KR20240052043A - 대화 안내 증강 현실 경험 - Google Patents
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Abstract
증강 현실 경험을 제공하기 위한 시스템들 및 방법들이 제공된다. 시스템들 및 방법들은 메시징 애플리케이션에 의한 디스플레이를 위해, 하나 이상의 증강 현실 요소를 포함하는 이미지를 생성하는 동작- 상기 하나 이상의 증강 현실 요소는 구성가능한 엔티티와 연관됨 -; 상기 메시징 애플리케이션에 의해, 사용자로부터 음성 입력을 수신하는 동작; 상기 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 스키마를 결정하는 동작; 상기 스키마에 따라 상기 음성 입력이 음성 이해 모델에 의해 처리되게 하여 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값을 결정하는 동작; 상기 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값에 기초하여 상기 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 상기 구성가능한 엔티티를 업데이트하는 동작; 상기 업데이트된 구성가능한 엔티티에 기초하여 상기 이미지 내의 상기 하나 이상의 증강 현실 요소를 수정하는 동작을 포함하는 동작들을 수행한다.
Description
우선권 주장
본 출원은 2021년 8월 31일에 출원된 미국 특허 출원 일련 번호 제17/446,513호에 대한 우선권을 주장하며, 이는 그 전문이 본원에 참조로 포함된다.
기술 분야
본 개시내용은 일반적으로 소셜 네트워크의 기술 분야에 관한 것이다. 특히, 본 예는 일반적으로 증강 현실 경험을 제공하는 것에 관한 것이다.
AR(Augmented-Reality)은 가상 환경의 수정이다. 예를 들어, VR(Virtual Reality)에서, 사용자는 가상 세계에 완전히 몰입되는 반면, AR에서, 사용자는 가상 객체들이 현실 세계에 조합 또는 중첩되는 세계에 몰입된다. AR 시스템은 현실 세계 환경과 그리고 서로 현실적으로 상호작용하는 가상 객체들을 생성하고 제시하는 것을 목표로 한다. AR 응용의 예는 단일 또는 다중 플레이어 비디오 게임, 인스턴트 메시징 시스템 등을 포함할 수 있다.
반드시 축척에 따라 그려지지는 않은 도면에서, 유사한 번호는 상이한 도면에서 유사한 컴포넌트를 설명할 수 있다. 임의의 특정 요소 또는 동작에 대한 논의를 용이하게 식별할 수 있도록, 참조 번호의 최상위 숫자 또는 숫자들은 해당 요소가 최초 도입되는 도면 번호를 참조한다. 일부 비제한적인 예들이 첨부 도면들의 도면들에 예시된다.
도 1은 일부 예들에 따른, 본 개시내용이 배치될 수 있는 네트워크화된 환경의 도식적 표현이다.
도 2는 일부 예들에 따른, 클라이언트측 및 서버측 기능성 둘 다를 갖는 메시징 시스템의 도식적 표현이다.
도 3은 일부 예들에 따른, 데이터베이스에 유지되는 데이터 구조의 도식적 표현이다.
도 4는 일부 예시적인 실시예들에 따른, 메시지의 도식적 표현이다.
도 5는 일부 예들에 따른 대화 기반 AR 시스템을 예시한다.
도 6a 및 도 6b는 일부 예들에 따른, 대화 기반 AR 시스템의 데이터 구조들의 도식적 표현들이다.
도 7a 및 도 7b는 일부 예들에 따른, 대화 기반 AR 시스템의 그래픽 사용자 인터페이스들의 도식적 표현들이다.
도 8은 예시적인 예들에 따른 대화 기반 AR 시스템의 예시적인 동작들을 예시하는 흐름도이다.
도 9는 일부 예들에 따른, 머신으로 하여금 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 어느 하나 이상을 수행하게 하기 위해 명령어들의 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템 형태의 머신의 도식적 표현이다.
도 10은 예들이 구현될 수 있는 소프트웨어 아키텍처를 도시하는 블록도이다.
도 1은 일부 예들에 따른, 본 개시내용이 배치될 수 있는 네트워크화된 환경의 도식적 표현이다.
도 2는 일부 예들에 따른, 클라이언트측 및 서버측 기능성 둘 다를 갖는 메시징 시스템의 도식적 표현이다.
