KR20210018465A - 몰입형 경험을 갖는 3d 모델의 재구성 - Google Patents
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Abstract
시스템은, 아이템과 연관된 이미지 데이터를 수신하고(805)- 이미지 데이터는 2개 이상의 각도로부터의 아이템의 뷰를 포함함 -; 아이템의 물리적 속성들을 결정하고(810); 아이템의 베이스 모델을 생성하고(815); 베이스 모델을 샘플링하여 하나 이상의 샘플링된 모델을 생성하고(820)- 하나 이상의 샘플링된 모델 각각은 기하 데이터의 서브세트를 포함하고, 기하 데이터의 서브세트는 시스템과 인터페이싱하는 하나 이상의 사용자 디바이스의 하나 이상의 디바이스 특성에 기초하여 결정됨 -; 아이템에 대한 사용자 디바이스로부터의 요청과 연관된 사용자 디바이스의 디바이스 특성들을 수신하고(825); 수신된 디바이스 특성들에 기초하여, 아이템의 샘플링된 모델을 선택하고(830); 사용자 디바이스로 하여금 아이템의 3차원 렌더링을 생성하게 하기 위해 선택된 샘플링된 모델을 포함하는 데이터 객체를 사용자 디바이스로 송신(835)하도록 구성된다.
Description
관련 출원들
본 출원은 2018년 6월 12일자로 출원된 미국 출원 일련 번호 제16/006,263호의 우선권의 이익을 주장하며, 이는 본 명세서에서 그 전체가 참고로 포함된다.
기술 분야
본 개시의 실시예들은 일반적으로 데이터 처리에 관한 것이며, 더 구체적으로는, 그러나 제한으로서가 아니라, 물리적 객체들의 3차원 모델들을 자동으로 생성하고 그와 상호작용하는 것에 관한 것이다.
네트워크 기반 시스템들은 분산형 공급자들의 세트에 의해 공급되거나 제공되는 물리적 객체들에 대한 원격 액세스를 사용자들에게 제공할 수 있다. 이러한 시스템들은 통상적으로 이러한 물리적 객체들의 텍스트 기반 또는 이미지 기반 표현들을 하나 이상의 검색가능 데이터베이스에 저장한다. 사용자는 특정 아이템에 대해 이러한 데이터베이스에 질의하고, 질의에 응답하여, 물리적 아이템의 텍스트 기반 또는 이미지 기반 표현을 수신할 수 있다. 이러한 텍스트 기반 또는 이미지 기반 표현들이 아이템에 관한 충분한 정보를 제공하지 못하여 사용자가 제공된 아이템이 특정 요구에 적합한 매치인지를 결정할 수 있게 하는 상황들이 존재한다. 예를 들어, 사용자가 어플라이언스 또는 가구의 아이템과 같은 제공된 아이템이 그들의 집 내의 특정 공간에 대해 잘 맞는지를 결정할 수 없는 때가 존재한다. 이러한 상황들에서, 사용자는 아이템의 적합성을 결정하기 위해 아이템의 물리적 샘플을 획득하거나 조사해야 할 수 있다.
첨부 도면들 중 다양한 도면들이 본 개시의 예시적인 실시예들을 단지 예시하며, 그 범위를 제한하는 것으로서 간주될 수 없다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른, 물리적 객체의 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템의 예를 예시하는 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 백-엔드 시스템의 예의 도면이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른, 백-엔드 시스템의 서비스 프로세서 및 모델 생성기의 컴포넌트들의 예의 도면이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 프론트-엔드 시스템의 예의 도면이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 프론트-엔드에 대한 예시적인 그래픽 사용자 인터페이스를 예시한다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른, 물리적 객체 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 시스템의 프론트-엔드에 대한 예시적인 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스를 예시한다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른, 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 보는 몰입형 3차원 환경의 뷰의 예를 도시한다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 백-엔드 시스템을 동작시키기 위한 동작들의 세트의 도면이다.
도 9는 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관되는 프론트-엔드 시스템을 동작시키기 위한 동작들의 세트의 도면이다.
도 10은 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관되는 프론트-엔드 시스템과 상호작용하기 위한 동작들의 세트의 도면이다.
도 11은 다양한 실시예들에 따라, 머신으로 하여금 여기서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하기 위해 명령어 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템 형태의 머신의 도식화된 표현을 예시한다.
여기서 제공된 서두는 단지 편의를 위한 것이며 사용된 용어들의 범위 또는 의미에 반드시 영향을 주는 것은 아니다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른, 물리적 객체의 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템의 예를 예시하는 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 백-엔드 시스템의 예의 도면이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른, 백-엔드 시스템의 서비스 프로세서 및 모델 생성기의 컴포넌트들의 예의 도면이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 프론트-엔드 시스템의 예의 도면이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 프론트-엔드에 대한 예시적인 그래픽 사용자 인터페이스를 예시한다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른, 물리적 객체 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 시스템의 프론트-엔드에 대한 예시적인 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스를 예시한다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른, 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 보는 몰입형 3차원 환경의 뷰의 예를 도시한다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 백-엔드 시스템을 동작시키기 위한 동작들의 세트의 도면이다.
도 9는 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관되는 프론트-엔드 시스템을 동작시키기 위한 동작들의 세트의 도면이다.
도 10은 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관되는 프론트-엔드 시스템과 상호작용하기 위한 동작들의 세트의 도면이다.
도 11은 다양한 실시예들에 따라, 머신으로 하여금 여기서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하기 위해 명령어 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템 형태의 머신의 도식화된 표현을 예시한다.
여기서 제공된 서두는 단지 편의를 위한 것이며 사용된 용어들의 범위 또는 의미에 반드시 영향을 주는 것은 아니다.
이하의 설명은 본 개시의 예시적인 실시예들을 구현하는 시스템들, 방법들, 기술들, 명령어 시퀀스들 및 컴퓨팅 머신 프로그램 제품들을 포함한다. 이하의 설명에서, 설명의 목적을 위해, 많은 구체적인 상세들이 본 발명의 주제의 다양한 실시예들에 대한 이해를 제공하기 위해 제시된다. 그러나, 본 기술분야의 통상의 기술자에게는, 본 발명의 주제의 실시예들은 이러한 구체적인 상세들 없이도 실시될 수 있다는 것이 명백할 것이다. 일반적으로, 널리 공지된 명령어 인스턴스들, 프로토콜들, 구조들 및 기술들은 반드시 상세하게 도시되지는 않는다.
텍스트 및 그래픽(예를 들어, 이미지 또는 비디오) 설명들을 사용하여 아이템(예를 들어, 판매자에 의한 판매를 위해 제공된 아이템과 같은 물리적 객체)의 외관을 충분히 상세히 캡처하여, 사용자가 아이템이 특정 사용자에 대해 적합한 매치인지를 결정할 수 있게 하는 것은 어려울 수 있다. 추가적으로, 사용자가 통보받고 신뢰할 수 있는 결정을 할 수 있게 해주기 위해 아이템에 관한 충분한 상세를 전달하는 방식으로 이 정보를 사용자에게 제시하는 것은 기술적으로 어려울 수 있다. 이러한 프리젠테이션은 사용자와 연관된 디바이스의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 상에 아이템의 대화형 3차원(3D) 모델을 렌더링하는 것을 포함함으로써 향상될 수 있다. 그러나, 아이템의 3D 모델을 생성하기 위한 전형적인 기술들은 애니메이터들, 고가의 객체 스캐닝 디바이스들(예를 들어, 3D 스캐너), 또는 규정된 배향들에서 아이템의 이미지들을 캡처하도록 주의 깊게 배열된 특수 카메라들의 숙련된 작업을 요구할 수 있다. 추가적으로, 3D 모델들을 렌더링하기 위해 사용될 수 있는 특정의 사용자 디바이스들의 능력들에 대해 고려하지 않고 이 기술들에 따라 생성된 3차원 모델이 생성될 수 있으며, 그 결과 이 디바이스들 상에서 계산적으로 비효율적이거나 느린 렌더링이 얻어질 수 있다. 일부 기술들은 하나 이상의 미리 렌더링된 3D 모델의 작은 세트를 다양한 해상도들로 수동으로 생성 및 저장함으로써 이러한 제한을 해결할 수 있다.
그러나, 설명된 기술들은 상이한 계산 능력들 및 자원 제한들을 갖는 사용자 디바이스들에 수천 개의 아이템의 끊임없이 변화하는 스트림의 3D 현실적인 시각적 표현들을 제공해야 할 수 있는 큰 네트워크 기반 시스템들로 확장가능하지 않을 수 있다. 이러한 아이템들은, 예를 들어, 다양한 양의 기술적 능력들 및 자원들을 갖는 지리적으로 분산된 공급자들의 개별 세트에 의해 제공될 수 있고, 따라서 이러한 아이템들의 현실적인 3D 모델들을 생성하는 데 필요한 입력들(예를 들어, 아이템들의 숙련된 애니메이터들, 스캐닝 모델들, 또는 기술적으로 캡처된 이미지들)을 네트워크 기반 시스템에 제공하는 것을 기술적으로 또는 재정적으로 비현실적이게 한다. 설명된 기술들은 또한 미리 렌더링된 3D 모델들의 세트에 대해 많은 양의 데이터의 저장을 요구할 수 있다. 특정 사용자 디바이스들의 저장 및 다른 자원 제한들이 주어지면, 이러한 3D 모델들을 렌더링하기 위해 사용될 수 있는 각각의 사용자 디바이스의 특정 특성들에 매칭하도록 미리 렌더링된 3D 모델들을 생성하는 것이 가능하지 않거나 실용적이지 않을 수 있다.
본 개시의 실시예들은 예컨대, 특수 장비(예를 들어, 3D 스캐너) 또는 사진에서의 특정 스킬들을 보유하지 않는 사용자에 의해, 2개 이상의 임시로 캡처된 아이템의 2차원(2D) 이미지들의 세트로부터 아이템의 3D 모델을 자동으로 생성하기 위한 기술들(예를 들어, 시스템들, 방법들, 및 컴퓨터 프로그램 제품들)을 포함한다. 이러한 3D 모델은 별개의 사용자 디바이스 세트 상의 3D 모델의 상세한 렌더링 또는 프리젠테이션을 가능하게 하기에 충분한 기하 복잡도로 생성될 수 있다. 이러한 기술들은 생성된 3D 모델로부터 아이템의 최적화된 샘플링된 3D 모델들을 자동으로 생성할 수 있다. 샘플링된 3D 모델들은 예컨대, 샘플링된 3D 모델들을 렌더링하기 위해 사용되는 사용자 디바이스의 하나 이상의 디바이스 특성에 기초하여, 샘플링된 3D 모델들의 기하 복잡도를 결정하는 것에 의해 최적화될 수 있다. 이러한 최적화는 예컨대, 3D 환경에서와 같이 이러한 3D 모델들의 낮은 레이턴시 검색 및 높은 충실도 렌더링을 가능하게 하기 위해 특정 디바이스들의 계산 또는 자원 능력들에 매칭되는 크기 및 복잡도를 갖는 3D 모델들을 제공할 수 있다.
본 개시의 실시예들은 표준 그래픽 사용자 인터페이스(예를 들어, 데스크톱 또는 핸드헬드 컴퓨팅 디바이스의 그래픽 사용자 인터페이스) 및 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스(예를 들어, 가상 현실 또는 증강 현실 디바이스 또는 시스템의 그래픽 사용자 인터페이스) 둘 다를 사용하여 아이템의 로컬로 렌더링된 최적화된 3D 모델들을 쿼리, 렌더링, 조작, 및 다른 방식으로 그와 상호작용하기 위한 기술들을 추가로 포함한다. 이러한 기술들은 제스처 및 시각적 포커스 컨트롤들을 사용하여 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스와 상호작용하는 것을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 네트워크 기반 시스템은 백-엔드 시스템 및 프론트-엔드 시스템을 포함할 수 있다. 백-엔드 시스템은 네트워크 기반 시스템 상에 아이템들을 제공하거나 리스팅하는 공급자들로부터 2D 이미지들 및 비디오와 같은 이미지 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 백-엔드 시스템은 이미지 데이터를 분석하여 아이템의 속성들 예컨대, 아이템의 3차원 기하형상 및 연관된 텍스처 정보를 결정하고, 결정된 속성들을 사용하여 아이템의 고해상도 기하 3D 모델을 생성하도록 추가로 구성될 수 있다. 시스템은 3D 모델에 기초하여, 3D 모델들을 렌더링할 수 있는 사용자 디바이스들의 디바이스 특성들에 기초하여 최적화된 샘플링된 모델들을 생성하도록 추가로 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프론트-엔드 시스템은 표준 그래픽 사용자 인터페이스 모드 및 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스 모드 둘 다에서 3D 모델들을 렌더링하는 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 프론트-엔드 시스템은 백-엔드 시스템으로부터 아이템의 최적화된 3D 모델을 수신할 수 있고, 로컬 그래픽 처리 회로를 사용하여 최적화된 3D 모델을 렌더링할 수 있다. 프론트-엔드 시스템은 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스를 제어하거나 그와 상호작용하기 위해 사용자로부터 입력을 수신하기 위해 광학 및 포지셔닝 센서들과 같은 하드웨어 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 사용될 때, 판매자에 의한 판매를 위해 제공된 아이템 또는 제품 등의 객체의 3D 모델은 객체의 3D 형상을 나타내는 기하 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 기하 데이터는 3D 데카르트 좌표계에서의 포인트들과 같은 3D 포인트들의 세트를 포함할 수 있다. 3D 포인트들의 세트의 서브세트들은 객체의 3D 표면의 평면 또는 다른 패싯을 나타내는, 삼각형 또는 다른 다각형과 같은 규칙적인 기하 형상들(예를 들어, 기하 프리미티브들)을 나타낼 수 있다. 이러한 규칙적인 형상들 중 2개 이상이 메시 또는 다각형 기반 3D 모델과 같은 객체의 3D 표면 표현을 정의하기 위해 함께 결합될 수 있다. 객체의 3D 모델의 복잡도 또는 크기는 객체의 3D 표면을 나타내는 기하 데이터에 포함된 3D 포인트들의 수와 연관될 수 있다. 이러한 복잡도는 또한 객체의 3D 표면 표현을 정의하는 기하 프리미티브들의 수량 또는 크기와 연관될 수 있다.
