谷歌公开裸眼3D全息视频聊天技术：8k屏幕、4块GPU和一堆屏幕

苹果公司在邻近天花板的推测各别边上用到更强的强度，产生大约 2:1 的电灯比。

展现视觉效果如下上图 7 所示：

意味量度

苹果公司通过调整每个照相机的增益、意味校正 (3×3) 矩阵和 gamma 对种系统的 RGB 照相机进行意味量度，以使准则意味目标 [McCamy et al. 1976] 意味着 D65 白太阳光下的参考意味值，抵销了室内电灯的直接影响。经过意味量度的LCD在 D65 白太阳光下开拍的缩放看起来像是在当地窗户的电灯前提条件（强度和意味）下开拍的。这种意味量度方案可确保种系统相应校正两个应用程序前方之间的细微电灯差异。

；也猎取

苹果公司的目标是上图形每个应用程序的新缩放，这是因为它们应该用到在其他应用程序的左方眼和脸部。似乎，如果可以将照相机正确地放置在这些额头前方，那么捕捉就变得微不足道了。

遗憾的是，这是不可取的。一方面，这些前方位处LCD的中的心郊外，因而时会被遮挡；另一方面，应用程序将时会在所有 3 个线性上民主自由文动。新兴的透视推测核心技术或许尽可能之外彻底解决这个问题，但透明的相应立体LCD还不长期存在，并且无论如何都无法彻底解决仅仅的文动问题。

因此，苹果公司将猎取光度计放置在LCD的后方。由于LCD对着本地应用程序的角度更大，因此猎取聚焦与必须上图形的额头前方大相径庭。为了彻底解决这种大视差，苹果公司用到可见白光和窄带（NIR）以外局快门缩放光度计的组合成来修缮应用程序的几何图形展开式。

如上上图 5 所示，光度计分布在三个猎取 pod 中的，两个在LCD底部，一个位处其左方侧的中的墙。底部的 pod 可以不太好地观察一双手以及臀部和胸部的侧面，同时左方侧的 pod 又能不太好地观察颈部、颈部和前额。pod 的大小足够大，高约 1.4 m、极高 1.0 m 和深 0.9 m，使用捕捉看着自然环境谈话和打一双手的应用程序的臀部、胸部、一手臂和一手。

3D 脸部

苹果公司采用了四个同步的 1280×1024 单色照相机，它们以 120Hz 接入并配有过滤支架来阻挡 NIR 白光。对于每个猎取的缩放，苹果公司检测颈部并聚焦 34 个颈部图案 [FaceDetector 2019]。此外，他们还将额头、脑袋和鼻子的 2D 前方确定为邻近图案的相加组合成。为了让四个照相机中的至少有两个找出这些；也，苹果公司用到三角测距法（triangulation）来获取它们的 3D 前方。

影片压缩以及白光纤

来自 RGBD 猎取 pod 的四种黄色和三种浅层流在 GPU 上进行压缩，并用到 WebRTC 与的 3D 颈部点一起白光纤。

通过用到影片压缩核心技术，该科学研究尽可能利用近代 GPU 中的倾斜度优化的影片格式支架和音频支架。基本来说，他们用到四个 NVIDIA GPU 的 NVENC/NVDEC 各别。这样一来时会有足够的吞吐量处置四种黄色和三种浅层流在以外分辨数万人和 60Hz 的帧数万人。黄色和浅层流都用到略带 YUV420 chroma 子采样的 H.265 编音频支架进行格式。黄色流每出口处用到 8 位， 浅层流每出口处用到 10 位，浅层资料存储设备在 Y 星体（luminance）出口处中的，而 UV chroma 出口处设置为 512（灰色）。该科学研究通过省略双向格式 (B) 帧来降低格式和音频提早。

上图形

在转送客户端上解压好 3 个浅层上图和 4 个彩色缩放后，该科学研究从本地应用程序的额头前方上图形实体远程应用程序左方右方透快照。它由三个步骤组成：

对于每个 4 色照相机，通过为每条X找到与输入浅层上图融入的表面的第一个直线，用到白光源显像计算镜子上图；

对于 2 应用程序快照 (左方和眼) 中的的每一个，用到相同的白光源显像算法计算负载浅层上图；

对于每个负载浅层映射点（output depth map point），计算由第 1 步给出的镜子映射上图相加黄色混合。

对于左方快照和右方快照，该科学研究通过将彩色缩放显像到融入几何图形体先是赢取每个分辨率的黄色（上图 10）：

上图 11 推测了从未边缘融入的不规则分辨率化形状。该上图还推测，基于缩放的融入提供了比形状郊外大小融入（volumetric fusion）更完整的修缮：

声音白光纤

该科学研究用到的音讯白光纤核心技术是将一系列先进核心技术进行组合成：talker-tracked 波束其发展、混响变小、WebRTC 白光纤、talker/listener-tracked 实体音讯合成、朝天串扰消除分频组合成以及波幅反转。与传统的影片时会议种系统远比，对谈话者和倾听完者正确的是交换空间达到确实性的无疑（上图 12）。据了解，这是首次在影片时会议中的无需遥控支架、臀部的音讯核心技术。

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