---

  新智元報道  

圖源：Arplanet

為更好地解決上述問題，推動擴展現實領域算法更高效地研發、迭代和集成，上海人工智能實驗室聯合浙江大學、商湯科技共同于2022年9月1日在世界人工智能大會上，正式發布了OpenXRLab擴展現實開源平臺。

平臺官網：https://openxrlab.org.cn/

OpenXRlab開源平臺可以進一步拆分為以下四個子平臺，即1個基礎平臺和3個應用算法平臺。

• XR空間計算平臺使得我們對世界感知從平面更加走向空間；
• XR多模態人機交互平臺可以成為我們和機器交互的工具；

• XR渲染生成平臺使我們從感知和交互走向創作。

項目地址：https://github.com/openxrlab/xrprimer

XRPrimer是為XR算法提供統一的數據結構和數據處理接口的庫。XRPrimer的取名是為了致敬計算機同學們耳熟能詳的經典基礎書籍《C++ Primer》。

作為基礎庫，它外層提供統一的數據結構和算法接口，同時支持C/C++和 Python 的調用，內部提供通用的算法和高效的計算，提供擴展，方便外部貢獻。

同時，底層的庫安裝是否方便決定了用戶的上手難易度，團隊也謹慎選擇了XRPrimer的第三方依賴，支持不同平臺源碼編譯，也搭建了配套基礎設置提供部分平臺預編譯庫，使得安裝更加簡單。

XRSLAM

項目地址：https://github.com/openxrlab/xrslam

XRSLAM是一個基于多傳感器融合的SLAM開源項目，是OpenXRLab空間計算平臺的核心技術模塊之一。

XRSLAM目前提供了一個基于優化的魯棒實時的輕量級視覺慣性里程計，同時支持桌面平臺和移動平臺。

和其他SOTA系統相比，XRSLAM在精度和效率方面都具備很強的競爭力，且非常容易上手使用。作為AR領域的基礎設施，團隊提供了在iPhone端可實時交互的移動端應用。

基于XRSfM預先構建好的三維幾何地圖，XRSLAM可以結合XRLocalization實現云-端結合的實時AR定位導航效果。

未來XRSLAM還會持續迭代更新，將會加上全局地圖和后端優化形成一個完整的視覺慣性SLAM系統，并且考慮支持雙/多目相機和RGB-D相機等更多類型的傳感器。

XRSfM

項目地址：https://github.com/openxrlab/xrsfm

XRSfM是一個開源的Structure-from-Motion(運動恢復結構)的代碼倉庫，屬于OpenXRLab空間計算平臺。

XRSfM能夠從影像數據中恢復場景的稀疏點云結構和圖像的相機位姿，重建結果可以支持后續的場景定位和稠密重建。

XRSfM實現了基于共視的高效匹配方法[1]和基于關鍵幀的高效集束調整，相較于其他開源SOTA系統，其重建速度具有數量級優勢，并且提供了基于人工標志物的尺度估計功能，能夠恢復出場景的真實尺度。

XRLocalization

項目地址：https://github.com/openxrlab/xrlocalization

XRLocalization是一個基于高精地圖的視覺定位工具箱，屬于OpenXRLab空間計算平臺。

XRLocalization采用模塊化的設計，并提供了一套層次化視覺定位算法，使其能夠在大尺度場景下實現高效、精準且魯棒的定位。

該框架支持使用不同的特征檢測、特征匹配和圖像檢索方法，以及離線和在線兩種定位模式。

其中，局部特征目前支持SuperPoint[2]和D2Net[3]， 圖像檢索目前支持NetVLAD[4]，特征匹配目前支持最近鄰搜索和GAM[5, 6]算法。

該項目將提供更多的基礎模塊算法以及更多的視覺定位pipeline，為學術研究和工業應用提供靈活的代碼工具。

XRMoCap

項目地址：https://github.com/openxrlab/xrmocap

XRMoCap是一個多視角的動作捕捉工具箱，屬于OpenXRLab多模態人機交互平臺。

XRMoCap目前有3大特點：

第一，它同時支持了單人和多人的多目動作捕捉，可以支持大于2個視角的任意數量的標定后相機作為輸入，并且提供了一系列高效選擇相機和關鍵點的策略，其中單人工具箱由HuMMan[7]原作者添加。