도 3은 일부 예들에 따른, 데이터베이스에 유지되는 데이터 구조의 도식적 표현이다.
도 4는 일부 예시적인 실시예들에 따른, 메시지의 도식적 표현이다.
도 5는 일부 예들에 따른 대화 기반 AR 시스템을 예시한다.
도 6a 및 도 6b는 일부 예들에 따른, 대화 기반 AR 시스템의 데이터 구조들의 도식적 표현들이다.
도 7a 및 도 7b는 일부 예들에 따른, 대화 기반 AR 시스템의 그래픽 사용자 인터페이스들의 도식적 표현들이다.
도 8은 예시적인 예들에 따른 대화 기반 AR 시스템의 예시적인 동작들을 예시하는 흐름도이다.
도 9는 일부 예들에 따른, 머신으로 하여금 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 어느 하나 이상을 수행하게 하기 위해 명령어들의 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템 형태의 머신의 도식적 표현이다.
도 10은 예들이 구현될 수 있는 소프트웨어 아키텍처를 도시하는 블록도이다.
이하의 설명은 본 개시내용의 예시적인 예들을 구현하는 시스템들, 방법들, 기술들, 명령어 시퀀스들, 및 컴퓨팅 머신 프로그램 제품들을 포함한다. 이하의 설명에서, 설명의 목적상, 다양한 예들에 대한 이해를 제공하기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 기재되어 있다. 그러나, 관련 기술분야의 통상의 기술자들은 예들이 이러한 특정 세부사항들 없이 실시될 수 있다는 것을 명백히 알 수 있을 것이다. 일반적으로, 잘 알려진 명령어 인스턴스, 프로토콜, 구조 및 기술은 반드시 상세히 나타나 있는 것은 아니다.
전형적으로, 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR) 시스템들은 사용자의 이미지를 캡처하고, 추가로, 깊이 센서를 사용하여 이미지에 묘사된 현실 세계 인체의 깊이 맵을 획득함으로써 주어진 사용자를 묘사하는 이미지들을 디스플레이한다. 깊이 맵과 이미지를 함께 처리함으로써, VR 및 AR 시스템들은 이미지에서의 사용자의 위치를 검출할 수 있고, 이미지들에서의 사용자의 묘사에 증강 현실 요소들을 적절하게 추가할 수 있다. 이러한 시스템들은 사용자가 이러한 요소들을 수동으로 조정하거나 다양한 온-스크린 옵션들 사이에서 선택함으로써 증강 현실 요소들의 디스플레이 및 수정을 제어할 수 있게 한다. 이러한 시스템들이 잘 작동하지만, 사용자가 시스템들과 물리적으로 그리고 수동으로 상호작용할 필요성은 그들의 전체적인 매력을 제한하고 경험을 덜 흥미롭고 덜 매력적이게 한다.
특정 시스템들은 이미지들을 수정하기 위해 물리적 또는 수동 상호작용을 수신할 필요성을 제거한다. 예를 들어, 특정 시스템들은 사용자들이 캡처, 삭제, 컬러 설정 등과 같은 여러 미리 결정된 커맨드들 중 하나를 구두로 제공하는 것을 허용한다. 그러나, 이러한 시스템들에서, 사용자들은 어떤 정확한 커맨드들이 구두로 제공될 수 있는지를 미리 알아야 한다. 즉, 사용자들은 구두로 발행할 수 있는 커맨드들의 정확한 포맷 및 타입을 학습하는 데 시간을 소비해야 하며, 이는 시간과 노력이 들고 증강 현실 시스템들을 구두 제어하는 매력으로부터 멀어진다. 또한, 이러한 시스템들에서, 사용자는 각각의 타입의 증강 현실 경험에 대해, 입력될 수 있는 구두 커맨드들의 정확한 타입들을 학습해야 하며, 이는 많은 시간이 걸릴 수 있다. 결국, 사용자들은 미리 결정된 포맷이어야만 하는 구두 커맨드들을 학습하고 제공하는 것보다 물리적 또는 수동 제스처들을 사용하여 더 신속하게 증강 현실 경험들과 상호작용할 수 있다.
