谷歌公开裸眼3D全息视频聊天技术：8k屏幕、4块GPU和一堆内置

同时，白光亮保持一致一定的不均匀产于也很最重要。Google公司推断出，完全均匀的反射使人脸和其他 3D 圆形似乎扁平且不主观，冲击了该系统里其他 3D 效用的发挥。模特尤其是电影模特将拍摄并不一定完全点亮和影子两侧之间的灵敏度称为「电灯比」。为了保持一致并不一定的立体感，Google公司在邻近墙面的说明了模组一侧运用于更强的风力，归因于大约 2:1 的电灯比。

简介效用如下上图 7 简述：

美感可视

Google公司通过调整每个底片的频、美感校正 (3×3) 矩阵和 gamma 对该系统的 RGB 底片进行美感可视，以使标准美感最大限度 [McCamy et al. 1976] 匹配 D65 白光照下的详见美感值，抵销了场地电灯的受到影响。经过美感可视的发白光二极管在 D65 白光照下拍摄的上图片似乎有趣在当地房间的电灯条件（风力和美感）下拍摄的。这种美感可视方案可确保该系统自动校正两个软件前方之间的稍微电灯相似之处。

并不一定猎取

Google公司的最大限度是着青绿色每个软件的新上图片，这是因为它们应该出现在其他软件的左臂和左边眼。看来，如果可以将底片精确地置于在这些耳朵前方，那么捕捉到就变得微不足道了。

可惜的是，这是不可行的。一方面，这些前方位于发白光二极管的里心附近，因而可能会被遮挡；另一方面，软件将可能会在所有 3 个维度上自由革新运动。新兴的透视说明了关键技术或许能够部分所谓解这个问题，但透明的自动立体发白光二极管还不依赖于，并且无论如何都未所谓解观看者的革新运动问题。

因此，Google公司将猎取感测支架置于在发白光二极管的外围。由于发白光二极管对着本地软件的角度很小，因此猎取视角与并不需要着青绿色的耳朵前方相去甚远。为明白决这种大视差，Google公司运用于可见白光和红外光白光（NIR）全局快门上图片感测支架的Pop来修复软件的拓扑学算式。

如上上图 5 简述，感测支架产于在三个猎取 pod 里，两个在发白光二极管顶部，一个位于其底部的里墙。顶部的 pod 可以最好地掩蔽左边手势以及头部和背部的前方，同时底部的 pod 又能最好地掩蔽颈部、头部和下巴。pod 的体积足够大，宽 1.4 m、高 1.0 m 和较深 0.9 m，用于捕捉到坐着自然讲话和打左边手势的软件的头部、背部、左边手臂和左边手。

3D 脸部锁定

Google公司选用了四个连动的 1280×1024 单青绿色底片，它们以 120Hz 调试并内置过滤支架来阻挡 NIR 白光。对于每个猎取的上图片，Google公司测定头部并定位 34 个头部徽章 [FaceDetector 2019]。此外，他们还将耳朵、嘴巴和耳朵的 2D 前方确定为邻近徽章的加权Pop。为了让四个锁定底片里有数有两个解开这些并不一定，Google公司运用于三角测距法（triangulation）来获取它们的 3D 前方。

视频压缩以及以太网

来自 RGBD 猎取 pod 的四种青绿色调和三种较广度流在 GPU 上进行压缩，并运用于 WebRTC 与锁定的 3D 头部点一同以太网。

通过运用于视频压缩关键技术，该较深入研究能够利用现代 GPU 里高度建模的视频字符支架和解码支架。并不一定，他们运用于四个 NVIDIA GPU 的 NVENC/NVDEC 模组。这样一来可能会有足够的吞吐量所谓解问题四种青绿色调和三种较广度流在全分辨部将和 60Hz 的帧部将。青绿色调和较广度流都运用于带有 YUV420 chroma 子取样的 H.265 编解码支架进行字符。青绿色调流每管道运用于 8 位， 较广度流每管道运用于 10 位，较广度原始数据存储器在 Y 反射部将（luminance）管道里，而 UV chroma 管道设置为 512（灰青绿色）。该较深入研究通过省略双向字符 (B) 帧来减小字符和解码过长。

着青绿色

在接收客户端上解压好 3 个较广度上图和 4 个彩青绿色上图片后，该较深入研究从本地软件的耳朵前方着青绿色各种类型远程软件左左边透视上图。它由三个方法组成：

对于每个 4 青绿色底片，通过为每条无线电波找寻与转换成较广度上图融合的微小的第一个交点，运用于白光线导引计算出来影子上图；

对于 2 软件视上图 (左和眼) 里的每一个，运用于不同的白光线导引插值计算出来转换器较广度上图；

对于每个转换器较广度映射点（output depth map point），计算出来由第 1 步得出的影子映射上图加权青绿色调混合。

对于左视上图和左边视上图，该较深入研究通过将彩青绿色上图片导引到融合拓扑学体上来获得每个RGB的青绿色调（上图 10）：

上图 11 说明了了未破碎融合的带状RGB所谓轮廓。该上图还说明了，基于上图片的融合获取了比轮廓附近体积融合（volumetric fusion）更完整的修复：

声音以太网

该较深入研究运用于的音讯以太网关键技术是将一系列高科技关键技术进行Pop：talker-tracked 波束普及所谓、混响消减、WebRTC 以太网、talker/listener-tracked 各种类型音讯小分子、双耳串扰消除分频Pop以及振幅线性。与传统观念的视频可能会议该系统相较，对讲话者和倾哭者精确的锁定是共享空间达到主观性的关键因素（上图 12）。据明白，这是首次在视频可能会议里无需耳机、头部锁定的音讯关键技术。