第二，它同時支持輸出3D關鍵點和人體參數化模型，3D關鍵點和人體參數化模型是當前人體的2種主流表示形式，也提供了它們互相轉換和優化的算法。

第三，它將基于優化和基于學習的算法融入在統一的框架中，支持了MvPose[8], MvPose Tracking[9], MvP[10], 4D Association[11]等多個經典算法。用戶可以通過修改配置文件，快速構建和測試一個多視角動作捕捉的算法原型。

XRMoGen

項目地址：https://github.com/openxrlab/xrmogen

XRMoGen是一個多模態人體動作生成的工具箱，屬于OpenXRLab多模態人機交互平臺。目前，該框架以音樂生成舞蹈為切入點，構建人體動作生成代碼庫。

XRMoGen的亮點有3個：

第一個是代碼結構清晰，易讀性高，提供了較為詳細的使用文檔。

第二個是框架容易上手。由于動作生成代碼庫相對比較繁雜，XRMoGen試圖將不同算法的代碼風格統一到一個框架下，實現對算法的抽象，達到用戶易上手易擴展的目的。

第三個是復現了該領域的2個經典算法：DanceRevolution[12]和Bailando[13]。其中Bailando[13]由原作者添加，不僅效果與SOTA相當，代碼結構也更加清晰易拓展。

XRNeRF

項目地址：https://github.com/openxrlab/xrnerf

XRNeRF是基于PyTorch的通用型模塊化神經渲染框架，屬于OpenXRLab渲染生成平臺。

XRNeRF集成了4個面向場景和3個面向人體的NeRF前沿算法，其中場景算法包括NeRF[14], Mip-NeRF[15], KiloNeRF[16]和Instance-NGP[17]，人體算法包括NeuralBody[18], AnimNeRF[19]和GNR[20]，人體算法均為原作者支持開發。

針對當前開源NeRF代碼庫線性流程、模塊化程度低、二次開發難度大的問題，XRNeRF具有如下特點：模塊化程度高、標準的數據處理管線、模塊化的網絡構建方法。

僅需要修改配置文件，就可以完成對數據處理管線和網絡構建的修改，支持高便捷性地實現新算法搭建。

除了易于使用和拓展的模塊化設計，XRNeRF在所有復現算法上，平均指標與官方代碼庫對齊，可視化效果也與源代碼庫對齊。

XR的各種硬件正在高速發展，新算法也層出不窮。對算法的研究者和開發者來說，保持高度熱度的同時，未來還有大量的工作需要完成。

OpenXRLab的開源只是邁出了一小步，這個領域的發展道阻且長。非常歡迎更多有熱情的社區小伙伴加入進來，一同成為這個方向的貢獻者！

團隊表示，歡迎任何形式的貢獻，可以在wishlist中添加想要復現的算法，可以在issue中報告問題，也可以PR提交修改，甚至還可以加入他們。

代碼庫地址：https://github.com/openxrlab

參考文獻：

[1] Ye, Z., Zhang, G., & Bao, H. (2020, May). Efficient covisibility-based image matching for large-scale SfM. In 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (pp. 8616-8622). IEEE.

[2] DeTone, D., Malisiewicz, T., & Rabinovich, A. (2018). Superpoint: Self-supervised interest point detection and description. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops (pp. 224-236).

[3] Dusmanu, M., Rocco, I., Pajdla, T., Pollefeys, M., Sivic, J., Torii, A., & Sattler, T. (2019). D2-net: A trainable CNN for joint detection and description of local features. arXiv preprint arXiv:1905.03561.