도 1을 참조하면, 아이템의 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템(102)과 같은 하이-레벨 클라이언트-서버-기반 네트워크 아키텍처(100)의 예시적인 실시예가 도시된다. 네트워크화된 시스템(102)은, 네트워크 기반 마켓플레이스 또는 지불 시스템의 예시적인 형태들에서, 서버측 기능을, 네트워크(104)(예를 들어, 인터넷 또는 WAN(wide area network))를 통해, 하나 이상의 클라이언트 디바이스(110)에게 제공한다. 도 1은, 예를 들어, 클라이언트 디바이스(110) 상에서 실행 중인 웹 클라이언트(112)(예를 들어, 미국 워싱턴주 레드몬드 소재의 Microsoft® Corporation에 의해 개발된 Internet Explorer® 브라우저와 같은, 브라우저), 애플리케이션(114), 및 프로그램 기반 클라이언트(programmatic client)(116)를 예시한다.
클라이언트 디바이스(110)는, 모바일 전화, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱, 스마트폰들, 태블릿들, 울트라 북들, 넷북들, 랩톱들, 멀티-프로세서 시스템들, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그래밍가능한 소비자 가전들, 게임 콘솔들, 셋탑 박스들 또는 사용자가 네트워크화된 시스템(102)에 액세스하기 위해 이용할 수 있는 기타 임의의 통신 디바이스를 포함할 수 있지만, 이것으로 제한되지 않는다. 일부 실시예들에서, 클라이언트 디바이스(110)는 (예를 들어, 사용자 인터페이스들의 형태로) 정보를 디스플레이하는 디스플레이 모듈(도시되지 않음)을 포함할 수 있다. 추가 실시예들에서, 클라이언트 디바이스(110)는 터치 스크린들, 가상 또는 증강 현실 헤드셋들, 가속도계들, 자이로스코프들, 카메라들, 마이크로폰들, GPS(global positioning system) 디바이스들, 물리적 포지셔닝 센서들(예를 들어, 객체를 가리키는 것과 같은 물리적 사용자 제스처를 결정하기 위한 센서들), 3D 그래픽 처리 디바이스들(예를 들어, 그래픽 프로세서, 코프로세서, 또는 가속기) 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 클라이언트 디바이스(110)는 네트워크화된 시스템(102) 내의 디지털 아이템들을 수반하는 트랜잭션을 수행하기 위해 사용되는 사용자의 디바이스일 수 있다. 일 실시예에서, 네트워크화된 시스템(102)은 제품 리스팅들에 대한 요청들에 응답하고, 네트워크 기반 마켓플레이스에서 이용가능한 제품들의 아이템 리스팅들을 포함하는 게시물들을 게시하고, 이러한 마켓플레이스 트랜잭션들에 대한 지불들을 관리하는 네트워크 기반 마켓플레이스이다. 일부 실시예들에서, 네트워크 기반 마켓플레이스는 제품 리스팅들이 네트워크 기반 마켓플레이스에서 제공된 제품들의 최적화된 3D 모델들의 렌더링들을 포함하는 3D 환경으로서 렌더링될 수 있다. 하나 이상의 사용자(106)는 사람, 머신, 또는 클라이언트 디바이스(110)와 상호작용하는 다른 수단일 수 있다. 실시예들에서, 사용자(106)는 네트워크 아키텍처(100)의 일부가 아니지만, 클라이언트 디바이스(110) 또는 다른 수단을 통해 네트워크 아키텍처(100)와 상호작용할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(104)의 하나 이상의 부분은 애드혹 네트워크, 인트라넷, 엑스트라넷, 가상 사설 네트워크(VPN), 근거리 네트워크(LAN), 무선 LAN(WLAN), 광역 네트워크(WAN), 무선 WAN(WWAN), 도시 영역 네트워크(MAN), 인터넷의 일부, 공중 교환 전화망(Public Switched Telephone Network)(PSTN)의 일부, 셀룰러 전화 네트워크, 무선 네트워크, WiFi 네트워크, WiMax 네트워크, 다른 타입의 네트워크, 또는 둘 이상의 그러한 네트워크의 조합일 수 있다.
클라이언트 디바이스(110) 각각은 웹 브라우저, 메시징 애플리케이션, 전자 메일(이메일) 애플리케이션, 전자 상거래 사이트 애플리케이션(마켓플레이스 애플리케이션으로도 지칭됨) 등과 같은, 그러나 이에 제한되지 않는 하나 이상의 애플리케이션("앱들"로도 지칭됨)을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 전자 상거래 사이트 애플리케이션이 클라이언트 디바이스(110) 중 주어진 클라이언트 디바이스에 포함되는 경우, 이 애플리케이션은 (예를 들어, 판매를 위해 이용가능한 아이템들의 데이터베이스에 대한 액세스, 사용자를 인증하기 위해, 지불 방법을 검증하기 위해 등) 로컬로 이용가능하지 않은 데이터 및/또는 처리 능력들에 대해, 필요에 따라 네트워크화된 시스템(102)과 통신하도록 구성된 애플리케이션과 함께 사용자 인터페이스 및 기능들의 적어도 일부를 로컬로 제공하도록 구성된다. 반대로, 전자 상거래 사이트 애플리케이션이 클라이언트 디바이스(110)에 포함되지 않는 경우, 클라이언트 디바이스(110)는 네트워크화된 시스템(102) 상에 호스팅되는 전자 상거래 사이트(또는 그의 변형)에 액세스하기 위해 그의 웹 브라우저를 사용할 수 있다. 전자 상거래 사이트 애플리케이션 또는 웹 브라우저는 본 명세서에 설명된 바와 같이, 아이템들 또는 제품들의 3D 모델들을 질의하고, 렌더링하고, 그와 상호작용하도록 구성될 수 있다.
하나 이상의 사용자(106)는 사람, 머신, 또는 클라이언트 디바이스(110)와 상호작용하는 다른 수단일 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 사용자(106)는 네트워크 아키텍처(100)의 일부가 아니지만, 클라이언트 디바이스(110) 또는 다른 수단을 통해 네트워크 아키텍처(100)와 상호작용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 클라이언트 디바이스(110)에게 입력 (예를 들어, 터치 스크린 입력 또는 영숫자 입력)을 제공하고, 입력은 네트워크(104)를 통해 네트워크화된 시스템(102)에게 전달된다. 이 경우에, 네트워크화된 시스템(102)은, 사용자로부터 입력을 수신하는 것에 응답하여, 사용자에게 제시될 정보를 네트워크(104)를 통해 클라이언트 디바이스(110)에게 전달한다. 이러한 방식으로, 사용자는 클라이언트 디바이스(110)를 사용하여 네트워크화된 시스템(102)과 상호작용할 수 있다.
API(application program interface) 서버(120)와 웹 서버(122)는, 각각, 하나 이상의 애플리케이션 서버(140)에 결합되고, 프로그램 기반 인터페이스 및 웹 인터페이스를 제공한다. 애플리케이션 서버들(140)은 하나 이상의 게시 시스템(142) 및 지불 시스템들(144)을 호스팅할 수 있으며, 이러한 각각은 하나 이상의 모듈 또는 애플리케이션들을 포함할 수 있고, 이러한 각각은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로서 구현될 수 있다. 애플리케이션 서버들(140)은, 차례로, 하나 이상의 정보 저장 리포지토리 또는 데이터베이스(들)(126)에의 액세스를 용이하게 하는 하나 이상의 데이터베이스 서버(124)에 결합되는 것으로 도시된다. 예시적인 실시예에서, 데이터베이스들(126)은 게시 시스템(142)에 포스팅(post)될 정보(예를 들어, 게시물들 또는 리스팅(listing)들)를 저장하는 저장 디바이스들이다. 데이터베이스들(126)은 또한 예시적인 실시예들에 따라 디지털 아이템 정보를 저장할 수 있다.
추가적으로, 제3자 서버(들)(130) 상에서 실행 중인, 제3자 애플리케이션(132)이 API 서버(120)에 의해 제공되는 프로그램 기반 인터페이스를 통해 네트워크화된 시스템(102)에의 프로그램 기반 액세스를 갖는 것으로 도시된다. 예를 들어, 제3자 애플리케이션(132)은, 네트워크화된 시스템(102)으로부터 검색된 정보를 사용하여, 제3자에 의해 호스팅되는 웹사이트 상의 하나 이상의 특징 또는 기능들을 지원한다. 제3자 웹사이트는 예를 들어, 네트워크화된 시스템(102)의 관련 애플리케이션들에 의해 지원되는 하나 이상의 판촉, 게시물, 또는 지불 기능들을 제공한다.
게시 시스템들(142)은 네트워크화된 시스템(102)에 액세스하는 다수의 게시 기능 및 서비스들을 사용자들(106)에게 제공할 수 있다. 지불 시스템들(144)은 마찬가지로 지불들 및 트랜잭션들을 수행하거나 용이하게 하기 위한 다수의 기능을 제공할 수 있다. 게시 시스템(142) 및 지불 시스템(144)이 둘 다 네트워크화된 시스템(102)의 일부를 형성하는 것으로 도 1에 도시되어 있지만, 대안의 실시예에서, 각각의 시스템(142 및 144)이 네트워크화된 시스템(102)과 분리되고 구별되는 지불 서비스의 일부를 형성할 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 일부 실시예들에서, 지불 시스템들(144)은 게시 시스템(142)의 일부를 형성할 수 있다.
백-엔드 시스템(150)은 다양한 그래픽 처리 및 최적화 동작들을 수행하도록 동작가능한 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 백-엔드 시스템(150)은 클라이언트 디바이스(110)의 디바이스 특성 데이터 및 클라이언트 디바이스, 데이터베이스들(126), 제3자 서버들(130), 게시 시스템(142), 및 다른 소스들로부터의 아이템과 연관된 이미지 데이터를 수신할 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 백-엔드 시스템(150)은 디바이스 특성 데이터 및 이미지 데이터를 분석하여 아이템들의 최적화된 3D 모델들을 생성하고 제공할 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 백-엔드 시스템(150)은 게시 시스템들(142)(예를 들어, 아이템 리스팅들에 액세스함) 및 지불 시스템(122)과 통신할 수 있다. 대안적인 실시예에서, 개인화 시스템(150)은 게시 시스템(142)의 일부일 수 있다. 일부 실시예들에서, 게시 시스템(142)의 컴포넌트들은 본 명세서에 설명된 바와 같이, 클라이언트 디바이스(110) 상에 배치된 프론트-엔드 시스템에 포함될 수 있다.
게다가, 도 1에 도시된 클라이언트-서버 기반 네트워크 아키텍처(100)가 클라이언트-서버 아키텍처를 사용하지만, 본 발명의 주제가 물론 이러한 아키텍처로 제한되지 않으며, 예를 들어, 분산형 또는 피어-투-피어(peer-to-peer) 아키텍처 시스템에서의 적용을 동일하게 잘 발견할 수 있다.
웹 클라이언트(112)는 웹 서버(122)에 의해 지원되는 웹 인터페이스를 통해 다양한 게시 및 지불 시스템들(142 및 144)에 액세스할 수 있다. 유사하게, 프로그램 기반 클라이언트(116)는 API 서버(120)에 의해 제공되는 프로그램 기반 인터페이스를 통해 게시 및 지불 시스템들(142 및 144)에 의해 제공되는 다양한 서비스들 및 기능들에 액세스한다. 프로그램 기반 클라이언트(116)는 예를 들어, 판매자들이 네트워크화된 시스템(102) 상의 리스팅들을 오프라인 방식으로 저술하고 관리하며, 프로그램 기반 클라이언트(116)와 네트워크화된 시스템(102) 사이의 배치-모드 통신들을 수행할 수 있게 하는 판매자 애플리케이션(예를 들어, 캘리포니아주 산호세의 eBay® Inc.에 의해 개발된 터보 리스터(Turbo Lister) 애플리케이션)일 수 있다.
추가적으로, 제3자 서버(들)(130) 상에서 실행 중인, 제3자 애플리케이션(들)(128)이 API 서버(114)에 의해 제공되는 프로그램 기반 인터페이스를 통해 네트워크화된 시스템(102)에의 프로그램 기반 액세스를 갖는 것으로 도시된다. 예를 들어, 제3자 애플리케이션(128)은, 네트워크화된 시스템(102)으로부터 검색된 정보를 사용하여, 제3자에 의해 호스팅되는 웹사이트 상의 하나 이상의 특징 또는 기능들을 지원할 수 있다. 제3자 웹사이트는 예를 들어, 네트워크화된 시스템(102)의 관련 애플리케이션들에 의해 지원되는 하나 이상의 판촉, 마켓플레이스, 또는 지불 기능들을 제공할 수 있다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른, 물리적 객체 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 백-엔드 시스템(205)의 예의 도면이다. 백-엔드 시스템(205)은 도 1에 도시된 바와 같이 백-엔드 시스템(150)의 실시예일 수 있다. 백-엔드 시스템(205)은 아이템들의 특징들 또는 속성들의 상세들에 대한 충실도를 보유하면서, 다양한 클라이언트 디바이스들(110)의 세트 상에서의 렌더링을 위해서와 같이, 아이템의 최적화된 3D 모델을 자동으로 생성하기 위해, 그리고 사용자 디바이스 특성 데이터 및 이미지 데이터를 수신하기 위해 하나 이상의 하드웨어 회로(예를 들어, 가속기들, 신호 프로세서들, 마이크로프로세서들, 및 저장 디바이스들) 및 하나 이상의 소프트웨어 컴포넌트(예를 들어, 애플리케이션들, 스크립트들, 모듈들, 및 다른 컴퓨터 실행가능한 코드)를 포함할 수 있다. 백-엔드 시스템(205)은 서비스 프로세서(210), 모델 생성기(215), 리포지토리(225), 최적화기(220), 및 분산형 쿼리 서버(230)를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 백-엔드 시스템(205)은 또한 데이터 소스(235) 및 로드 밸런서(240)를 포함할 수 있다. 백-엔드 시스템(205)의 컴포넌트들은 하나 이상의 네트워크를 사용하여(예를 들어, 네트워크 인터페이스 카드, 또는 다른 통신 버스를 사용함) 또는 프로세스간 통신 기술들(예를 들어, 공유 메모리, 또는 소프트웨어 소켓들)을 사용하여, 서로, 그리고 다른 시스템들과 통신할 수 있다. 백-엔드 시스템(205)은 본 명세서에 설명된 바와 같이 많은 양의 이미지 또는 비디오 데이터를 처리하여 아이템들의 최적화된 3D 모델들을 생성하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 시스템 및 연관된 소프트웨어 애플리케이션들에 의해 제공되는 클라우드 기반 분산형 웹 서비스와 같은 분산형 인터넷 서비스를 포함할 수 있다.