대화형 AI의 핵심 과제 중 하나는 발언 목적 및 세부사항을 추출하는 의도 + 슬롯 이해이다. 대부분의 사용 사례들에서, 대화들은 좁은 비즈니스 초점을 갖기 때문에, 이는 지도 태깅된 의도들 및 슬롯들의 큰 코퍼스에 대해 훈련하는 트랜스포머 기반 신경망들에 의해 구현되는 경우가 많다. 증강 현실 경험들에 의해 커버되는 많은 수의 상이한 도메인들, 및 각각의 증강 현실 경험에 대한 지도 데이터를 생성하는 데 요구되는 힘들고 많은 노력으로 인해 각각의 특정 적용가능한 도메인에서 증강 현실 경험 생성자를 개발하기 위한 이러한 작업은 매우 어렵다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 개시된 기술들은 증강 현실 경험들 및 쇼핑 기반 증강 현실 경험들을 포함하는 다양한 시나리오들 및 도메인들에 적용될 수 있는, 사용하기 쉬운, 일반적인, 및 사용자 참여 상호작용을 제공하는 대화 증강 현실 시스템을 제공한다.
개시된 기술들은 자연스러운 대화 입력을 통해 제어될 수 있는 증강 현실 경험을 제공함으로써 전자 디바이스를 사용하는 효율을 개선한다. 예를 들어, 사용자들은 각각의 상이한 증강 현실 경험에 대한 엄격한 미리 결정된 포맷들을 충족시킬 필요 없이 자연스러운 대화 형태로 커맨드들(또는 요청들)을 말로 표현할 수 있다. 이러한 말로 표현된 커맨드들은 그 다음에 그 증강 현실 경험에 적절한 증강 현실 경험에 대한 수정들을 수행하기 위해 개시된 음성 인식 엔진에 의해 처리될 수 있다. 즉, 자연 음성 인식 엔진 또는 모델이 커맨드들을 처리하고 주어진 증강 현실 경험과 연관된 스키마를 수신하여 사용자로부터 수신된 커맨드들과 매칭하는 증강 현실 경험에 대한 수정들의 세트를 생성할 수 있다. 사용자로부터 수신된 커맨드들은 사용자가 수정하고자 하는 컴포넌트들 또는 속성들을 명시적으로 언급할 필요가 없으며, 말로 표현된 커맨드들에서의 스키마 및 다른 단어들에 기초하여, 음성 인식 엔진이 커맨드들을 해석하고 수정할 적절한 컴포넌트들 또는 속성들을 결정할 수 있다. 본 명세서에서 언급될 때, 용어 "대화"는 2개 이상의 엔티티(사람/사용자 및 컴퓨터; 또는 2명의 사람 및 컴퓨터)가 하나 이상의 토픽과 관련하여 진행 중인 흐름에서 서로의 음성에 응답하는 경험을 지칭한다.
구체적으로, 개시된 기술들은 메시징 애플리케이션에 의한 디스플레이를 위해, 하나 이상의 증강 현실 요소를 포함하는 이미지를 생성한다. 하나 이상의 증강 현실 요소는 구성가능한 엔티티와 연관될 수 있다. 개시된 기술들은 메시징 애플리케이션에 의해, 사용자로부터 음성 입력을 수신하고 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 스키마를 결정한다. 개시된 기술들은 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값을 결정하기 위해 스키마에 따라, 훈련된 신경망과 같은 음성 이해 모델에 의해 음성 입력이 처리되게 한다. 개시된 기술들은 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값에 기초하여 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 구성가능한 엔티티를 업데이트하고, 업데이트된 구성가능한 엔티티에 기초하여 이미지 내의 하나 이상의 증강 현실 요소를 수정한다.