[4] Arandjelovic, R., Gronat, P., Torii, A., Pajdla, T., & Sivic, J. (2016). NetVLAD: CNN architecture for weakly supervised place recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 5297-5307).

[5] Yu, H., Ye, W., Feng, Y., Bao, H., & Zhang, G. (2020, November). Learning bipartite graph matching for robust visual localization. In 2020 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR) (pp. 146-155). IEEE.

[6] Yu, H., Feng, Y., Ye, W., Jiang, M., Bao, H., & Zhang, G (2022). Improving feature-based visual localization by geometry-aided matching. ArXiv preprint arXiv:2211.08712.

[7] Cai, Z., Ren, D., Zeng, A., Lin, Z., Yu, T., Wang, W., ... & Liu, Z. (2022). HuMMan: multi-modal 4D human dataset for versatile sensing and modeling. In European Conference on Computer Vision. Springer, Cham.

[8] Dong, J., Jiang, W., Huang, Q., Bao, H., & Zhou, X. (2019). Fast and robust multi-person 3D pose estimation from multiple views. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 7792-7801).

[9] Dong, J., Fang, Q., Jiang, W., Yang, Y., Huang, Q., Bao, H., & Zhou, X. (2021). Fast and robust multi-person 3d pose estimation and tracking from multiple views. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.

[10] Zhang, J., Cai, Y., Yan, S., & Feng, J. (2021). Direct multi-view multi-person 3d pose estimation. Advances in Neural Information Processing Systems, 34, 13153-13164.

[11] Zhang, Y., An, L., Yu, T., Li, X., Li, K., & Liu, Y. (2020). 4D association graph for realtime multi-person motion capture using multiple video cameras. In Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition (pp. 1324-1333).

[12] Huang, R., Hu, H., Wu, W., Sawada, K., Zhang, M., & Jiang, D. (2020). Dance revolution: Long-term dance generation with music via curriculum learning. arXiv preprint arXiv:2006.06119.

[13] Siyao, L., Yu, W., Gu, T., Lin, C., Wang, Q., Qian, C., ... & Liu, Z. (2022). Bailando: 3D dance generation by actor-critic GPT with choreographic memory. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 11050-11059).

[14] Mildenhall, B., Srinivasan, P. P., Tancik, M., Barron, J. T., Ramamoorthi, R., & Ng, R. (2021). NeRF: Representing scenes as neural radiance fields for view synthesis. Communications of the ACM, 65(1), 99-106.

[15] Barron, J. T., Mildenhall, B., Tancik, M., Hedman, P., Martin-Brualla, R., & Srinivasan, P. P. (2021). Mip-NeRF: A multiscale representation for anti-aliasing neural radiance fields. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 5855-5864).

[16] Reiser, C., Peng, S., Liao, Y., & Geiger, A. (2021). Kilonerf: Speeding up neural radiance fields with thousands of tiny mlps. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 14335-14345).

[17] Müller, T., Evans, A., Schied, C., & Keller, A. (2022). Instant neural graphics primitives with a multiresolution hash encoding. arXiv preprint arXiv:2201.05989.

[18] Peng, S., Zhang, Y., Xu, Y., Wang, Q., Shuai, Q., Bao, H., & Zhou, X. (2021). Neural body: Implicit neural representations with structured latent codes for novel view synthesis of dynamic humans. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 9054-9063).

[19] Peng, S., Dong, J., Wang, Q., Zhang, S., Shuai, Q., Zhou, X., & Bao, H. (2021). Animatable neural radiance fields for modeling dynamic human bodies. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 14314-14323).

[20] Cheng, W., Xu, S., Piao, J., Qian, C., Wu, W., Lin, K. Y., & Li, H. (2022). Generalizable Neural Performer: Learning Robust Radiance Fields for Human Novel View Synthesis. arXiv preprint arXiv:2204.11798.