서비스 프로세서(210)는 하나 이상의 클라이언트 디바이스(110)에 의해 백-엔드 시스템(205)에 송신되는 이미지 데이터(예를 들어, 이미지들, 비디오들, 및 다른 멀티미디어 자원들)를 수신하기 위한 하드웨어 회로들 및 소프트웨어 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 이러한 이미지 데이터는 2개 이상의 배향(예를 들어, 물리적 각도들, 관점들, 또는 뷰 포인트들)으로부터 아이템(예를 들어, 자동차, 가구 피스, 어플라이언스, 또는 판매를 위해 제공된 다른 아이템)을 캡처하는 디지털 이미지들 또는 비디오들을 갖는 파일들 또는 다른 데이터 구조들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이러한 이미지 데이터는 아이템의 특성들 또는 속성들(예를 들어, 컬러, 상태, 수명, 텍스처 등과 같은 특징들)을 보여줄 수 있다. 그러한 파일들은 데이터베이스(126)(도 1)와 같은 로컬 리포지토리에 또는 클라우드 기반 지속적 스토리지와 같은 원격 저장 시스템에 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, 서비스 프로세서(210)는 모델 생성기(215)에 의해 실행되는 프로세스와 같은 하나 이상의 3D 모델 구성 작업(예를 들어, 작업들 또는 프로세스들)을 개시하고 그 진행을 추적할 수 있다. 이러한 작업들은 새로운 아이템과 연관된 이미지 데이터를 수신하는 것에 응답하여 개시될 수 있다. 이러한 작업들은 모델 생성기(215)의 하드웨어 처리 회로와 같은 프로세서가 새로운 3D 모델 구성 작업을 개시하기 위해 이미지 데이터를 요청하는 것에 응답하여 예컨대, 프로세서가 새로운 작업을 개시하기 위한 용량을 갖는 것에 응답하여 또한 개시될 수 있다.
모델 생성기(215)는 서비스 프로세서(210)로부터, 또는 서비스 프로세서와 연관된 리포지토리 또는 원격 저장 시스템으로부터 수신된 이미지 데이터를 사용하여 아이템의 3D 모델을 구성하기 위해 3D 모델 구성 알고리즘을 실행하기 위해, 하나 이상의 하드웨어 회로 또는 소프트웨어 컴포넌트 등에 의해 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 재구성 알고리즘은 아이템과 연관된 (예를 들어, 아이템이 시편인 아이템들의 일반적인 버전 또는 종류(genus)와 같은) 제품의 저장된 3D 모델을 사용하여 아이템의 3D 모델을 생성하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 실시예들에서, 실세계 아이템(또는 제품)은 이미지 데이터로부터 추출된 텍스처 데이터를 제품의 3D 모델에 매핑하거나 연관시키는 등에 의해 아이템의 3D 모델로 변환될 수 있다. 이것은 제품의 3D 모델의 표면을 정의하는 특정 기하 데이터 또는 기하 형상들에 텍스처 데이터를 매핑 또는 연관시키는 것을 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서, 모델 생성기(215)는 아이템의 메시 또는 다각형 기반 3D 모델을 생성하기 위해, 아이템의 2개 이상의 이미지의 상대적 캡처 배향으로부터 추출된 3D 포인트들의 세트와 같은 3D 기하 데이터를 결정하기 위해 이미지 데이터를 분석할 수 있다. 모델 생성기(215)는 또한 이미지 데이터를 분석하여, 결정된 3D 기하 데이터에 대응하는 텍스처 데이터, 또는 아이템의 특성들 또는 특징들을 표시하는 다른 데이터를 추출할 수 있다. 일부 실시예들에서, 아이템의 생성된 3D 모델은 은닉 표면들, 또는 다른 가시적 표면들에 의해 은닉된 표면들을 나타내는 기하 데이터를 제거하고, 텍스처 데이터를 3D 모델의 나머지 가시적 표면들에 매핑함으로써 클라이언트 디바이스(110)에 의해 렌더링될 수 있다.
모델 생성기(215)는 모델들과 연관된 텍스처 데이터와 함께 아이템의 고해상도 3D 모델을 생성할 수 있다. 일부 실시예들에서, 3D 모델 및 연관된 텍스처 데이터는 하나 이상의 데이터 구조로 인코딩되고 압축될 수 있다. 이러한 데이터 구조들은 로컬 데이터 저장소 또는 원격 클라우드 기반 저장 시스템과 같은 리포지토리(225)에 저장될 수 있다.
리포지토리(225)는 하나 이상의 하드 디스크 드라이브, 솔리드 스테이트 드라이브, 또는 다른 지속적 저장 디바이스와 같은 로컬 저장 디바이스를 포함할 수 있다. 리포지토리(225)는 데이터 통신 네트워크를 통해 모델 생성기(215)에 결합된 원격 클라우드 기반 저장 시스템들을 또한 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 리포지토리(225)는 모델 생성기(215)로부터 수신된 고해상도 3D 모델들 및 연관된 텍스처 데이터를 저장할 수 있다. 3D 모델들 및 연관된 텍스처 데이터는 리포지토리(225)와 연관되거나 리포지토리(225)에 포함되는 하나 이상의 데이터베이스에 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, 아이템의 3D 모델 및 연관된 텍스처 데이터는 아이템의 식별자를 사용하는 것, 또는 아이템과 연관된 다른 설명적 텍스트를 사용하는 것 등에 의해 인덱싱될 수 있다.
최적화기(220)는 모델 생성기(215)에 의해 생성된 고해상도 3D 모델의 기하형상(예를 들어, 기하형상 데이터)을 자동으로 최적화하도록 구성된 하나 이상의 하드웨어 회로 또는 소프트웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다. 이러한 최적화는, 예를 들어, 샘플링된 3D 모델들을 렌더링할 수 있는 클라이언트 디바이스들(110)의 예를 들어, 컴퓨팅(예를 들어, 프로세서 전력, 및 디바이스 스토리지 및 메모리) 및 통신 자원들(예를 들어, 데이터 통신 대역폭)에 기초하여 더 낮은 해상도로 샘플링된 3D 모델들을 생성하기 위해 고해상도 3D 모델을 샘플링하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 샘플링은, 3D 모델의 경계들(예를 들어, 모델의 상이한 돌출들 또는 부속물들 사이의 분리 또는 구분) 및 토폴로지(예를 들어, 3D 표면 윤곽들)를 보존하는 등에 의해, 모델의 원하는 양의 시각적 및 심미적 품질(예를 들어, 모델의 룩 앤 필(look and feel)의 품질)을 보존하면서 고해상도 3D 모델로부터 중복된 기하 프리미티브들을 제거하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 샘플링은, 특정 클라이언트 디바이스들에서 렌더링하도록 적응된 상이한 모델들을 저장하는 데 필요한 기하 데이터의 양을 감소시키는 등에 의해, 3D 모델들을 저장하는 데 필요한 메모리의 양을 감소시킬 수 있다. 일부 실시예들에서, 2개 이상의 샘플링된 3D 모델이 텍스처 데이터의 단일 세트와 연관되어, (예를 들어, 저장된 텍스처링된 데이터를 복제하지 않음으로써) 샘플링된 모델에 대한 저장 요건을 더 감소시킬 수 있다. 특정 실시예들에서, 샘플링된 3D 모델은 예컨대, 특정 클라이언트 디바이스로부터 수신된 아이템의 3D 모델에 대한 요청에 응답하여, 동적으로 생성되어, 샘플링된 모델들에 대한 저장 요건들을 더 감소시킬 수 있다. 이러한 실시예들에서, 예를 들어, 백-엔드 시스템(205)은 고해상도 3D 모델의 기하 데이터, 고해상도 3D 모델과 연관된 텍스처 데이터, 및 고해상도 3D 모델에 기초하여 하나 이상의 샘플링된 모델을 생성하기 위한 하나 이상의 샘플링 파라미터를 저장할 수 있다. 그러한 샘플링은 또한 아이템의 3D 모델에 대한 요청에 응답하여 클라이언트 디바이스로 전달되는 데이터의 양을 감소시키고, 그에 의해 클라이언트 디바이스(110)를 네트워크 기반 시스템(102)에 인터페이싱하는 데 필요한 통신 대역폭을 감소시킬 수 있다. 이러한 샘플링은 예를 들어, 몰입형 3D 환경(예를 들어, 가상 현실 또는 증강 현실 환경)에서 렌더링된 3D 모델을 디스플레이하기 위한 프레임 레이트를 증가시킬 수 있는, 클라이언트 디바이스(110) 상에 아이템의 3D 모델을 렌더링하는 데 요구되는 처리의 양을 또한 감소시킬 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 최적화기(220)는 예컨대, 리포지토리(225)로부터 아이템의 고해상도(예를 들어, 높은 복잡도) 3D 모델을 수신할 수 있다. 최적화기(220)는 수신된 고해상도 3D 모델의 기하 데이터를 예컨대, 2차 에러 제약조건 하에서 컬러 및 텍스처 속성들을 사용하는 것에 의해 단순화하거나 샘플링하기 위해 계산 기하형상 알고리즘(computational geometry algorithm)을 구성하기 위한 하나 이상의 입력 파라미터를 또한 수신할 수 있다. 하나 이상의 입력 파라미터는, 처리 전력, 메모리 용량, 및 데이터 통신 대역폭 등의, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스의 하나 이상의 디바이스 특성으로부터 도출될 수 있다. 디바이스 특성들은 예컨대, 아이템의 3D 모델에 대한 요청과 연관하여, 또는 사용자 디바이스의 저장된 구성에 기초하여, 클라이언트 디바이스(110)로부터 수신될 수 있다. 일부 실시예들에서, 입력 파라미터들 중 하나 이상은 클라이언트 디바이스(110)의 사용자에 의해 특정될 수 있다. 하나 이상의 입력 파라미터는 (예를 들어, 샘플링된 3D 모델의 삼각형의 수, 기하 데이터의 양, 또는 복잡도를 결정하기 위한) 원하는 수의 기하 프리미티브, 임계 품질 레벨(예를 들어, 임계 렌더링 프레임 레이트 또는 해상도), 및 샘플링된 3D 모델에서 경계들 및 토폴로지를 보존할지의 표시자를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 원하는 수의 기하 프리미티브들은 기하 메시 3D 모델에서 임계 수의 삼각형들을 포함할 수 있다. 삼각형들의 임계 수는, 기하 메시 3D 모델을 생성하기 위해 예컨대, 모델의 크기를 제한하기 위해 사용되는 삼각형의 최대 수일 수 있다. 삼각형들의 임계 수는 또한 기하 메시 3D 모델을 생성하기 위해 예컨대, 모델이 원하는 해상도를 갖게 하기 위해 사용되는 삼각형들의 최소 수일 수 있다.
최적화기(220)는 아이템에 대한 샘플링된 3D 모델들의 2개 이상의 버전을 생성할 수 있어, 각각의 버전이 상이한 해상도를 갖는다. 샘플링된 3D 모델들의 각각의 버전은 데이터 스토리지, 아이템의 3D 모델에 대한 요청에 대한 네트워크 시스템 응답, 렌더링 시간 또는 프레임 레이트, 및 3D 모델 데이터 크기 사이의 트레이드오프들을 나타낼 수 있다. 따라서, 최적화기는 하나 이상의 입력 파라미터를 사용하여 계산 기하형상 알고리즘을 상이한 데이터 통신 네트워크 대역폭들로 구성하는 것, 및 클라이언트 디바이스(110)가 전력 또는 자원 가용성을 처리하는 것 등에 의해 적응가능할 수 있다. 일례로서, 제한된(예를 들어, 낮은) 데이터 통신 네트워크 대역폭 또는 낮은 처리 전력을 갖는 클라이언트 디바이스들(110)에 대해 저해상도 샘플링된 모델들이 생성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 최적화기(220)는 네트워크 기반 시스템(102)에 알려지거나 이전에 등록된 클라이언트 디바이스들(110)에 대한 하나 이상의 디바이스 특성 세트를 사용하여 리포지토리(225)에 저장된 아이템의 각각의 고해상도 3D 모델에 대한 하나 이상의 샘플링된 3D 모델을 생성할 수 있다. 다른 실시예들에서, 최적화기(220)는 예컨대, 시스템(102)이 네트워크 기반 시스템(102)에 이전에 알려지지 않았던 클라이언트 디바이스(110)로부터 3D 모델에 대한 요청을 수신하는 것에 응답하여 샘플링된 3D 모델을 동적으로 생성할 수 있다.
샘플링된 3D 모델들은 리포지토리(225)에 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, 샘플링된 모델은 아이템의 다른 디스크립터의 표시자에 따라 그리고 클라이언트 디바이스(110)의 하나 이상의 디바이스 특성에 따라 인덱싱될 수 있다.
