Roblox 不断创新，旨在打造一个 3D 沉浸式平台，供数百万创作者在此制作虚拟形象、配饰和体验，让世界各地的人们相互联系。

在全球首屈一指的计算机图形学和交互技术会议 SIGGRAPH 上，我们将分享新的技术和算法突破。 我们分享的工作包括使 3D 材料能够像橡胶一样伸展的新方法、以更快的方式制作具有面部动画的虚拟形象，以及以更逼真的方式移动的头发。 通过综合这些强有力的理论成果和早期原型，可以为沉浸式 3D 的未来提供支持。 加入我们在丹佛 SIGGRAPH 的会议，了解完整的技术细节。

越来越细致的虚拟形象

虚拟形象是 Roblox 上个性表达的核心，具有完整的面部动画、可设置的身体、层叠的服饰以及跨平台的一致外观。 我们最近的《数字表现形式报告》指出，88% 的 Z 世代受访者表示，在 Roblox 等元宇宙般的世界中表达自己，同样有助于他们在日常生活中更自在地表达自己。 为了支持这种自我表达，我们不断推进虚拟形象技术的发展。

传统上，通过 3D 网格创建新的虚拟形象需要经过数个阶段的高技术工作。 这是 4D 生成所面临的挑战之一：将静态 3D 素材扩展成为完全动态、可交互和组合的状态，从而让它们在元宇宙体验中变得栩栩如生。 所涉及的阶段，包括围笼、骨架化和蒙皮，每个虚拟形象的制作可能需要长达一周的时间，即使对于专业创作者来说也是如此。 然后还需要进行额外的工作来确保与我们平台的先进服装和面部表情功能兼容。

在生成式或用户创建的 3D 虚拟形象端到端自动身体和面部设置讨论中，Roblox 的虚拟形象和 CoreAI 团队展示了一种结合机器学习和几何处理技术的多阶段流程。 这种方法使得虚拟形象的创建过程变得更快、更容易，并且使经验不足的创作者也能够自行设计和上传功能齐全的虚拟形象。

你可以通过虚拟形象自动设置在平台上体验该技术带来的影响，作为一个自动化系统，它可以将输入的纯几何模型转换为与 Roblox 兼容、可定制、动画就绪、已完成骨架和蒙皮的虚拟形象。 有了这个系统，以前需要一周时间的流程现在只需几分钟即可完成。

人们在 Roblox 上表达自己的一种流行方式是改变自己虚拟形象的发型。 仅在 2023 年，Roblox 用户就购买了超过 1.39 亿种发型，其中 730 万用户购买了五种或更多的发型。 但要打造出逼真的发型，让每一根发丝都像在现实世界中一样移动，是极具挑战性的。 平均而言，人类头皮上有 10 万到 15 万个毛囊。 就计算效率和稳健性而言，模拟、存储和传输如此规模的复杂几何形状都异常困难。

在 Roblox 的 Cem Yuksel 和他来自 LightSpeed Studios 以及犹他大学的同事共同完成的论文《实时物理引导毛发插值》中，他们提出了一种新颖的物理驱动头发插值方案，该方案充分利用现有的模拟引导头发数据。 这项工作大大提高了头发渲染的视觉质量，且几乎没有任何额外占用。

逼真的 3D 模拟和渲染

Roblox 上的创作者不仅创造供用户游玩或互联的体验，还创造了用于充实这些体验的对象。 随着 Roblox 在越来越多的平台上可用，从低分辨率的 Android 设备到高分辨率的游戏主机或 VR 头戴设备，能够在用户的设备上以最佳分辨率显示这些对象就尤为重要。

光线和阴影通常会对 3D 渲染带来挑战。 最近的研究取得了长足的进步，但现有的方法可能会因景深和抗锯齿等镜头效果而出现模糊。 Roblox 的 Cem Yuksel 与 NVIDIA 以及犹他大学合作，提出了Area ReSTIR：实时散焦和抗锯齿的重采样。这项工作将区域采样引入 ReSTIR，从而更有效地解决了这些镜头效应。 最终结果是光线和阴影之间的清晰度得到改善，细节更加丰富，并且所需的样本更少。

使用先前版本的 ReSTIR 显示的街景。

使用我们的新 Area ReSTIR 显示的同一街景，灯光和阴影均有所改善。

在 Roblox 的 Hsueh Derek Liu 和同事的论文《含模糊逻辑的统一可微分布尔运算器》中，他们提出了一种使生成式 AI 能够进行构造性立体几何 (CSG) 3D 演示的方法。 Roblox 的物理模拟器通过 CSG 的工程行业实体建模获得了其稳健性，这也简化了合理虚拟形状的创建。 娱乐行业的薄表面建模更为常见，但并不代表物体内部的体积。 之前 CSG 与生成式 AI 并不兼容，因为训练和将 AI 应用于几何的分化步骤需要类似于形状连续演变的数学特性。 通过发明一种用于执行“模糊”运算的新数学原语，我们解锁了可微分的 CSG，然后从中构建了 CSG 生成式 AI。

准确模拟橡胶等弹性材料在计算机图形学中是众所周知的难题。 Roblox 的刘和同事提出了 Stabler Neo-Hookean 仿真投影牛顿的绝对特征值滤波，一种稳定模拟的新方法。 新方法仅需要在现有框架中更改一行代码，就能在稳定性和收敛速度上都取得显著的提升。 最终的模型在拉伸时能够保持更稳定的形状。

以前的通用模拟方法需要在模拟的真实性和所需的计算资源之间进行权衡。 Roblox 的 Yuksel 和犹他大学的同事提出了顶点块下落的方法，这是一种可以产生快速且稳健的物理模拟的新方法。 与以前的 3D 动力学模拟过程相比，该方法更快、更稳定。

近二十年来，得益于 Roblox 在研发方面的大量投入，我们的平台以及平台上蓬勃发展的社区一直在通过技术创新而蓬勃发展。 伟大的研发需要风险和诚实的评估。 并非所有的研发调查都能以正确的形式或在正确的时间取得成为产品特征的成果，本文所描述的是推测性和前瞻性的工作。 然而，令我们高兴的是，这里描述的一些新技术已经成为 Roblox 创作者可用工具的一部分，以解锁更逼真的虚拟形象和 3D 世界。 所有研究都是为推动整个领域和 3D 沉浸式平台技术发展所迈出的坚实步伐。

在 AI、虚拟形象、物理和图形领域，我们很高兴在 SIGGRAPH 2024 上与世界分享我们的一系列新进展。