이러한 방식으로, 개시된 기술들은 훨씬 더 직관적이고, 강건하며, 참여적인 증강 현실 시스템을 제공하고, 사용자가 각각의 상이한 증강 현실 경험이 수용할 수 있는 특정 타입들의 커맨드들을 미리 학습하지 않아도 된다. 이는 증강 현실 경험들의 액세스 및 상호작용 효율을 증가시키며, 이는 증강 현실 경험들을 생성하는 데 필요한 리소스들의 양을 감소시킨다. 구체적으로, 개시된 기술들은 한편으로는 최종 사용자들에 대해 그리고 다른 한편으로는 증강 현실 경험 생성자들에 대해 효율성들을 증가시킨다. 최종 사용자들에 관하여, 이러한 사용자들은 특정 세트의 커맨드들을 학습하거나 증강 현실 경험을 제어하기 위한 특정 타입의 프로토콜을 따를 필요 없이 증강 현실 경험을 수정하거나 다른 방식으로 그와 상호작용하기 위해 대화형 음성 입력 및 상호작용들을 제공할 수 있다. 증강 현실 경험 생성자들의 경우, 이러한 생성자들은 훈련 데이터를 수집하고 신경망 음성 이해 모델을 훈련시킬 필요 없이 도메인 특정 모델(예를 들어, 생성되는 증강 현실 경험에 특정한 대화 제어 증강 현실 경험)을 구축할 수 있다. 이는 개시된 음성 인식 시스템이 새로운 도메인들(대화 증강 현실 경험 도메인들)에 대해 훈련되지 않고 이들에 응답하기 위해 제로 샷 학습 프로세스에 따라 훈련되는 것에 의해 가능하게 된다.
개시된 기술들에 따르면, 대화 증강 현실 경험 시스템은 사용자가 최종 사용자 선호도들에 따라 객체들을 구두로 선택, 구성, 및 개인화하는 것을 허용한다. 예를 들어, 대화 증강 현실 시스템을 사용하여, 사용자들은 "현재 버튼을 금색 버튼으로 바꿔줘", 또는 "내 토끼 귀를 더 풍성한 털로 덮어줘" 또는 "내 비트모지(bitmoji)를 더 심각하게 보이게 할 수 있어?"와 같은 문장들로 증강 현실 경험을 제어할 수 있다. 더욱이, 증강 현실 경험 설계자에게는 정의하기 쉬운 특성이 제공되고, 생성자들 및 판매자들이 최소한의 노력으로 다양한 도메인들에서 기능성을 통합할 수 있게 하는 인터페이스로 작업할 수 있다.
개시된 기술들에 따르면, 대화 증강 현실 경험 시스템은 대화형 캔버스(canvas)로 쉽게 향상될 수 있는 증강 현실 경험들을 제공하여, 이들이 사용자들의 자연 언어 발언들과 상호작용하고 이에 응답하게 한다. 증강 현실 경험 생성자들은 대화형 캔버스를 사용하여 새로운 또는 기존의 렌즈들에 대한 대화형 인터페이스들을 신속하게 추가할 수 있다. 개시된 기술들에 따르면, 대화 증강 현실 경험 시스템에서의 중앙 추상화는 구성가능한 엔티티- 객체들의 행렬, 속성들 및 가능한 속성 값들의 리스트를 갖는 데이터 구조 -이다. 구성가능한 엔티티는 증강 현실 경험에서의 상호작용 객체들의 상태- 예컨대: 가상 메이크업 아이템 시착, AR 신체 형상의 변경, 시각적 효과들의 개시 등 -를 나타낸다. 생성자측으로부터 구성가능한 엔티티는 기존의 증강 현실 경험 상호작용 로직에 플러깅될 수 있는 간단한 상태유지 데이터 구조이다. 일단 구성가능한 엔티티가 정의되고 증강 현실 경험 로직에 플러깅되면, 대화 증강 현실 경험 시스템은 사용자들의 발언들을 구성가능한 엔티티 상태의 속성들을 채우도록 맵핑할 수 있고, 따라서 증강 현실 경험이 자연 언어로 대화 및 사용자의 요청들에 응답하게 한다.
개시된 기술들은 구매 사이클에서 대안들을 탐색하는 프로세스에 초점을 맞춘 효과적인 머신/인간 대화들을 자동으로 용이하게 생성하는 방식을 제공한다. 이러한 대화들은 아이템들 또는 서비스들을 구매할 때 대안들의 선택, 구성, 및 탐색에 대해 진화한다.
네트워크화된 컴퓨팅 환경
도 1은 네트워크를 통해 데이터(예를 들어, 메시지들 및 연관된 콘텐츠)를 교환하기 위한 예시적인 메시징 시스템(100)을 도시하는 블록도이다. 메시징 시스템(100)은 클라이언트 디바이스(102)의 다수의 인스턴스들을 포함하고, 이들 각각은 메시징 클라이언트(104) 및 다른 외부 애플리케이션들(109)(예를 들어, 제3자 애플리케이션들)을 포함하는 다수의 애플리케이션들을 호스팅한다. 각각의 메시징 클라이언트(104)는 네트워크(112)(예를 들어, 인터넷)를 통해 메시징 클라이언트(104)의 다른 인스턴스들(예를 들어, 각각의 다른 클라이언트 디바이스들(102) 상에 호스팅됨), 메시징 서버 시스템(108) 및 외부 앱(들) 서버들(110)에 통신가능하게 결합된다. 메시징 클라이언트(104)는 또한 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)들을 사용하여 로컬 호스팅된 제3자 애플리케이션들(109)과 통신할 수 있다.
