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1. ?? 谷歌AR&VR與佛羅里達中央大學聯(lián)合發(fā)布虛擬人物庫“VALID”，包含210個經(jīng)過驗證的全套虛擬人物，代表七種不同種族。

2. ?? 研究涉及全球參與者，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的面部平均值，以及與志愿代表合作，創(chuàng)建了42個基礎虛擬人物，以平衡不同種族和性別的參與者。

3. ?? 研究結(jié)果顯示對亞洲、黑人和白人虛擬人物的一致認知，但美洲印第安和阿拉斯加原住民、西班牙裔、中東、北非、夏威夷和太平洋島民等種族的虛擬人物在認知上存在歧義，強調(diào)了參與者種族對虛擬人物研究的影響。

站長之家（ChinaZ.com）12月14日 消息:谷歌AR&VR與佛羅里達中央大學的研究團隊合作，發(fā)布了一項名為“VALID”的虛擬人物庫，旨在促進多樣性和包容。該庫包含210個經(jīng)過驗證的、完全配備的虛擬人物，代表七個不同的種族，其中包括亞洲、黑人和白人等。研究采用了全球參與者，并通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的面部平均值以及與志愿代表合作的方式，創(chuàng)造了42個基礎虛擬人物，以確保在研究中平衡了不同種族和性別的視角。

為了驗證虛擬人物的認知，研究團隊采用了主成分分析（PCA）和K均值聚類等方法。在全球范圍內(nèi)選擇了132名來自33個不同國家的參與者，以獲取每個虛擬人物的認知種族和性別的驗證標簽和元數(shù)據(jù)。研究結(jié)果顯示，亞洲、黑人和白人虛擬人物在各種族參與者中有一致的認知，但代表美洲印第安和阿拉斯加原住民、西班牙裔、中東、北非、夏威夷和太平洋島民等種族的虛擬人物存在認知上的歧義，且受參與者種族的影響。

研究團隊強調(diào)，亞洲、黑人和白人虛擬人物在所有參與者中都取得了超過95%的一致認知率，挑戰(zhàn)了對于認知與自身種族不同的面孔的準確性較低的觀念。他們將這歸因于對多樣性種族群的感知專業(yè)知識或熟悉，可能受全球媒體呈現(xiàn)的影響。

研究還觀察到了同族偏見的影響，即同一種族的參與者更容易正確辨認一些虛擬人物。例如，西班牙裔虛擬人物在不同參與者中獲得了不同的評分，但在僅由西班牙裔參與者中更準確地被感知。研究強調(diào)在虛擬人物研究中考慮參與者的種族對于確保準確代表是至關重要的。

由于認知上的不明確，一些虛擬人物被標記為模糊，而發(fā)型等因素影響了認知。對夏威夷和太平洋島民虛擬人物的驗證面臨限制，突顯了在代表性方面的挑戰(zhàn)和需要更廣泛招募的問題。

研究團隊討論了虛擬人物應用的影響，強調(diào)了在虛擬現(xiàn)實中可能導致陳規(guī)和社會判斷的內(nèi)外群體分類的潛在性。他們建議制定規(guī)定，以改善虛擬現(xiàn)實中的種族間互動。

作為對研究社區(qū)的貢獻，團隊提供了對“VALID”虛擬人物庫的開放訪問，為研究人員和開發(fā)人員提供了適用于各種場景的多樣性虛擬人物。該庫包括具有65個面部混合形狀的虛擬人物，可用于動態(tài)表情，并與Unity和Unreal等流行游戲引擎兼容。研究團隊承認了一些限制，如關注年輕和健康的成年人，計劃在未來的更新中引入不同的區(qū)域類別、體型、年齡和性別，以擴大多樣性。

研究團隊成功創(chuàng)建和驗證了一個多樣性的虛擬人物庫，挑戰(zhàn)了刻板印象，促進了包容。該研究強調(diào)了同族偏見對虛擬人物認知的影響，并為在各個領域開發(fā)和應用虛擬人物提供了有價值的見解。這一開放訪問的“VALID”庫被定位為研究人員和開發(fā)。

項目網(wǎng)址:https://github.com/google/valid-avatar-library

論文:https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frvir.2023.1248915/full

谷歌博客:https://blog.research.google/2023/12/valid-perceptually-validated-virtual.html

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