분산형 쿼리 서버(230)는 아이템의 3D 모델에 대해, 예컨대 하나 이상의 클라이언트 디바이스(110)로부터 쿼리들 또는 요청들을 수신하도록 구성된 하나 이상의 하드웨어 회로 또는 소프트웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다. 이러한 쿼리들은 네트워크 기반 시스템(102)의 하나 이상의 분산형 컴퓨팅 시스템 또는 컴포넌트에 의해 수신되거나 서비스(service)될 수 있다. 일부 실시예들에서, 분산형 쿼리 서버(230)는 로드 밸런서(240)를 통해 클라이언트 디바이스(110)로부터 쿼리를 수신할 수 있다. 분산형 쿼리 서버(230)는 요청된 3D 모델을 리포지토리(225)로부터 또는 최적화기(200)로부터 검색하라는 요청을 처리할 수 있다. 이러한 처리는 리포지토리(225)를 검색하기 위해 수신된 쿼리를 구조화된 쿼리 언어 문장과 같은 적합한 구조 또는 포맷으로 변환하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 분산형 쿼리 서버(230)는 리포지토리(225)로부터 하나 이상의 데이터 구조에서 3D 모델 및 연관된 텍스처 데이터를 수신할 수 있다. 분산형 쿼리 서버(230)는, 그로부터 3D 모델 요청이 수신되었던 클라이언트 디바이스(110)에 하나 이상의 데이터 구조를 송신할 수 있다.
로드 밸런서(240)는 예컨대, 하나 이상의 분산형 쿼리 서버(30) 각각에 대한 작업로드에 따라, 수신된 쿼리들 또는 서비스 요청을 하나 이상의 분산형 쿼리 서버(230)에 할당함으로써 네트워크 시스템(102) 상의 처리 또는 통신 로드를 밸런싱하기 위한 하나 이상의 하드웨어 회로 또는 소프트웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다.
데이터 소스(235)는 아이템의 이미지 데이터를 서비스 프로세서(210)에 송신하도록 구성된 임의의 컴퓨팅 디바이스 또는 데이터 저장소를 포함할 수 있다. 데이터 소스(235)는 객체의 하나 이상의 사진 또는 비디오를 네트워크 시스템(102)에 송신하도록 구성된 클라이언트 디바이스(110)를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 데이터 소스(235)는 또한 데이터베이스 또는 클라우드 저장 시스템과 같은 리포지토리일 수 있다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른, 백-엔드 시스템(205)의 서비스 프로세서(327) 및 모델 생성기(305)의 컴포넌트들의 일례의 도면이다. 서비스 프로세서(327)는 서비스 프로세서(210)(도 2)의 일례일 수 있는 한편, 모델 생성기(305)는 모델 생성기(215)(도 2)의 일례일 수 있다. 일부 실시예들에서, 백-엔드 시스템(305)은 네트워크 시스템(102)(도 1)과 같은 네트워크 기반 시스템의 일부일 수 있다.
서비스 프로세스(327)는 이미지 데이터 리포지토리(330), 3D 모델 리포지토리(345), 및 작업 데이터 리포지토리(355), 및 작업 컨트롤 컴포넌트(365)를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이미지 데이터 리포지토리(330), 3D 모델 리포지토리(345) 및 작업 데이터 리포지토리(355) 중 하나 이상은 리포지토리(225)(도 2)와 같은 서비스 프로세서(327) 외부의 데이터베이스 또는 데이터 저장소일 수 있다. 이미지 데이터 리포지토리(330)는 판매자에 의해 제공된 하나 이상의 아이템의 디지털 비디오(335) 및 디지털 이미지들(340)을 저장할 수 있다. 3D 모델 리포지토리(345)는 모델 생성기(305)에 의해 생성된 아이템의, 고해상도 3D 모델과 같은, 하나 이상의 3D 모델(350)을 저장할 수 있다. 일부 실시예들에서, 3D 모델 리포지토리(345)는 또한 최적화기(220)(도 2)에 의해 생성된 샘플링된 3D 모델과 같은 하나 이상의 샘플링된 3D 모델을 저장할 수 있다. 작업 데이터 리포지토리(355)는 모델 생성기(305)에 의해 개시되거나 실행되는 하나 이상의 3D 모델 생성 작업에 대한 작업 상태 정보(360)를 저장할 수 있다. 이러한 작업 상태 정보(360)는 프로세서가 작업을 실행할 때, 작업의 현재 상태 및 작업과 연관된 정보를 표시할 수 있다.
작업 컨트롤 컴포넌트(365)는 서비스 프로세서(327)와의 상호작용들 및 그 내에서의 동작들을 제어하기 위한 하나 이상의 하드웨어 회로 또는 소프트웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 작업 컨트롤 컴포넌트(365)는 네트워크 기반 시스템(102) 상에 어카운트(account)들을 확립한 판매자들과 연관된 클라이언트 디바이스들과 같은 허가된 클라이언트 디바이스들(110)에 대한 이미지 데이터 리포지토리(330), 3D 모델 리포지토리(345), 및 작업 데이터 리포지토리(355)로의 액세스를 제한하는 것과 같은 인증 컴포넌트(370)를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 작업 컨트롤 컴포넌트(365)는 클라이언트 디바이스로부터 이미지 데이터를 수신하기 위해 클라이언트 디바이스(110)와 인터페이싱할 수 있다. 특정 실시예들에서, 작업 컨트롤 컴포넌트(365)는 허가된 클라이언트 디바이스(110)로부터의 요청에 응답하여, 3D 모델 리포지토리(345) 및 작업 데이터 리포지토리(355) 등으로부터의, 3D 모델들 및 작업 상태 정보를 제공하라는 요청을 처리할 수 있다. 작업 컨트롤 컴포넌트(365)는 또한 3D 모델 생성 작업들 또는 태스크들의 모델 생성기(305)로의(예를 들어, 모델 생성기(305)와 연관된 하나 이상의 프로세서로의) 배포를 조정할 수 있다. 일례로서, 모델 생성기(305)는 서비스 프로세서(327)로부터의 이미지 데이터에 액세스하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 하나 이상의 프로세서 각각은 동일한 작업에 대한 작업을 잘못 복제함으로써 2개 이상의 프로세서가 자원들을 낭비하는 것을 방지하기 위해서와 같이, 프로세서가 작업을 실행하거나 처리하기 전에 주어진 프로세서가 3D 모델 생성 작업의 소유권을 갖는 것을 보장하기 위해 동기화 프로세스를 실행하기 위한 하나 이상의 하드웨어 회로 또는 소프트웨어 컴포넌트와 연관될 수 있다. 프로세스는, 310에서, 작업 컨트롤 컴포넌트(365)로부터 새로운 작업 데이터를 검색하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 새로운 작업 데이터는 이미지 데이터 리포지토리(330)에 저장된 미처리된 이미지 데이터의 표시자 또는 식별자를 포함할 수 있다. 그 후 프로세스는, 315에서, 새로운 작업 데이터와 연관된 작업의 소유권을 취득하거나 요청하는 것을 포함할 수 있다. 작업 컨트롤(365) 컴포넌트는 작업이 이전에 다른 프로세서에 할당되지 않았다고 결정하는 것에 응답하여 작업을 요청 프로세서에 할당할 수 있다. 프로세스는, 320에서, 작업에 대한 소유권을 확인하는 것을 포함할 수 있다. 프로세스는 소유권이 확인되지 않을 때 310에서 계속될 수 있는 반면, 프로세스는 소유권이 확인될 때 325에서 계속될 수 있다. 프로세스는 325에서 예컨대, 아이템의 3D 모델을 생성하기 위해, 3D 모델 생성 작업을 실행 또는 처리하는 것을 포함할 수 있다. 생성된 3D 모델은 그 후 3D 모델 리포지토리(345)에 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스는 컨트롤 컴포넌트(365)의 각각의 단계에서 작업 상태 업데이트를 제공하는 것을 포함할 수 있다.
도 4는 다양한 실시예들에 따라, 아이템의 3D 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템(102)과 연관된 프론트-엔드 시스템(405)의 예의 도면이다. 프론트-엔드 시스템(405)은 클라이언트 디바이스(110)(도 1)와 같은 클라이언트 컴퓨팅 시스템의 하나 이상의 하드웨어 회로 또는 소프트웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 회로들 또는 소프트웨어 컴포넌트들은 아이템들의 3D 모델들의 현실적인 시각화들을 생성하도록 구성될 수 있다. 이러한 시각화들은, 가상 현실 헤드셋 또는 증강 현실 시각화 또는 오버레이 디바이스 등의 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스 디바이스에서 또는 웹 브라우저에서 등의 선택된 그래픽 사용자 인터페이스 상에서 원하는 프레임 레이트로 3D 모델을 렌더링하는 것을 포함할 수 있다. 3D 모델들은 프론트-엔드 시스템(405)이 아이템의 3D 모델에 대한 요청을 네트워크 기반 시스템(102)에 예컨대, 네트워크 기반 시스템(102)의 백-엔드 시스템(205)에 송신하는 것에 응답하여 수신될 수 있다. 그러한 요청은 예컨대, 네트워크 기반 시스템(102)이 클라이언트 디바이스에 대해 최적화되어 있는 3D 모델을 송신함으로써 요청에 응답할 수 있게 하기 위해, 프론트-엔드 시스템(405)을 호스팅하는 클라이언트 디바이스(110)의 디바이스 특성들을 포함할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 3D 모델을 처리하기 위해 클라이언트 디바이스에 의해 사용되는 계산 자원들을 감소시키기 위해, 최적화되지 않은 모델에 대해, 3D 모델이 개선될 때 클라이언트 디바이스에 대해 3D 모델이 최적화될 수 있다. 일부 실시예들에서, 프론트-엔드 시스템(405)은 예를 들어, 백-엔드 컴퓨팅 시스템(205)으로부터 아이템의 자동으로 생성된 3D 모델을 수신하고, 클라이언트 디바이스(110)의 웹 브라우저 또는 다른 그래픽 사용자 인터페이스 상에 3D 모델을 렌더링하고, 3D 모델을 회전, 병진 및 크기조정하기 위한 요청들 또는 커맨드들과 같은 사용자 입력들에 응답하여 3D 모델 및 3D 모델의 렌더링을 변환 및 업데이트한다. 프론트-엔드 시스템(405)은 렌더링 컴포넌트(410) 및 인터페이스 컴포넌트(430)를 포함할 수 있다.
렌더링 컴포넌트(410)는 아이템의 자동으로 생성된 3D 모델을 렌더링하기 위한 하나 이상의 하드웨어 회로 또는 소프트웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 회로들 또는 소프트웨어 컴포넌트들은 비전 컴포넌트(415), 압축 해제 컴포넌트(420), 및 그래픽 처리 컴포넌트(425)를 포함할 수 있다.
비전 컴포넌트(415)는, 3D 모델이 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스 디바이스를 사용하여 보여질 때 3D 깊이의 느낌을 생성하도록, 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스 디바이스에서 디스플레이하기 위한 3D 모델의 입체 렌더링을 생성할 수 있다. 일부 실시예들에서, 3D 모델의 입체 렌더링은 제1 배향(예를 들어, 시야각)을 갖는 3D 모델의 제1 렌더링된 이미지를 수신하고 제1 렌더링된 이미지를 변환하여 제2 배향을 갖는 제2 렌더링된 이미지를 생성함으로써 생성될 수 있으며, 제2 배향은 제1 배향의 오프셋이다. 일부 실시예들에서, 3D 모델의 입체 렌더링은 렌더링 컴포넌트(410)로 하여금 제1 배향에서 3D 모델의 제1 렌더링된 이미지를 생성하게 하고, 3D 모델로 하여금 제2 배향을 갖게 하도록 3D 모델을 변환한 다음, 렌더링 컴포넌트로 하여금 제2 배향에서 3D 모델의 제2 렌더링된 이미지를 생성하게 함으로써 생성될 수 있다. 이러한 제1 및 제2 배향들은 3D 모델의 입체 렌더링의 인식된 3D 깊이를 결정하도록 선택될 수 있다. 입체 렌더링을 생성하는 것은 제1 렌더링된 이미지 및 제2 렌더링된 이미지를 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스 디바이스에 제공하는 것을 추가로 포함할 수 있다.
압축 해제 컴포넌트(420)는 예컨대, 하나 이상의 데이터 압축 해제 알고리즘, 호스트 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 클라이언트 디바이스(110))의 하나 이상의 데이터 압축 해제 회로(예를 들어, 압축/압축 해제 코프로세서 또는 가속기)를 사용함으로써, 네트워크 기반 시스템(102) 상에서 수신된 압축된 3D 모델을 압축 해제할 수 있다. 압축 해제된 3D 모델은 추가 처리를 위해 비전 컴포넌트(415) 및 그래픽 처리 컴포넌트(425)에 제공될 수 있다.
그래픽 처리 컴포넌트(425)는, 예컨대 아이템의 3D 모델을 렌더링하기 위해(예를 들어, 하나 이상의 렌더링된 이미지를 생성하기 위해) 그래픽 처리 회로를 사용하기 위해, 클라이언트 컴퓨팅 시스템(110)의 하나 이상의 그래픽 처리 회로(예를 들어, 그래픽 처리 유닛)와 인터페이싱하기 위한 하나 이상의 소프트웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다. 이러한 하나 이상의 소프트웨어 컴포넌트는 WebGL API(WebGL은 Khronos Group Incorporated의 상표임)와 같은 그래픽 처리 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 포함할 수 있다. 이러한 API는 예컨대, 그래픽 처리 컴포넌트(425)가 높은 프레임 레이트들에서의 복잡한 3D 모델들(예를 들어, 더 많은 수의 기하 프리미티브들을 갖는 3D 모델들)의 렌더링들을 생성할 수 있게 하기 위해, 클라이언트 컴퓨팅 시스템(110)의 하나 이상의 그래픽 처리 회로에 대한 낮은 계산 오버헤드 액세스를 제공할 수 있다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 소프트웨어 컴포넌트는 그래픽 처리 컴포넌트(425)가 렌더링된 프레임 또는 이미지를 클라이언트 디바이스(110)의 프레임버퍼에 직접 기입할 수 있게 하여, 렌더링 속도 또는 프레임 레이트들을 더욱 개선시킬 수 있다.