메시징 클라이언트(104)는 네트워크(112)를 통해 다른 메시징 클라이언트들(104)과 그리고 메시징 서버 시스템(108)과 통신하고 데이터를 교환할 수 있다. 메시징 클라이언트들(104) 사이에, 그리고 메시징 클라이언트(104)와 메시징 서버 시스템(108) 사이에 교환되는 데이터는 기능들(예를 들어, 기능들을 기동하기 위한 커맨드들)뿐만 아니라 페이로드 데이터(예를 들어, 텍스트, 오디오, 비디오 또는 다른 멀티미디어 데이터)를 포함한다.
메시징 서버 시스템(108)은 네트워크(112)를 통해 특정 메시징 클라이언트(104)에 서버측 기능성을 제공한다. 메시징 시스템(100)의 특정 기능들이 메시징 클라이언트(104)에 의해 또는 메시징 서버 시스템(108)에 의해 수행되는 것으로 본 명세서에 설명되지만, 메시징 클라이언트(104) 또는 메시징 서버 시스템(108) 내의 특정 기능성의 위치는 설계 선택일 수 있다. 예를 들어, 초기에는 메시징 서버 시스템(108) 내에 특정 기술 및 기능성을 배치하지만, 나중에 클라이언트 디바이스(102)가 충분한 처리 용량을 갖는 메시징 클라이언트(104)로 이 기술 및 기능성을 이주시키는 것이 기술적으로 바람직할 수 있다.
메시징 서버 시스템(108)은 메시징 클라이언트(104)에 제공되는 다양한 서비스들 및 동작들을 지원한다. 이러한 동작들은 메시징 클라이언트(104)에 데이터를 송신하는 것, 그로부터 데이터를 수신하는 것, 및 그에 의해 생성된 데이터를 처리하는 것을 포함한다. 이 데이터는, 예들로서, 메시지 콘텐츠, 클라이언트 디바이스 정보, 지리위치 정보, 미디어 증강 및 오버레이, 메시지 콘텐츠 지속 조건, 소셜 네트워크 정보, 워터마크(클라이언트 디바이스(102)의 사용자에게 제시되거나 판독되는 메시지 및 응답의 조합된 표시), 및 라이브 이벤트 정보를 포함할 수 있다. 메시징 시스템(100) 내의 데이터 교환들은 메시징 클라이언트(104)의 사용자 인터페이스(UI)들을 통해 이용가능한 기능들을 통해 기동되고 제어된다.
이제 구체적으로 메시징 서버 시스템(108)을 참조하면, API 서버(116)가 애플리케이션 서버들(114)에 결합되어, 프로그램 방식의 인터페이스를 이에 제공한다. 애플리케이션 서버들(114)은 데이터베이스 서버(120)에 통신가능하게 결합되며, 이는 애플리케이션 서버들(114)에 의해 처리되는 메시지들 및 응답들과 연관된 데이터를 저장하는 데이터베이스(126)에 대한 액세스를 용이하게 한다. 유사하게, 웹 서버(128)는 애플리케이션 서버들(114)에 결합되고, 웹 기반 인터페이스들을 애플리케이션 서버들(114)에 제공한다. 이를 위해, 웹 서버(128)는 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(Hypertext Transfer Protocol, HTTP) 및 몇몇 다른 관련 프로토콜을 통해 착신 네트워크 요청들을 처리한다.
