PanoTree：虚拟现实场景中的自主摄影点探索器

社交 VR 平台通过允许用户创建和分享自己的虚拟空间，促进了社交、经济和创造性活动。在社交 VR 中，对 VR 场景内摄影是访客活动的重要指标。尽管自动识别 VR 场景内的摄影点可促进 VR 场景创建过程并提升访客体验，但面临着定量评估 VR 场景中拍摄的照片以及高效探索大型 VR 场景的挑战。我们提出了 PanoTree，一个用于 VR 场景的自动摄影点探索器。为评估 VR 场景中捕获图像的美学质量，训练了一个深度评分网络，该网络基于社交 VR 平台收集的大型照片数据集进行训练，以确定人类是否可能拍摄类似的照片。此外，我们提出了基于分层乐观优化 (HOO) 的搜索算法，用于高效探索具有来自评分网络奖励的 3D VR 空间。我们的使用者研究表明，评分网络在区分随机拍摄的图像与人类拍摄的图像方面达到了人类水平的性能。此外，我们展示了利用所探索的摄影点应用，如自动缩略图生成、支持 VR 世界创建以及 VR 场景内的访客流量规划。