그래픽 처리 컴포넌트(425)는 또한 예컨대, 클라이언트 디바이스(110)의 사용자에 대한 입력에 응답하여, 아이템의 3D 모델을 변환(예를 들어, 회전, 병진, 및 크기 조정)하기 위한 하나 이상의 소프트웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다. 3D 모델을 변환하는 것은 3D 모델의 외관을 수정하기 위해 3D 모델과 연관된 기하 데이터에 대해 하나 이상의 연산(예를 들어, 수학적 연산)을 실행하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 그러한 변환은 원하는 변환을 실행하기 위한 명령어들과 함께 예컨대, API를 통해, 기하 데이터를 하나 이상의 그래픽 처리 회로로 전송하는 것을 포함할 수 있다. 변환 이후에, 이전에 설명된 바와 같이, 변환된 3D 모델이 이어서 렌더링될 수 있다.
인터페이스 컴포넌트(430)는 클라이언트 디바이스(110)에 대한 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스는 그래픽 컴포넌트(435) 및 컨트롤 컴포넌트(440)를 포함할 수 있다. 그래픽 컴포넌트(435)는, 표준 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 예컨대 웹 브라우저를 통해, 그리고 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스 디바이스를 통해 예컨대, VR 헤드셋 또는 및 증강 현실 시각화 디바이스를 통해 아이템의 렌더링된 3D 모델을 디스플레이하고 사용자가 그와 상호작용할 수 있게 하도록 적응가능한 그래픽 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다.
컨트롤 컴포넌트(440)는, 네트워크 기반 시스템(102)으로부터 아이템의 3D 모델을 요청하고 3D 모델의 렌더링을 조작하거나 그와 상호작용하는 등에 의해, 사용자가 프론트-엔드 시스템(405)과 상호작용할 수 있게 하는 하나 이상의 하드웨어 회로 또는 소프트웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다. 표준 그래픽 사용자 인터페이스들의 경우, 그러한 하나 이상의 하드웨어 회로는 키보드와 같은 문자 입력 디바이스, 및 마우스와 같은 포인터 디바이스를 포함할 수 있다. 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스들의 경우, 그러한 하드웨어 회로들은 디지털 카메라, 광학 센서, 촉각 센서, 포지션 센서, 및 다른 입력 디바이스를 포함할 수 있다. 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스에 의해 렌더링되는 몰입형 3D 환경에서, 디지털 카메라 또는 다른 광학 센서는 사용자의 시각적 포커스를 추적하여 사용자 입력을 결정할 수 있는 반면, 광학 센서, 촉각 센서 또는 포지션 센서는 가상 객체를 포인팅하는 것과 같은 사용자의 제스처를 추적하거나 식별하여 사용자 입력을 결정할 수 있다.
도 5는 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 프론트-엔드 시스템의 예시적인 그래픽 사용자 인터페이스(500)를 예시한다. 이러한 프론트-엔드 시스템은 아이템들의 자동으로 생성된 3D 모델을 렌더링하고 그와 상호작용하도록 구성될 수 있다. 그래픽 사용자 인터페이스(500)는, 예를 들어, 사용자 디바이스(110) 상의 표준 그래픽 사용자 인터페이스(예를 들어, 웹 브라우저 등)에 아이템의 렌더링된 3D 모델을 디스플레이하도록 구성된 인터페이스(430)(도 4)의 예일 수 있다. 그래픽 사용자 인터페이스(500)는 디스플레이 영역(505), 컨트롤 영역(510) 및 카탈로그 영역(520)을 포함할 수 있다. 사용자는 컨트롤 영역(510)에 도시된 폴더 트리 내의 노드를 선택(예를 들어, 포인터 디바이스를 사용하여 클릭)함으로써 아이템들의 카테고리를 브라우징하도록 요청할 수 있다. 이것은 선택된 노드들(예를 들어, 선택된 카테고리)과 연관된 아이템들에 대응하는 이용가능한 3D 모델들의 하나 이상의 이미지 썸네일의 세트가 예컨대, 백-엔드 시스템(205)으로부터 검색되고 카탈로그 영역(520)에 디스플레이되게 할 수 있다. 사용자는 그 후 카탈로그 영역으로부터 아이템의 이미지 썸네일을 선택함으로써 아이템의 3D 모델을 요청할 수 있다. 이것은 프론트-엔드 시스템(405)이 백-엔드 시스템(205)으로부터(예를 들어, 리포지토리(225)로부터) 3D 모델을 검색하게 할 수 있다. 프론트-엔드 시스템(405)은 그 후 검색된 3D 모델을 처리하여 3D 모델의 하나 이상의 렌더링을 생성할 수 있다. 프론트-엔드 시스템은 그 후 디스플레이 영역(505)에 하나 이상의 렌더링(515)을 디스플레이할 수 있다.
도 6은 아이템의 3차원 모델을 생성하고 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 프론트-엔드 시스템의 예시적인 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스(600)를 도시한다. 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스(500)는, 예를 들어, 몰입형 3D 환경에서 아이템의 렌더링된 3D 모델을 디스플레이하도록 구성된 인터페이스(430)(도 4)의 예일 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자는 프론트-엔드 시스템(405)으로 하여금 "VR에 진입(ENTER VR)" 컨트롤과 같은 그래픽 사용자 인터페이스(500)와 연관된 컨트롤을 사용하여 그래픽 사용자 인터페이스(500)를 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스(600)로 전환하게 할 수 있다. 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스(600)는 사용자의 제1 눈에 의해 보여지도록 구성된 제1 디스플레이 영역(610)에 3D 모델의 제1 렌더링을 디스플레이하고 사용자의 제2 눈에 의해 보여지도록 구성된 제2 디스플레이 영역(615)에 3D 모델의 제2 렌더링을 디스플레이함으로써 아이템의 렌더링된 3D 모델의 양안 또는 입체 뷰를 생성할 수 있다. 사용자는 예컨대 렌더링된 모델을 회전, 스케일링 또는 크기조정, 및 병진하는 것에 의해 렌더링된 3D 모델을 변환하는 것에 의해, 렌더링된 3D 모델과 상호작용하거나 이를 조작하기 위한 마우스, 제스처 컨트롤들, 또는 다른 입력 기술들을 사용할 수 있다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른, 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 보는 몰입형 3D 환경(700)의 뷰의 예를 도시한다. 일부 실시예들에서, 몰입형 3D 환경(700)의 뷰는 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스(600)에 의해 렌더링된 환경의 사용자 인지일 수 있다. 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스는 사용자가 임의의 문자 입력 디바이스(예를 들어, 키보드) 또는 포인팅 디바이스(예를 들어, 컴퓨터 마우스)를 사용하지 않고서 몰입형 3D 환경(700)에서 정보를 내비게이션하고 볼 수 있게 할 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자는 대형 가상 디스플레이 스크린(720)(예를 들어, 디스플레이 영역들)에 의해 둘러싸인 몰입형 3D 환경 내의 영역(725)에 위치할 수 있다. 컨트롤들(705)은 사용자가 선택된 카테고리 내의 렌더링된 3D 모델들 사이에서 네비게이션할 수 있게 하는 것과 같은 내비게이션 컨트롤들의 세트일 수 있다. 컨트롤(710)은, 예를 들어, 사용자가 다음 3D 모델로 진행할 수 있게 해줄 수 있는 반면, "홈" 컨트롤(715)은 사용자가 선택된 카테고리 내의 제1 3D 모델 또는 홈 메뉴로 리턴할 수 있게 해줄 수 있다. 디스플레이 스크린들(720)은 본 명세서에 설명된 바와 같이, 3D 객체들의 렌더링들을 디스플레이할 수 있다. 각각의 디스플레이 스크린(720)은 또한 디스플레이 스크린 상에 디스플레이된 렌더링된 3D 모델과 연관된 아이템에 관한 정보를 검색하기 위한 대화형 메뉴로서 동작할 수 있다. 사용자는, 몰입형 3D 환경(700)에서 예컨대, 임계 시간 기간 동안, 객체를 포인팅하고 객체에 시각적으로 포커싱함으로써, 액션이 취해지게 하거나, 객체 또는 컨트롤이 선택되게 할 수 있다. 광학 및 포지션 센서들은 사용자의 포커스 및 포인팅 제스처를 검출할 수 있다. 이 정보는, 예를 들어, 액션 가능 사용자 커맨드로 변환되도록 컨트롤 컴포넌트(440)에 대해 입증될 수 있다. 예로서, 사용자는 "홈" 컨트롤을 포인팅하고 이에 대해 시각적으로 포커싱하는 것에 의해 "홈" 컨트롤(715)을 선택할 수 있다.
일부 실시예들에서, 디스플레이 스크린들(720) 상에 렌더링된 3D 모델은 정보 사용자 인터페이스와 연관될 수 있다. 정보 사용자 인터페이스는 초기에 디스플레이 스크린(720)으로부터 숨겨질 수 있다. 사용자는 정보 사용자 인터페이스의 컨트롤과 연관된 하나 이상의 심볼(730)에 시각적으로 포커싱함으로써 정보 사용자 인터페이스가 디스플레이되게 할 수 있다. 일례로서, 사용자는 정보 사용자 인터페이스로 하여금 현재 디스플레이된 3D 모델의 가격, 브랜드 및 짧은 설명을 디스플레이하게 하기 위해 느낌표(735)에 시각적으로 포커싱할 수 있다. 사용자는 정보 메뉴가 느낌표(735)로부터 그들의 포커스를 제거함으로써 숨겨진 상태로 리턴하게 할 수 있다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3D 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 백-엔드 시스템을 동작시키기 위한 프로세스(800)의 도면이다. 프로세스(800)는 백-엔드 처리 시스템(205)과 같은 컴퓨팅 시스템에 의해 실행될 수 있다. 805에서, 백-엔드 시스템은 아이템의 이미지 데이터를 수신할 수 있다. 이러한 이미지 데이터는 판매자에 의해 판매된 아이템의, 2개 이상의 관점 또는 배향으로부터의 뷰들을 보여주는 디지털 사진들 또는 비디오를 포함할 수 있다. 810에서, 백-엔드 시스템은 아이템의 속성들을 결정하기 위해 이미지 데이터를 분석할 수 있다. 이러한 속성들은 아이템의 컬러, 텍스처, 물리적 조건 및 다른 특성들을 포함할 수 있다. 백-엔드는 아이템의 표면 상의 특정 위치들 또는 포인트들과 속성들 사이의 매핑을 생성할 수 있다. 815에서, 백-엔드 시스템은 이미지 데이터 및 속성들을 사용하여 아이템의, 고해상도 3D 기하형상 메시 또는 다각형 모델과 같은, 베이스 3D 모델을 생성할 수 있다.
820에서, 백-엔드 시스템은 아이템의 하나 이상의 샘플링된 3D 모델을 생성하기 위해 베이스 3D 모델을 샘플링할 수 있다. 하나 이상의 샘플링된 3D 모델은, 샘플링된 3D 모델을 렌더링하도록 구성된 클라이언트 디바이스의 하나 이상의 디바이스 특성에 기초하여 결정되는 해상도, 복잡도, 또는 기타의 속성들을 가질 수 있다. 이러한 속성들은, 예컨대 샘플링된 3D 모델의 크기 또는 복잡도를 감소시키고, 그에 의해 샘플링된 3D 모델을 렌더링하는 데 필요한 컴퓨팅 자원을 감소시킴으로써, 클라이언트 디바이스가 샘플링된 3D 모델을 렌더링할 수 있는 속도를 개선시키기 위해 선택될 수 있다.
825에서, 백-엔드 시스템은 클라이언트 디바이스로부터 아이템의 3D 모델에 대한 요청을 수신할 수 있다. 이러한 요청은 아이템의 식별자 및 클라이언트 디바이스의 하나 이상의 디바이스 특성을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 아이템의 식별자 및 하나 이상의 디바이스 특성은 클라이언트 디바이스로부터 상이한 통신들로 수신될 수 있다.
830에서, 백-엔드 시스템은 수신된 식별자 및 클라이언트 디바이스 특성들 중 하나 이상을 사용하여 아이템의 샘플링된 3D 모델을 선택할 수 있다. 일부 실시예들에서, 샘플링된 모델을 선택하는 것은 해가 구해질 수 있는 변수들로서 (예를 들어, 모델 해상도, 또는 모델 내의 프리미티브들의 수와 같은) 3D 모델의 조정가능한 파라미터들 및 제약조건들로서 클라이언트 디바이스 특성들을 사용하여 제약조건 충족 문제를 생성하는 것을 포함할 수 있다. 그 다음, 제약조건 충족 문제에 대한 해(solution)는 클라이언트 디바이스에 대한 최적화된 모델을 생성하기 위해, 또는 이전에 생성된 모델들의 데이터베이스에서 검색 파라미터로서 동작하여 클라이언트 디바이스 특성을 가장 가깝게 만족시키도록 최적화된 모델을 선택하기 위해 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 식별자 및 클라이언트 디바이스 특성들은, 식별자에 매칭하는 이전에 생성된 3D 모델들의 데이터베이스로부터, 클라이언트 디바이스 특성들을 가장 가깝게 충족시키는 샘플링된 모델을 선택하기 위해 사용될 수 있는 유사도 방정식 또는 모델에서 파라미터들로서 사용될 수 있다.
단계 835에서, 백-엔드 시스템은 예컨대 클라이언트 디바이스로 하여금 클라이언트 디바이스의 하나 이상의 로컬 그래픽 처리 회로를 사용하여 샘플링된 3D 모델을 렌더링하게 하기 위해, 샘플링된 3D 모델을 포함하는 데이터 객체를 클라이언트 디바이스로 송신할 수 있다. 일부 실시예들에서, 데이터 객체는 샘플링된 3D 모델을 나타내는 3D 기하 데이터를 포함할 수 있다. 데이터 객체는 또한 아이템과 연관되고 렌더링 프로세스를 통해 샘플링된 3D 모델의 표면에 매핑가능한 텍스처, 컬러, 물리적 조건 및 다른 특성 데이터를 포함할 수 있다.
도 9는 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 프론트-엔드 시스템을 동작시키기 위한 프로세스(900)의 도면이다. 프로세스(900)는 클라이언트 디바이스 상의 아이템의 3D 모델을 검색, 렌더링 및 변환하기 위해 프론트-엔드 시스템(405)에 의해 실행될 수 있다.