API 서버(116)는 클라이언트 디바이스(102)와 애플리케이션 서버들(114) 사이에서 메시지 데이터(예를 들어, 워터마크들, 커맨드들 및 메시지 페이로드들)를 수신 및 송신한다. 구체적으로, API 서버(116)는 애플리케이션 서버들(114)의 기능성을 기동하기 위해 메시징 클라이언트(104)에 의해 호출되거나 질의될 수 있는 인터페이스들(예를 들어, 루틴들 및 프로토콜들)의 세트를 제공한다. API 서버(116)는 계정 등록, 로그인 기능성, 특정 메시징 클라이언트(104)로부터 다른 메시징 클라이언트(104)로의, 애플리케이션 서버들(114)을 통한 메시지들의 전송, 메시징 클라이언트(104)로부터 메시징 서버(118)로의 미디어 파일들(예를 들어, 이미지들 또는 비디오)의 전송, 및 다른 메시징 클라이언트(104)에 의한 가능한 액세스를 위해, 미디어 데이터의 컬렉션(예를 들어, 스토리)의 설정들, 클라이언트 디바이스(102)의 사용자의 친구들의 리스트의 검색, 이러한 컬렉션들의 검색, 메시지들 및 콘텐츠의 검색, 엔티티 그래프(예를 들어, 소셜 그래프)에 대한 엔티티들(예를 들어, 친구들)의 추가 및 삭제, 소셜 그래프 내의 친구들의 위치, 및 (예를 들어, 메시징 클라이언트(104)에 관련된) 애플리케이션 이벤트의 개최를 비롯하여, 애플리케이션 서버들(114)에 의해 지원되는 다양한 기능들을 노출시킨다.
애플리케이션 서버들(114)은, 예를 들어, 메시징 서버(118), 이미지 처리 서버(122), 및 소셜 네트워크 서버(124)를 포함하는, 다수의 서버 애플리케이션들 및 서브시스템들을 호스팅한다. 메시징 서버(118)는, 특히 메시징 클라이언트(104)의 다수의 인스턴스들로부터 수신된 메시지들에 포함된 콘텐츠(예를 들어, 텍스트 및 멀티미디어 콘텐츠)의 집성 및 다른 처리와 관련된 다수의 메시지 처리 기술들 및 기능들을 구현한다. 더 상세히 설명되는 바와 같이, 다수의 소스로부터의 텍스트 및 미디어 콘텐츠는, 콘텐츠의 컬렉션들(예를 들어, 스토리 또는 갤러리라고 지칭됨)로 집성될 수 있다. 다음으로, 이러한 컬렉션들은 메시징 클라이언트(104)에 이용가능하게 된다. 데이터의 다른 프로세서- 및 메모리-집약적 처리는 또한, 이러한 처리를 위한 하드웨어 요건들을 고려하여, 메시징 서버(118)에 의해 서버측에서 수행될 수 있다.
애플리케이션 서버들(114)은, 전형적으로 메시징 서버(118)로부터 전송되거나 그것에서 수신되는 메시지의 페이로드 내의 이미지들 또는 비디오에 대해, 다양한 이미지 처리 동작들을 수행하는 데 전용되는 이미지 처리 서버(122)를 또한 포함한다.
소셜 네트워크 서버(124)는 다양한 소셜 네트워크화 기능들 및 서비스들을 지원하고 이러한 기능들 및 서비스들을 메시징 서버(118)에 이용가능하게 한다. 이를 위해, 소셜 네트워크 서버(124)는 데이터베이스(126) 내에 (도 3에 도시된 바와 같은) 엔티티 그래프(308)를 유지하고 액세스한다. 소셜 네트워크 서버(124)에 의해 지원되는 기능들 및 서비스들의 예들은 특정 사용자가 관계들을 갖거나 "팔로우하고 있는" 메시징 시스템(100)의 다른 사용자들의 식별, 및 또한 특정 사용자의 다른 엔티티들 및 관심들의 식별을 포함한다.
