを見ることができます 容易 Flexon やその他の主要なデザイナーなどのブランドの個別のフレーム。
ジェネレーティブ AI と拡張現実が完全に融合し、機能と新鮮なコンテンツのオリジナル ストリームとの完璧なバランスが実現されるまでにはまだ何年もかかるかもしれませんが、この強力な関係の未来は確かに明るいものです。
拡張現実アイウェアは近年、市場を見つけるのに苦労していますが、ジェネレーティブ AI には大きな可能性があります。 ユーザーエクスペリエンスを向上させる テクノロジーを次のレベルに引き上げる可能性が高い方法で、着用者のために。 これは、メタバースの継続的な出現と相まって、拡張 AR アイウェア業界の運命が好転する可能性が高いことを意味します。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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