905에서, 프론트-엔드 시스템은 아이템의 3D 모델에 대한 요청을 송신할 수 있다. 동작(910)에서, 프론트-엔드 시스템은 3D 모델을 나타내는 3D 기하 데이터로 채워진 하나 이상의 데이터 객체 또는 데이터 구조를 수신할 수 있다. 하나 이상의 데이터 객체 또는 데이터 구조는 또한 3D 모델의 표면에 매핑가능한 텍스처 데이터로 채워질 수 있다. 동작(915)에서, 프론트-엔드 시스템은 클라이언트 디바이스의 그래픽 처리 유닛과 같은 하나 이상의 로컬 그래픽 처리 회로를 사용하여 3D 모델을 렌더링할 수 있다. 동작(920)에서, 프론트-엔드 시스템은 3D 모델을 변환하라는 요청을 수신할 수 있다. 이러한 변환은 3D 모델을 회전, 스케일링 및 병진하는 것을 포함할 수 있다. 동작(925)에서, 프론트-엔드 시스템은 요청을 수신한 것에 응답하여 3D 모델을 변환할 수 있다. 이러한 변환은 본 명세서에 설명된 바와 같이 3D 기하 데이터에 대해 연산하는 것을 포함할 수 있다. 930에서, 프론트-엔드 시스템은 변환된 3D 모델을 하나 이상의 로컬 그래픽 처리 회로를 사용하여 렌더링할 수 있다.
도 10은 다양한 실시예들에 따른, 아이템의 3차원 모델을 생성하고 그와 상호작용하기 위한 네트워크 기반 시스템과 연관된 프론트-엔드 시스템과 상호작용하기 위한 프로세스의 도면이다. 프로세스(1000)는 사용자의 시각적 포커스에 기초하여, 몰입형 그래픽 사용자 인터페이스 디바이스를 통해 렌더링된 환경과 같은 몰입형 3D 환경에서 사용자 입력을 수신하고 처리하기 위해 프론트-엔드 시스템(405)에 의해 실행될 수 있다. 1005에서, 프론트-엔드 시스템은 몰입형 3D 환경에서 하나 이상의 컨트롤을 렌더링할 수 있다. 이러한 컨트롤들은 사용자가 객체의 3D 모델을 회전, 스케일링 또는 병진할 수 있게 해줄 수 있다. 이러한 컨트롤들은 사용자가 2개 이상의 3D 객체의 렌더링들 사이에서 네비게이션할 수 있게 해줄 수 있다. 이러한 컨트롤들은 또한 사용자가 아이템의 렌더링된 3D 모델에 관한 정보를 획득하거나 디스플레이할 수 있게 해줄 수 있다. 1010에서, 프론트-엔드 시스템은 사용자의 시각적 포커스에 기초하여 컨트롤 메뉴로부터 컨트롤의 선택을 수신할 수 있다. 1015에서, 프론트-엔드 시스템은 본 명세서에 설명된 바와 같이 선택된 컨트롤과 연관된 하나 이상의 동작을 실행할 수 있다.
모듈들, 컴포넌트들 및 로직
소정 실시예들은, 여기서 로직 또는 다수의 컴포넌트, 모듈 또는 메커니즘을 포함하는 것으로서 설명된다. 모듈들은 소프트웨어 모듈들(예를 들어, 머신 판독가능 매체 상에서 구체화된 코드) 또는 하드웨어 모듈들 중 어느 하나를 구성할 수 있다. "하드웨어 모듈"은 특정 동작들을 수행할 수 있는 유형(tangible)의 유닛이고, 특정의 물리적 방식으로 구성되거나 배열될 수 있다. 다양한 예시적인 실시예들에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예를 들어, 단독형 컴퓨터 시스템, 클라이언트 컴퓨터 시스템, 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 하드웨어 모듈(예를 들어, 프로세서 또는 프로세서들의 그룹)은 본 명세서에서 설명된 바와 같은 어떤 동작들을 수행하도록 동작하는 하드웨어 모듈로서 소프트웨어(예를 들어, 애플리케이션 또는 애플리케이션 부분)에 의해 구성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 하드웨어 모듈은 기계적으로, 전자적으로, 또는 이들의 임의의 적합한 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 모듈은 특정 동작들을 수행하도록 지속적으로 구성되는 전용 회로 또는 로직을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 모듈은 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)와 같은 특수 목적 프로세서일 수 있다. 하드웨어 모듈은 특정 동작들을 수행하도록 소프트웨어에 의해 일시적으로 구성되는 프로그램가능 로직 또는 회로를 또한 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 모듈은 범용 프로세서 또는 다른 프로그램가능 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 일단 이러한 소프트웨어에 의해 구성되고 나면, 하드웨어 모듈은 구성된 기능들을 수행하도록 고유하게 맞춤화된 특정한 머신들(또는 머신의 특정한 컴포넌트들)이 되고 더 이상 범용 프로세서들이 아니다. 기계적으로, 전용으로, 그리고 지속적으로 구성되는 회로로, 또는 일시적으로 구성되는(예를 들어, 소프트웨어에 의해 구성된) 회로로 하드웨어 모듈을 구현하기 위한 결정은 비용 및 시간 고려사항들에 의해 유도될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
따라서, 어구 "하드웨어 모듈"은 어떤 방식으로 동작하거나 본 명세서에서 설명된 어떤 동작들을 수행하도록 물리적으로 구성되거나, 지속적으로 구성(예를 들어, 하드와이어드(hardwired))되거나, 또는 일시적으로 구성(예를 들어, 프로그래밍)되는 엔티티인, 유형의 엔티티(tangible entity)를 망라하는 것으로 이해되어야 한다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, "하드웨어로 구현된(hardware-implemented) 모듈"은 하드웨어 모듈을 지칭한다. 하드웨어 모듈들이 일시적으로 구성되는(예를 들어, 프로그래밍되는) 실시예들을 고려하면, 하드웨어 모듈들 각각은 임의의 하나의 시간 인스턴스에서 인스턴스화되거나 구성될 필요는 없다. 예를 들어, 하드웨어 모듈이 특수 목적 프로세서가 되도록 소프트웨어에 의해 구성되는 범용 프로세서를 포함하는 경우, 범용 프로세서는 상이한 시간들에 상이한 특수 목적 프로세서들(예를 들어, 상이한 하드웨어 모듈들을 포함함)로서 각각 구성될 수 있다. 소프트웨어는, 그에 따라 특정한 프로세서 또는 프로세서들을 구성하여, 예를 들어, 시간에서의 한 인스턴스에서 특정한 하드웨어 모듈을 구성하고 시간의 상이한 인스턴스에서 상이한 하드웨어 모듈을 구성한다.
하드웨어 모듈들은 다른 하드웨어 모듈들에 정보를 제공하고 그들로부터 정보를 수신할 수 있다. 따라서, 설명된 하드웨어 모듈들은 통신가능하게 결합되는 것으로 간주될 수 있다. 다수의 하드웨어 모듈이 동시에 존재하는 경우, 통신들은 둘 이상의 하드웨어 모듈들 사이에서 신호 송신을 통해(예를 들어, 적절한 회로들 및 버스들을 통해) 달성될 수 있다. 복수의 하드웨어 모듈이 상이한 시간들에 구성되거나 인스턴스화되는 실시예들에서, 이러한 하드웨어 모듈들 간의 통신들은 예를 들어, 복수의 하드웨어 모듈이 액세스하는 메모리 구조들에서의 정보의 저장 및 검색을 통해 달성될 수 있다. 예를 들어, 하나의 하드웨어 모듈은 동작을 수행하고 그 동작의 출력을 통신가능하게 결합된 메모리 디바이스에 저장할 수 있다. 그러면, 추가의 하드웨어 모듈은, 나중에, 메모리 디바이스에 액세스할 수 있어서, 저장된 출력을 검색 및 처리할 수 있다. 하드웨어 모듈들은 또한 입력 또는 출력 디바이스들과 통신을 개시할 수 있고, 자원(예를 들어, 정보의 컬렉션)을 처리할 수 있다.
본 명세서에 설명된 예시적 방법들의 다양한 동작들은, 관련 동작들을 수행하도록 지속적으로 구성되거나 또는 (예를 들어, 소프트웨어에 의해) 일시적으로 구성되는 하나 이상의 프로세서에 의해 적어도 부분적으로 수행될 수 있다. 일시적으로 구성되든 또는 지속적으로 구성되든, 이러한 프로세서들은 본 명세서에 설명된 하나 이상의 동작 또는 기능을 수행하기 위해 동작하는 프로세서로 구현된 모듈들(processor-implemented modules)을 구성할 수 있다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, "프로세서로 구현된 모듈"은 하나 이상의 프로세서를 사용하여 구현된 하드웨어 모듈을 지칭한다.
유사하게, 본 명세서에 설명되는 방법들은 적어도 부분적으로 프로세서로 구현될 수 있고, 특정 프로세서 또는 프로세서들은 하드웨어의 예이다. 예를 들어, 방법의 동작들의 적어도 일부는 하나 이상의 프로세서 또는 프로세서로 구현된 모듈들에 의해 수행될 수 있다. 더욱이, 하나 이상의 프로세서는 또한 "클라우드 컴퓨팅(cloud computing)" 환경에서 또는 "서비스로서의 소프트웨어"(SaaS)로서 관련 동작들의 수행을 지원하기 위해 동작할 수 있다. 예를 들어, 동작들의 적어도 일부는 (프로세서들을 포함하는 머신들의 예들로서의) 컴퓨터들의 그룹에 의해 수행될 수도 있고, 이 동작들은 네트워크(예를 들어, 인터넷)를 통해, 그리고 하나 이상의 적절한 인터페이스(예를 들어, 애플리케이션 프로그램 인터페이스(Application Program Interface)(API))를 통해 액세스가능하다.
특정 동작들의 수행은 단일 머신 내에 상주할 뿐만 아니라, 다수의 머신에 걸쳐 배치된 프로세서들 사이에 분산될 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 프로세서들 또는 프로세서로 구현된 모듈들(processors or processor-implemented modules)은 단일의 지리적 위치에(예를 들어, 홈 환경, 사무실 환경, 또는 서버 팜 내에) 위치될 수 있다. 다른 예시적인 실시예에서, 프로세서들 또는 프로세서로 구현된 모듈들은 다수의 지리적 위치에 걸쳐 분산될 수 있다.
예시적인 머신 아키텍처 및 머신 판독가능 매체
도 11은 일부 예시적인 실시예들에 따른 머신(1100)의 컴포넌트들을 도시하는 블록도이며, 이 머신은 머신 판독가능 매체(예를 들어, 머신 판독가능 저장 매체)로부터 명령어들을 판독하고, 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행할 수 있다. 구체적으로는, 도 11은 컴퓨터 시스템의 예시적인 형태의 머신(1100)의 도식적 표현을 도시하고, 그 내에서는 머신(1100)으로 하여금 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하기 위한 명령어들(1116)(예를 들어, 소프트웨어, 프로그램, 애플리케이션, 애플릿, 앱, 또는 다른 실행가능 코드)이 실행될 수 있다. 예를 들어, 명령어들은 머신으로 하여금 도 8 내지 도 10의 흐름도들을 실행하게 할 수 있다. 명령어들은 프로그래밍되지 않은 일반 머신을 설명되고 예시된 기능들을 설명된 방식으로 수행하도록 프로그래밍된 특정의 머신으로 변환한다. 대안적인 실시예들에서, 머신(1100)은 다른 머신들에 결합될 수 있다(예를 들어, 네트워크화될 수 있다). 네트워크화된 전개에서, 머신(1100)은 서버-클라이언트 네트워크 환경에서의 서버 머신 또는 클라이언트 머신의 자격으로, 또는 피어-투-피어(peer-to-peer)(또는 분산된) 네트워크 환경에서의 피어 머신으로서 동작할 수도 있다. 머신(1100)은 서버 컴퓨터, 클라이언트 컴퓨터, 퍼스널 컴퓨터(PC), 태블릿 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 넷북, 셀룰러 전화, 스마트폰, 모바일 디바이스, 웨어러블 디바이스(예를 들어, 스마트 시계), 스마트 홈 디바이스(예를 들어, 스마트 어플라이언스), 다른 스마트 디바이스들, 웹 어플라이언스, 네트워크 라우터, 네트워크 스위치, 네트워크 브리지, 또는 머신(1100)에 의해 취해질 액션들을 특정하는 명령어들(1116)을 순차적으로 또는 다른 방식으로 실행할 수 있는 임의의 머신을 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다. 또한, 하나의 머신(1100)만이 도시되어 있지만, 용어 "머신"은 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 실행하기 위해 개별적으로 또는 공동으로 명령어들(1116)을 실행하는 머신들(1100)의 컬렉션을 포함하는 것으로 또한 취해져야 한다.
일부 실시예들에서, 명령어들(1116)은 소프트웨어 애플리케이션들 및 애플리케이션들(110, 130, 140, 및 165)과 같은 연관된 프로세스들을 포함할 수 있다.
머신(1100)은 예컨대, 버스(1102)를 통해 서로 통신하도록 구성될 수 있는 프로세서들(1110), 메모리(1130), 및 I/O 컴포넌트들(1150)을 포함할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 프로세서들(1110)(예를 들어, 중앙 처리 유닛(Central Processing Unit)(CPU), 축소 명령어 세트 컴퓨팅(Reduced Instruction Set Computing)(RISC) 프로세서, 복합 명령어 세트 컴퓨팅(Complex Instruction Set Computing)(CISC) 프로세서, 그래픽 처리 유닛(Graphics Processing Unit)(GPU), 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor)(DSP), 애플리케이션 특정 집적 회로(Application Specific Integrated Circuit)(ASIC), 라디오-주파수 집적 회로(Radio-Frequency Integrated Circuit)(RFIC), 또 다른 프로세서, 또는 그 임의의 적당한 조합)은 예를 들어, 명령어들(1116)을 실행할 수도 있는 프로세서(1112) 및 프로세서(1114)를 포함할 수 있다. "프로세서"라는 용어는 명령어들을 동시에 실행할 수 있는 2개 이상의 독립적 프로세서들(때때로 "코어들"이라고 지칭됨)을 포함할 수 있는 멀티-코어 프로세서(multi-core processor)를 포함하는 것으로 의도되어 있다. 도 11은 다수의 프로세서를 도시하지만, 머신(1100)은 단일 코어를 갖는 단일 프로세서, 다수의 코어를 갖는 단일 프로세서(예를 들어, 멀티-코어 프로세스), 단일 코어를 갖는 다수의 프로세서, 다수의 코어를 갖는 다수의 프로세서, 또는 그 임의의 조합을 포함할 수도 있다.