메시징 클라이언트(104)로 돌아가서, 외부 리소스(예를 들어, 외부 애플리케이션(109) 또는 애플릿)의 특징들 및 기능들은 메시징 클라이언트(104)의 인터페이스를 통해 사용자에게 이용가능하게 된다. 메시징 클라이언트(104)는 외부 앱들(109)과 같은 외부 리소스(예를 들어, 제3자 리소스)의 특징들을 론칭하거나 액세스하기 위한 옵션의 사용자 선택을 수신한다. 외부 리소스는 클라이언트 디바이스(102) 상에 설치된 제3자 애플리케이션(외부 앱들(109))(예를 들어, "네이티브 앱"), 또는 클라이언트 디바이스(102) 상에서 또는 클라이언트 디바이스(102)의 원격에서(예를 들어, 외부 앱(들) 서버들(110) 상에서) 호스팅되는 제3자 애플리케이션의 소규모 버전(예를 들어, "애플릿")일 수 있다. 제3자 애플리케이션의 소규모 버전은 제3자 애플리케이션의 특징들 및 기능들의 서브세트(예를 들어, 제3자 독립형 애플리케이션의 풀-스케일, 네이티브 버전)를 포함하고, 마크업-언어 문서를 사용하여 구현된다. 일 예에서, 제3자 애플리케이션의 소규모 버전(예를 들어, "애플릿")은 제3자 애플리케이션의 웹 기반 마크업 언어 버전이고 메시징 클라이언트(104)에 임베딩된다. 마크업 언어 문서들(예를 들면, .*ml 파일)을 사용하는 것 외에도, 애플릿은 스크립팅 언어(예를 들면, .*js 파일 또는 .json 파일) 및 스타일 시트(예를 들면, .*ss 파일)를 포함할 수 있다.
외부 리소스(외부 앱(109))의 특징들을 론칭하거나 액세스하기 위한 옵션의 사용자 선택을 수신하는 것에 응답하여, 메시징 클라이언트(104)는 선택된 외부 리소스가 웹 기반 외부 리소스인지 또는 로컬로 설치된 외부 애플리케이션인지를 결정한다. 일부 경우들에서, 클라이언트 디바이스(102) 상에 로컬로 설치되는 외부 애플리케이션들(109)은 메시징 클라이언트(104)와 독립적으로 그리고 별개로, 예컨대, 클라이언트 디바이스(102)의 홈 스크린 상에서, 외부 애플리케이션(109)에 대응하는 아이콘을 선택하는 것에 의해서, 론칭될 수 있다. 이러한 외부 애플리케이션들의 소규모 버전들은 메시징 클라이언트(104)를 통해 론칭되거나 액세스될 수 있고, 일부 예들에서, 소규모 외부 애플리케이션의 어떠한 부분도 메시징 클라이언트(104) 외부에서 액세스되지 않거나 제한된 부분들이 액세스될 수 있다. 소규모 외부 애플리케이션은 메시징 클라이언트(104)가 외부 앱(들) 서버(110)로부터 소규모 외부 애플리케이션과 연관된 마크업 언어 문서를 수신하고 이러한 문서를 처리함으로써 론칭될 수 있다.
외부 리소스가 로컬로 설치된 외부 애플리케이션(109)이라고 결정하는 것에 응답하여, 메시징 클라이언트(104)는 외부 애플리케이션(109)에 대응하는 로컬로 저장된 코드를 실행함으로써 외부 애플리케이션(109)을 론칭하도록 클라이언트 디바이스(102)에 지시한다. 외부 리소스가 웹 기반 리소스라고 결정하는 것에 응답하여, 메시징 클라이언트(104)는 선택된 리소스에 대응하는 마크업 언어 문서를 획득하기 위해 외부 앱(들) 서버들(110)과 통신한다. 그 다음, 메시징 클라이언트(104)는 획득된 마크업 언어 문서를 처리하여 메시징 클라이언트(104)의 사용자 인터페이스 내에 웹 기반 외부 리소스를 제시한다.
메시징 클라이언트(104)는 클라이언트 디바이스(102)의 사용자, 또는 이러한 사용자와 관련된 다른 사용자들(예를 들어, "친구들")에게 하나 이상의 외부 리소스에서 발생하는 활동을 통지할 수 있다. 예를 들어, 메시징 클라이언트(104)는 메시징 클라이언트(104)에서의 대화(예를 들어, 채팅 세션)의 참가자들에게 사용자들의 그룹의 하나 이상의 멤버에 의한 외부 리소스의 현재 또는 최근 사용에 관한 통지들을 제공할 수 있다. 하나 이상의 사용자들은 활성 외부 리소스에 참여하거나 (친구들의 그룹에서) 최근에 사용되었지만 현재 비활성인 외부 리소스를 론칭하도록 초대될 수 있다. 외부 리소스는 대화의 참가자들에게, 각각이 각각의 메시징 클라이언트(104)를 사용하여, 외부 리소스에서의 아이템, 스테이터스, 상태, 또는 위치를 사용자들의 그룹의 하나 이상의 멤버와 채팅 세션으로 공유하는 능력을 제공할 수 있다. 공유된 아이템은 채팅의 멤버들이 상호작용하여, 예를 들어, 대응하는 외부 리소스를 론칭하거나, 외부 리소스 내의 특정 정보를 보거나, 채팅의 멤버를 외부 리소스 내의 특정 위치 또는 상태로 데려갈 수 있는 상호작용 채팅 카드일 수 있다. 주어진 외부 리소스 내에서, 응답 메시지들은 메시징 클라이언트(104) 상의 사용자들에게 전송될 수 있다. 외부 리소스는 외부 리소스의 현재 컨텍스트에 기초하여 응답들에 상이한 미디어 아이템들을 선택적으로 포함할 수 있다.
