“表情红包”刷屏的背后:用Web解放AR的未来

“表情红包”刷屏的背后:用Web解放AR的未来
2017年11月18日 21:15 互联网指北

科技圈是一种循环。2015年VR成为了科技界的新星,2016年AR趁着Pokemon Go的大热顺利的接过了接力棒,然而当时除了遍地的VR体验馆,和不用梯子就没办法玩的游戏,这两项技术几乎只剩下了概念。

所以如果不是iPhone X把许多概念功能变现,这两个词几乎要被人们忘得一干二净。

更让人意外的是,iPhone X发售几周后,AR/VR技术迎来了再次加速:在这个双十一,AR又与表情包、红包两大社交网络最红元素结合了起来,再次完成了刷屏——而这次的关键词是Web-AR,一次技术在运用层面上的主动求变。

AR现在长什么样?

目前AR的具体应用主要有以下3种方式:其一,专门设备,比如AR头盔、AR眼镜(主要发力点);其二,智能终端上的AR APP应用,比如AR相机、口袋动物园,就目前相关数据来看,游戏类的应用下载量较大;其三,基于Web端的AR(Web-AR)。

比如通过对AR技术的运用,可以在相机拍摄中制造良好的美妆贴合感,人物是现实存在的,妆容是虚拟的,但只要人物在镜头区域中就能与虚拟场景完美融合,在按下快门的一瞬间就像真正完成了一次美妆,这就是AR技术:

让平面的立体起来,让虚拟的真实起来,让枯燥的有趣起来,让单向的互动起来。

除了娱乐,现在强现实感的AR技术的运用,更是涉及了语言翻译、医疗手术、军事数据、试衣购物、工业扫描、建筑、娱乐、影视、导航等多领域,在好玩的同时更多是带来实用性的价值,AR的商业价值也日益凸显。

但这三种应用方式各有短板。比如AR作为专业设备应用时投入成本高,对场地要求高,不利于AR技术的普及推广,这种专业设备更多服务于医疗和军事;作为智能终端的AR APP应用则要面临跨平台成本高、封闭、下载不便等问题,毕竟不下载APP是体验不了的。

而作为Web-AR应用面临的问题似乎更多:一方面Web 3D渲染的性能和覆盖率目前和Native引擎还有差距,另一方面Web端和底层算法的对接及同步目前还需要优化,从体验上来说,Web-AR的体验距离完全Native的方式还有差距。

简单点说,Web端AR在呈现效果、性能、技术衔接上存在劣势,现实中被重视的程度明显比不上移动端。

Web能给AR带来什么?

我们所说的Web,通常泛指网页端。顾名思义,Web-AR与以前我们认识的AR最直接的区别在于不用再额外下载APP,只需要进入特定的页面,就能实现AR功能。

Web端的强适应性和高开放度,让许多企业开始押注Web-AR的发展潜力,目前执行力最高的就是今年在云栖大会上喊出“让Web无所不能”率先推出能够使Web-AR达到Native水准的内核,并向开发者开放的UC。

此次双十一期间的“AR表情红包”,以及与淘宝共同打造的百安居项目就是UC基于Web-AR框架推出的(放了二维码可以体验一下),是UC在Web-AR领域的技术突破。技术有哪些突破点,下面开始说点专业的:

在此次“AR表情红包”项目中,UC页端使用了自研的Tofu.js 框架,以Native的效率调用人脸识别算法,拥有对摄像头的完整控制力,通过GPU高性能的渲染摄像头数据,拥有完整的识别数据处理模块和视频流能力。基于Tofu.js,在具备高性能的同时,页端能高效的开发游动的AR模块。

UC的AR表情红包,让大家一边使劲儿玩自己的脸,一边过足AR的瘾

活动中的人脸检测技术,则采用卷积神经网络,直接在手机进行人脸检测。精巧的工程实现,使得模型加运行环境不超过2Mb,在安卓中端机型上基本能达到满帧的监测效率,在低端安卓机中也有很不错的效率。

不同表情红包难度分值不同,分值越高,就越能证明你是一枚行走的表情包

除了人脸识别模块,Tofu.js也拥有其他识别能力。比如Marker识别,基于Tofu.js能快速的开发出Marker识别的3D/2D应用。

这个UC的3D立体小松鼠就是基于Marker识别的

说了这么多烧脑名字,现在放个二维码,给大家体验一下吧:

【AR表情红包体验】

简单点说,UC在Web端的发力取得了不错的成绩,已经基本解决了Web-AR存在的缺陷,达到了Native的水平的同时又兼顾H5的效率,兼容性更强性能更优化,能带来更好的体验,在技术上取得了很大突破。

而UC的这种技术突破,也让UC的商业价值有了提升。比如UC的Web-AR解决方案已经服务了包括手淘、天猫、支付宝等阿里系的APP,并通过底层技术的提供为支付宝蚂蚁庄园、蚂蚁星星球等AR体验项目提供了“真实环境”,实现了“共赢”。

事实证明品牌依靠UC的Web-AR技术能得到优势的加强和良好的商业转化,更好的Web-AR应用值得期待。

如果说AR是未来行业技术发展的主流,那Web-AR更高的适用性和技术难点的突破则很有可能成为主流中的新宠儿,我们有理由期待更多。

“未来有一天,真实还是虚拟的界限可能越来越模糊”。

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