메모리/스토리지(1130)는 메인 메모리 또는 다른 메모리 스토리지와 같은 메모리(1132), 및 저장 유닛(1136)을 포함할 수 있는데, 이러한 양측 모두는 예컨대, 버스(1102)를 통해 프로세서들(1110)에 액세스가능하다. 저장 유닛(1136) 및 메모리(1132)는 본 명세서에 설명된 방법론들 또는 기능들 중 임의의 하나 이상을 구체화하는 명령어들(1116)을 저장한다. 명령어들(1116)은 또한 머신(1100)에 의한 이들의 실행 동안, 완전히 또는 부분적으로, 메모리(1132) 내에, 저장 유닛(1136) 내에, 프로세서들(1110) 중 적어도 하나 내에(예를 들어, 프로세서의 캐시 메모리 내에), 또는 이들의 임의의 적합한 조합 내에 상주할 수 있다. 이에 따라, 메모리(1132), 저장 유닛(1136), 및 프로세서들(1110)의 메모리는 머신 판독가능 매체들의 예들이다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "머신 판독가능 매체"는 명령어들 및 데이터를 일시적으로 또는 지속적으로 저장할 수 있는 디바이스를 의미하며, RAM(random-access memory), ROM(read-only memory), 버퍼 메모리, 플래시 메모리, 광학 매체, 자기 매체, 캐시 메모리, 다른 타입들의 스토리지(예를 들어, EEPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory)) 및/또는 이들의 임의의 적당한 조합을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 용어 "머신 판독가능 매체"는 명령어들(1116)을 저장할 수 있는 단일 매체 또는 다수의 매체(예를 들어, 중앙집중형 또는 분산형 데이터베이스, 또는 연관된 캐시들 및 서버들)를 포함하도록 취해져야 한다. 용어 "머신 판독가능 매체"는 머신(예를 들어, 머신(1100))에 의한 실행을 위하여 명령어들(예를 들어, 명령어들(1116))을 저장할 수 있는 임의의 매체, 또는 다수의 매체의 조합을 포함하도록 또한 취해져야 하여서, 명령어들은, 머신(1100)의 하나 이상의 프로세서(예를 들어, 프로세서(1110))에 의해 실행될 때, 머신(1100)으로 하여금, 본 명세서에서 설명된 방법론들 중의 임의의 하나 이상을 수행하게 한다. 따라서, "머신 판독가능 매체"는 다수의 저장 장치 또는 디바이스를 포함하는 "클라우드 기반" 저장 시스템들 또는 저장 네트워크뿐만 아니라 단일 저장 장치 또는 디바이스를 지칭한다. "머신 판독가능 매체(machine-readable medium)"라는 용어가 그 자체로는 신호들을 배제한다.
I/O 컴포넌트들(1150)은 입력을 수신하고, 출력을 제공하고, 출력을 생성하고, 정보를 송신하고, 정보를 교환하고, 측정들을 캡처하는 것 등을 위해 매우 다양한 컴포넌트를 포함할 수 있다. 특정 머신에 포함되는 특정 I/O 컴포넌트들(1150)은 머신의 타입에 의존할 것이다. 예를 들어, 모바일 전화들 등의 휴대용 머신들은 터치 입력 디바이스 또는 기타의 이러한 입력 메커니즘들을 포함할 가능성이 있을 것인 반면, 헤드리스 서버 머신(headless server machine)은 이러한 터치 입력 디바이스를 포함하지 않을 가능성이 있을 것이다. I/O 컴포넌트들(1150)은, 도 11에 도시되지 않은 많은 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다는 것을 인식할 것이다. I/O 컴포넌트들(1150)은 다음의 논의를 단지 단순화하기 위한 기능성에 따라 그룹화되고, 그룹화들은 결코 제한하는 것이 아니다. 다양한 예시적인 실시예들에서, I/O 컴포넌트들(1150)은 출력 컴포넌트들(1152) 및 입력 컴포넌트들(1154)을 포함할 것이다. 출력 컴포넌트들(1152)은 시각적 컴포넌트들(예를 들어, 플라즈마 디스플레이 패널(plasma display panel)(PDP), 발광 다이오드(light emitting diode)(LED) 디스플레이, 액정 디스플레이(liquid crystal display)(LCD), 프로젝터, 또는 음극선관(cathode ray tube)(CRT)과 같은 디스플레이), 청각적 컴포넌트들(예를 들어, 스피커들), 햅틱 컴포넌트들(예를 들어, 진동 모터, 저항 메커니즘들), 다른 신호 생성기들 및 등을 포함할 수도 있다. 입력 컴포넌트들(1154)은 영숫자 입력 컴포넌트들(예를 들어, 키보드, 영숫자 입력을 수신하도록 구성된 터치 스크린, 포토-광 키보드(photo-optical keyboard), 또는 다른 영숫자 입력 컴포넌트들), 포인트 기반 입력 컴포넌트들(예를 들어, 마우스, 터치패드, 트랙볼, 조이스틱, 모션 센서, 또는 다른 포인팅 도구), 촉각 입력 컴포넌트들(예를 들어, 물리적 버튼, 터치들 또는 터치 제스처들의 로케이션 및/또는 힘을 제공하는 터치 스크린, 또는 다른 촉각 입력 컴포넌트들), 오디오 입력 컴포넌트들(예를 들어, 마이크로폰) 등을 포함할 수도 있다.
추가의 예시적인 실시예들에서, I/O 컴포넌트들(1150)은 다른 컴포넌트들의 광범위한 어레이 중에서 생체인식 컴포넌트들(1156), 모션 컴포넌트들(1158), 환경 컴포넌트들(1160), 또는 포지션 컴포넌트들(1162)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 생체인식 컴포넌트들(1156)은 표현들(예를 들어, 손 표현(hand expression)들, 얼굴 표현(facial expression)들, 음성 표현(vocal expression)들, 보디 제스처(body gesture)들, 또는 눈 추적)을 검출하는, 바이오신호(biosignal)들(예를 들어, 혈압, 심박수, 체온, 발한(perspiration) 또는 뇌파)을 측정하는, 사람을 식별하는(예를 들어, 음성 식별, 망막 식별, 얼굴 식별, 지문 식별, 또는 뇌파 기반 식별(electroencephalogram based identification)) 등을 하는 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 모션 컴포넌트들(1158)은 가속도 센서 컴포넌트들(예를 들어, 가속도계), 중력 센서 컴포넌트들, 회전 센서 컴포넌트들(예를 들어, 자이로스코프(gyroscope)) 등을 포함할 수도 있다. 환경 컴포넌트들(1160)은 예를 들어, 조명 센서 컴포넌트들(예를 들어, 광도계(photometer)), 온도 센서 컴포넌트들(예를 들어, 주위 온도를 검출하는 하나 이상의 온도계), 습도 센서 컴포넌트들, 압력 센서 컴포넌트들(예를 들어, 기압계), 음향 센서 컴포넌트들(예를 들어, 배경 잡음을 검출하는 하나 이상의 마이크로폰), 근접성 센서 컴포넌트들(예를 들어, 근처의 객체들을 검출하는 적외선 센서들), 기체 센서들(예를 들어, 안전을 위하여 유해 기체들의 농도들을 검출하거나 대기에서의 오염원들을 측정하기 위한 기체 검출 센서들), 또는 주변의 물리적 환경에 대응하는 표시들, 측정들, 또는 신호들을 제공할 수도 있는 다른 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 포지션 컴포넌트들(1162)은 위치 센서 컴포넌트들(예를 들어, GPS(Global Position System) 수신기 컴포넌트), 고도 센서 컴포넌트들(예를 들어, 그로부터 고도가 도출될 수 있는 공기 압력을 검출하는 고도계들 또는 기압계들), 배향 센서 컴포넌트들(예를 들어, 자력계들) 등을 포함할 수 있다.
통신은 매우 다양한 기술을 사용하여 구현될 수 있다. I/O 컴포넌트들(1150)은 각각 결합(1182) 및 결합(1172)을 통해 머신(1100)을 네트워크(1180) 또는 디바이스들(1170)에 결합하도록 동작가능한 통신 컴포넌트들(1164)을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 통신 컴포넌트들(1164)은 네트워크 인터페이스 컴포넌트 또는 네트워크(1180)와 인터페이싱하기 위한 다른 적합한 디바이스를 포함할 수 있다. 추가의 예들에서, 통신 컴포넌트들(1164)은 유선 통신 컴포넌트들, 무선 통신 컴포넌트들, 셀룰러 통신 컴포넌트들, 근접장 통신(Near Field Communication)(NFC) 컴포넌트들, Bluetooth® 컴포넌트들(예를 들어, Bluetooth® 로우 에너지(Low Energy)), Wi-Fi® 컴포넌트들, 및 다른 양상(modality)들을 통해 통신을 제공하기 위한 다른 통신 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 디바이스(1170)는, 또 다른 머신 또는 임의의 다양한 주변 디바이스(예를 들어, USB(Universal Serial Bus)를 통해 결합된 주변 디바이스)일 수 있다.
더욱이, 통신 컴포넌트들(1164)은 식별자들을 검출할 수 있거나 식별자들을 검출하기 위해 동작가능한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 컴포넌트들(1164)은 RFID(Radio Frequency Identification) 태그 판독기 컴포넌트들, NFC 스마트 태그 검출 컴포넌트들, 광학 판독기 컴포넌트들(예를 들어, UPC(Universal Product Code) 바코드와 같은 1차원 바코드들, QR(Quick Response) 코드, Aztec 코드, Data Matrix, Dataglyph, MaxiCode, PDF417, Ultra Code, UCC RSS-2D 바코드와 같은 다차원 바코드들, 및 다른 광학 코드들을 검출하는 광학 센서), 또는 음향 검출 컴포넌트들(예를 들어, 태깅된 오디오 신호(tagged audio signal)들을 식별하는 마이크로폰들)을 포함할 수 있다. 추가적으로, IP(Internet Protocol) 지오-로케이션(geo-location)을 통한 위치, Wi-Fi® 신호 삼각측량을 통한 위치, 특정의 위치를 표시할 수 있는 NFC 비콘 신호를 검출하는 것을 통한 위치 등과 같은 다양한 정보가 통신 컴포넌트들(1164)을 통해 도출될 수 있다.
송신 매체
다양한 예의 실시예들에서, 네트워크(1180)의 하나 이상의 부분은 애드 혹(ad hoc) 네트워크, 인트라넷(intranet), 익스트라넷(extranet), 가상 사설 네트워크(virtual private network)(VPN), 로컬 영역 네트워크(local area network)(LAN), 무선 LAN(wireless LAN)(WLAN), 광역 네트워크(wide area network)(WAN), 무선 WAN(wireless WAN)(WWAN), 대도시 영역 네트워크(metropolitan area network)(MAN), 인터넷, 인터넷의 부분, 공공 교환 전화 네트워크(Public Switched Telephone Network)(PSTN)의 부분, 기존 전화 서비스(plain old telephone service)(POTS) 네트워크, 셀룰러 전화 네트워크, 무선 네트워크, Wi-Fi® 네트워크, 또 다른 타입의 네트워크, 또는 2개 이상의 이러한 네트워크들의 조합일 수 있다. 예를 들어, 네트워크(1180) 또는 네트워크(1180)의 부분은 무선 또는 셀룰러 네트워크를 포함할 수도 있고, 결합(1182)은 코드 분할 다중 액세스(Code Division Multiple Access)(CDMA) 접속, 이동 통신들을 위한 글로벌 시스템(Global System for Mobile communications)(GSM) 접속, 또는 다른 타입의 셀룰러 또는 무선 결합을 포함할 수 있다. 이 예에서, 결합(1182)은 1xRTT(Single Carrier Radio Transmission Technology), EVDO(Evolution-Data Optimized) 기술, GPRS(General Packet Radio Service) 기술, EDGE(Enhanced Data rates for GSM Evolution) 기술, 3G, 4G(fourth generation) 무선 네트워크들, UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), HSPA(High Speed Packet Access), WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access), LTE(Long Term Evolution) 표준, 다양한 표준-설정 기구들에 의해 정의된 기타의 것들을 포함한 3GPP(third Generation Partnership Project), 기타의 장거리 프로토콜들, 또는 기타의 데이터 전송 기술 등의, 다양한 타입의 데이터 전송 기술들 중 임의의 것을 구현할 수 있다.
명령어들(1116)은 네트워크 인터페이스 디바이스(예를 들어, 통신 컴포넌트들(1164)에 포함되는 네트워크 인터페이스 컴포넌트)를 통한 송신 매체를 사용하여 그리고 다수의 잘 알려진 전송 프로토콜(예를 들어, 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(HTTP)) 중 임의의 하나를 이용하여 네트워크(1180)를 통해 송신 또는 수신될 수 있다. 유사하게, 명령어들(1116)은 디바이스들(1170)에 대한 결합(1172)(예를 들어, 피어-투-피어 결합)을 통한 송신 매체를 사용하여 송신 또는 수신될 수 있다. 용어 "송신 매체"는 머신(1100)에 의한 실행을 위해 명령어들(1116)을 저장, 인코딩, 또는 반송하는 것이 가능한 임의의 무형 매체를 포함하도록 취해져야 하고, 그러한 소프트웨어의 통신을 용이하게 하기 위한 디지털 또는 아날로그 통신 신호들 또는 다른 무형 매체를 포함한다.
