VR之家消息：一直以来，我们都在追踪报道Facebook Reality Labs(以下简称：FRL)的各项研究。其中，2018年报道了关于实时动态模糊效果的研究DeepFocus，2019年再次报道了与DeepFocus功能相反的DeepFovea功能。
由此，让我们看到了一套基于AI、结合人眼视觉系统而开发出来的AR/VR渲染解决方案，更看到了未来轻量化AR/VR的无线可能性。至少，这样强大的AI系统一定程度上解决了AR/VR算力与功耗的矛盾。
虽然，DeepFovea在2019年11月SIGGRAPH Asia首次公开，但当时并不完整。近期FRL公开了完整版本DeepFovea，并已在Github开源，现在各位小伙伴们可以自己进行探索和尝试这项研究了。
DeepFovea的背后是一个生成式对抗网络(GAN)，它能够通过较为稀疏像素的图像，生成一幅足够逼真、自然的图像(包括实时的视频)。在Facebook的测试中，DeepFovea可以将渲染所需的计算资源降低10-14倍。
DeepFovea同样是基于人眼特性，注视区域清晰，区域外则模糊。DeepFovea目的就是通过输入这种注视区域外大幅丢失像素的视频，来帮助GAN模型学习如何填充缺失的图像细节。结果是，在60×40度视场角的视频中，通过稀疏像素的模糊视频生成的视频流在像素密度上降低了99%，并且这套系统还可以降低图像闪烁、重叠、伪影等，最终达到人眼辨别真假的阈值。
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