迈向安全、可信且逼真的增强现实用户体验
计算机视觉与模式识别
2025-08-01 v1
摘要
随着增强现实（AR）日益融入日常生活，确保其虚拟内容的安全性与可信度至关重要。我们的研究针对损害任务的 AR 内容带来的风险，特别是那些遮挡关键信息或暗中操纵用户感知的内容。我们开发了 ViDDAR 和 VIM-Sense 两个系统，利用视觉语言模型（VLM）和多模态推理模块来检测此类攻击。在此基础之上，我们提出了三个未来方向：虚拟内容的自动化、感知对齐的质量评估；多模态攻击检测；以及将 VLM 适配于 AR 设备上高效且以用户为中心的部署。总体而言，我们的工作旨在建立一个可扩展的、以人为本的框架来保障 AR 体验，并就感知建模、多模态 AR 内容实现以及轻量级模型适配寻求反馈。
引用
@article{arxiv.2507.23226,
title = {Toward Safe, Trustworthy and Realistic Augmented Reality User Experience},
author = {Yanming Xiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.23226},
year = {2025}
}
备注
2 pages, 4 figures