언어
본 명세서 전체에 걸쳐, 복수형 인스턴스(plural instance)들은 단일 인스턴스로서 설명된 컴포넌트들, 동작들 또는 구조들을 구현할 수 있다. 하나 이상의 방법의 개별적인 동작들이 별개의 동작들로서 예시 및 설명되어 있지만, 개별적인 동작들 중 하나 이상은 동시에 수행될 수 있으며, 이러한 동작들이 예시된 순서로 수행되는 것이 요구되지는 않는다. 예시적인 구성들에서 별개의 컴포넌트들로서 제시된 구조들 및 기능은 조합된 구조 또는 컴포넌트로서 구현될 수 있다. 마찬가지로, 단일 컴포넌트로서 제시된 구조들 및 기능은 개별 컴포넌트들로서 구현될 수 있다. 이들 및 다른 변형, 수정, 추가 및 개선은 본 명세서의 주제의 범위 내에 있다.
본 발명의 주제에 대한 개요가 특정한 예시적인 실시예들을 참조하여 설명되었지만, 본 개시의 실시예들의 더 넓은 범위를 벗어나지 않으면서 이러한 실시예들에 대한 다양한 수정 및 변경이 이루어질 수 있다. 본 발명의 주제의 이러한 실시예들은 실제로는 하나보다 많은 것이 개시되어 있더라도 어떠한 단일의 개시 또는 발명의 개념으로 본 출원의 범위를 자발적으로 제한할 것을 의도하지 않고서, 본 명세서에서 단순히 편의상 "발명"이라는 용어에 의해 개별적으로 또는 집합적으로 지칭될 수 있다.
본 명세서에서 예시된 실시예들은 본 기술분야의 통상의 기술자가 본 명세서에서 개시된 교시를 실시할 수 있게 하도록 충분히 상세하게 설명되었다. 본 개시의 범위로부터 벗어나지 않고 구조적 및 논리적 치환과 변경이 이루어질 수 있도록 하는 다른 실시예들이 사용될 수 있고 본 개시로부터 유도될 수 있다. 따라서, 상세한 설명은 제한적인 의미로 해석되어서는 안 되며, 다양한 실시예들의 범위는 오직 첨부된 청구항들과 함께, 그러한 청구항들의 자격이 있는 균등물들의 최대 범위(full range of equivalents)에 의해 정의된다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "또는(or)"이라는 용어는 포괄적인 또는 배타적인 의미로 해석될 수 있다. 게다가, 여기서 단일 인스턴스로서 설명된 자원들, 동작들, 또는 구조들에 대해 복수형 인스턴스가 제공될 수 있다. 추가적으로, 다양한 자원들, 동작들, 모듈들, 엔진들, 및 데이터 저장소들 사이의 경계들은 다소 임의적이고, 특정한 동작들은 구체적인 예시적인 구성들의 맥락에서 예시된다. 기능의 다른 할당들을 구상해 볼 수 있고 본 개시의 다양한 실시예의 범위 내에 있을 수 있다. 일반적으로, 예시적인 구성들에서 별개의 자원들로서 제시된 구조들 및 기능은 조합된 구조 또는 자원으로서 구현될 수 있다. 마찬가지로, 단일 자원으로서 제시된 구조들 및 기능은 별개의 자원으로서 구현될 수 있다. 이들 및 다른 변형, 수정, 추가 및 개선은 첨부된 청구항들로 표현되는 본 개시의 실시예들의 범위 내에 있다. 따라서, 명세서와 도면들은 한정적 의미가 아니라 예시적 의미로서 간주되어야 한다.
Claims (20)
- 시스템으로서,
백-엔드 디바이스를 포함하고, 상기 백-엔드 디바이스는 아이템과 연관된 이미지 데이터를 수신하고- 상기 이미지 데이터는 2개 이상의 각도로부터의 상기 아이템의 뷰를 포함함 -;
상기 이미지 데이터를 사용하여 자동으로, 상기 아이템의 물리적 속성들을 결정하고;
상기 물리적 속성들을 사용하여 자동으로, 상기 아이템의 베이스 모델을 생성하고- 상기 베이스 모델은 상기 아이템의 3차원 렌더링을 생성하기 위한 기하 데이터를 포함함 -;
하나 이상의 샘플링된 모델을 생성하기 위해 상기 기하 데이터를 샘플링하고- 상기 하나 이상의 샘플링된 모델 각각은 상기 기하 데이터의 서브세트를 포함하고, 상기 기하 데이터의 서브세트는 상기 백-엔드 처리 디바이스와 인터페이싱하는 하나 이상의 사용자 디바이스의 하나 이상의 디바이스 특성에 기초하여 결정됨 -;
상기 아이템에 대한 상기 사용자 디바이스로부터의 요청과 연관된 사용자 디바이스의 디바이스 특성을 수신하고;
상기 수신된 디바이스 특성들에 기초하여, 상기 하나 이상의 샘플링된 모델을 포함하는 데이터베이스로부터 상기 아이템의 샘플링된 모델을 선택하고;
상기 사용자 디바이스로 하여금 데이터 객체 및 사용자 디바이스의 그래픽 처리 하드웨어 회로를 사용하여 상기 아이템의 3차원 렌더링을 생성하게 하기 위해 상기 선택된 샘플링된 모델을 포함하는 데이터 객체를 상기 사용자 디바이스로 송신하는 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 아이템의 물리적 속성들을 결정하는 것은 상기 이미지 데이터를 사용하여 상기 아이템의 텍스처 데이터 식별을 결정하는 것인 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 아이템의 3차원 렌더링을 생성하기 위한 상기 기하 데이터는 상기 텍스처 데이터를 사용하여 결정된 3차원 포인트들의 기하 메시를 포함하는 시스템. - 제3항에 있어서,
상기 기하 데이터의 서브세트는 상기 3차원 포인트들의 서브세트인 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 디바이스 특성은 상기 백-엔드 디바이스와 상기 사용자 디바이스들 사이의 통신 대역폭, 상기 사용자 디바이스들의 디스플레이 해상도, 상기 사용자 디바이스들의 처리 능력, 및 상기 사용자 디바이스들의 디스플레이 인터페이스 중 적어도 하나를 포함하는 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 수신된 디바이스 특성들에 기초하여, 상기 하나 이상의 샘플링된 모델을 포함하는 데이터베이스로부터 상기 아이템의 샘플링된 모델을 식별하는 것은 상기 데이터베이스가 상기 수신된 디바이스 특성들에 매칭되는 샘플링된 모델을 포함하지 않을 때 상기 기하를 샘플링하여 상기 샘플링된 모델을 생성하는 것인 시스템. - 제1항에 있어서,
하나 이상의 샘플링된 모델을 생성하기 위해 상기 기하 데이터를 샘플링하는 것은, 하나 이상의 사용자 디바이스의 디바이스 특성들에 기초하여 임계 수의 기하 메시 삼각형들 또는 임계 품질 레벨을 갖는 상기 하나 이상의 샘플링된 모델을 생성하기 위해 상기 기하 데이터의 2개 이상의 3차원 포인트를 선택하는 것인 시스템. - 제1항에 있어서,
하나 이상의 샘플링된 모델을 생성하기 위해 상기 기하 데이터를 샘플링하는 것은, 사용자에 의해 제공된 파라미터(user provided parameter)에 기초하여 상기 베이스 모델의 경계 또는 토폴로지를 보존하기 위해 상기 하나 이상의 샘플링된 모델을 생성하기 위해 상기 기하 데이터의 2개 이상의 3차원 포인트를 선택하는 것인 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 이미지 데이터는 상기 아이템의 하나 이상의 디지털 이미지를 포함하는 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 이미지 데이터는 상기 아이템의 비디오를 포함하는 시스템. - 프론트-엔드 처리 디바이스를 동작하는 방법으로서,
아이템의 3차원 모델에 대한 요청을 백-엔드 처리 디바이스로 송신하는 단계;
상기 요청을 송신한 후에 상기 백-엔드 처리 디바이스로부터, 상기 3차원 모델을 렌더링하기 위한 상기 3차원 모델의 기하 데이터 및 텍스처 데이터를 포함하는 데이터 객체를 수신하는 단계- 상기 기하 데이터는 상기 프론트-엔드 처리 디바이스의 상기 디바이스 특성들에 의해 결정된 해상도를 갖도록 선택됨 -; 및
상기 프론트-엔드 처리 디바이스의 그래픽 처리 하드웨어 회로 및 상기 기하 데이터 및 상기 텍스처 데이터를 사용하여 그래픽 디스플레이 디바이스 상에 3차원 모델의 렌더링을 생성하는 단계를 포함하는 방법. - 제11항에 있어서,
상기 3차원 모델의 상기 렌더링을 생성하는 단계는:
상기 그래픽 디스플레이 디바이스가 표준 디스플레이 디바이스일 때 상기 3차원 모델의 단일 렌더링을 생성하는 단계; 및
상기 그래픽 디스플레이 디바이스가 증강 현실 디스플레이 디바이스 및 가상 현실 디스플레이 디바이스 중 적어도 하나일 때, 상기 3차원 모델의 양안 렌더링을 생성하는 단계를 포함하는 방법. - 제11항에 있어서,
상기 방법은,
상기 렌더링된 3차원 모델을 수정하라는 요청을 수신하는 단계;
상기 요청에 응답하여 상기 기하 데이터에서 수정하는 단계; 및
상기 수정된 기하 데이터에 기초하여 상기 그래픽 처리 하드웨어를 사용하여 상기 3차원 모델의 상기 렌더링을 재생성하는 단계를 추가로 포함하는 방법. - 제11항에 있어서,
상기 방법은,
상기 그래픽 디스플레이 디바이스 상에 컨트롤 메뉴를 렌더링하는 단계;
사용자가 임계 시간 기간 동안 컨트롤에 시각적으로 포커싱하는 것에 응답하여 상기 컨트롤 메뉴로부터 컨트롤의 선택을 수신하는 단계; 및
상기 선택된 컨트롤과 연관된 동작을 실행하는 단계를 추가로 포함하는 방법. - 제14항에 있어서,
상기 컨트롤 메뉴는:
상기 아이템의 상기 3차원 모델의 렌더링을 다른 아이템의 다른 3차원 모델의 렌더링으로 대체하는 컨트롤;
상기 아이템에 관한 추가 정보를 표시하는 컨트롤; 및
상기 렌더링된 3차원 모델의 배향을 변경하는 컨트롤을 포함하는 방법. - 제15항에 있어서,
상기 선택된 컨트롤은 상기 아이템에 관한 추가 정보를 디스플레이하는 컨트롤이고, 상기 선택된 컨트롤과 연관된 동작을 실행하는 단계는 상기 아이템과 연관된 속성들의 리스트를 디스플레이하는 단계를 포함하는 방법. - 제15항에 있어서,
상기 선택된 컨트롤은 상기 렌더링된 3차원 모델의 상기 배향을 변경하는 컨트롤이고, 상기 선택된 컨트롤과 연관된 동작을 실행하는 단계는:
상기 3차원 모드의 배향을 변경하기 위해 그래픽 처리 하드웨어를 사용하여 상기 3차원 모델의 상기 기하 데이터를 수정하는 단계; 및
그래픽 처리 하드웨어를 사용하여, 상기 수정된 기하 데이터 및 상기 텍스처 데이터를 사용해서 상기 3차원 모델의 상기 렌더링을 재생성하는 단계를 포함하는 방법. - 제19항에 있어서,
상기 그래픽 디스플레이 디바이스 상에 하나 이상의 객체의 썸네일 이미지를 렌더링하는 단계를 추가로 포함하고;
상기 아이템을 요청하는 것은 상기 하나 이상의 객체의 상기 썸네일 이미지로부터의 사용자 선택을 수신하는 것을 포함하는 방법. - 머신의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 머신으로 하여금 동작들을 수행하게 하는 명령어들의 세트를 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
상기 동작들은:
아이템과 연관된 이미지 데이터를 수신하는 것- 상기 이미지 데이터는 2개 이상의 각도로부터의 상기 아이템의 뷰를 포함함 -;
상기 이미지 데이터를 사용하여 자동으로, 상기 아이템의 물리적 속성들을 결정하는 것;
상기 물리적 속성들을 사용하여 자동으로, 상기 아이템의 베이스 모델을 생성하는 것- 상기 베이스 모델은 상기 아이템의 3차원 렌더링을 생성하기 위한 기하 데이터를 포함함 -;
상기 기하 데이터를 샘플링하여 하나 이상의 샘플링된 모델을 생성하는 것- 상기 하나 이상의 샘플링된 모델 각각은 상기 기하 데이터의 서브세트를 포함하고, 상기 기하 데이터의 서브세트는 상기 백-엔드 처리 디바이스와 인터페이싱하는 하나 이상의 사용자 디바이스의 하나 이상의 디바이스 특성에 기초하여 결정됨 -;
상기 아이템에 대한 상기 사용자 디바이스로부터의 요청과 연관된 사용자 디바이스의 디바이스 특성을 수신하는 것;
상기 수신된 디바이스 특성들에 기초하여, 상기 하나 이상의 샘플링된 모델을 포함하는 데이터베이스로부터 상기 아이템의 샘플링된 모델을 식별하는 것; 및
상기 사용자 디바이스로 하여금 상기 데이터 객체 및 사용자 디바이스의 그래픽 처리 하드웨어 회로를 사용하여 상기 아이템의 3차원 렌더링을 생성하게 하기 위해 상기 식별된 샘플링된 모델을 포함하는 데이터 객체를 상기 사용자 디바이스로 송신하는 것을 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체. - 제19항에 있어서,
동작들은:
하나 이상의 사용자 디바이스의 디바이스 특성들에 기초하여 임계 수의 기하 메시 삼각형들 또는 임계 품질 레벨을 갖는 하나 이상의 샘플링된 모델을 생성하기 위해 상기 기하 데이터의 2개 이상의 3차원 포인트를 선택하는 것에 의해, 상기 하나 이상의 샘플링된 모델을 생성하기 위해 상기 기하 데이터를 샘플링하는 것을 추가로 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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