메시징 클라이언트(104)는 주어진 외부 리소스를 론칭하거나 액세스하기 위해 이용가능한 외부 리소스들(예를 들어, 제3자 또는 외부 애플리케이션들(109) 또는 애플릿들)의 리스트를 사용자에게 제시할 수 있다. 이 리스트는 컨텍스트 감지 메뉴(context-sensitive menu)에 제시될 수 있다. 예를 들어, 외부 애플리케이션(109)(또는 애플릿들) 중 상이한 것들을 나타내는 아이콘들은 메뉴가 (예를 들어, 대화 인터페이스로부터 또는 비-대화 인터페이스로부터) 사용자에 의해 어떻게 론칭되는지에 기초하여 달라질 수 있다.
메시징 클라이언트(104)는 음성 또는 대화 기반 상호작용들을 제공할 수 있는 증강 현실 경험을 제시할 수 있다. 예를 들어, 메시징 클라이언트(104)는, 클라이언트 디바이스(102)의 전면 카메라를 사용하는 것과 같이, 사용자(또는 2D 또는 3D 환경)의 이미지 또는 비디오를 캡처할 수 있다. 메시징 클라이언트(104)는 증강 현실 경험을 구성하는 하나 이상의 증강 현실 그래픽 요소를 사용자에게 묘사하는 이미지 또는 비디오 상에 오버레이하거나 디스플레이할 수 있다. 예로서, 메시징 클라이언트(104)는 메이크업, 의류, 보석, 모자 또는 안경과 같은 증강 현실 패션 아이템들을 디스플레이할 수 있다. 다른 예로서, 메시징 클라이언트(104)는 사용자를 표현하는 증강 현실 그래픽 요소들로서 아바타를 제시할 수 있다. 다른 예로서, 메시징 클라이언트(104)는 차량을 묘사하는 환경의 이미지 또는 비디오를 캡처할 수 있다. 이러한 경우들에서, 메시징 클라이언트(104)는 차량의 컬러를 변경하도록 요청하는 사용자로부터 음성 상호작용을 수신할 수 있다. 이에 응답하여, 메시징 클라이언트(104)는 음성 상호작용에 의해 요청된 증강 현실 컬러를 갖는 차량을 디스플레이할 수 있다.
메시징 클라이언트(104)는 증강 현실 경험이 사용자에게 제시되고 있는 동안(예를 들어, 증강 현실 그래픽 요소들이 사용자를 묘사하는 이미지 상에 디스플레이되고 있는 동안) 사용자로부터 음성 입력(예를 들어, "테를 청색으로 변경해줘")을 수신할 수 있다. 예로서, 음성 입력은 증강 현실 그래픽 요소들 중 하나 이상의 컬러를 변경하는 것, 스타일을 변경하는 것, 크기 또는 형상을 변경하는 것, 재료를 변경하는 것, 가상 속성을 변경하는 것(예를 들어, 이미지 밝기를 조금 증가시키도록 요청하거나 건물을 더 생생하게 페인팅하는 것), 및/또는 증강 현실 경험의 오디오 속성을 변경하는 것과 같은, 증강 현실 그래픽 요소들에 대한 변경을 행하라는 요청을 포함할 수 있다. 음성 입력을 수신하는 것에 응답하여, 메시징 클라이언트(104)는 구성가능한 엔티티의 현재 상태(예를 들어, 렌즈 타입 및 대응하는 속성 값들(투명 및 불투명), 테 형상 및 대응하는 속성 값들(둥근 모양 및 정사각형), 테 컬러 및 대응하는 속성 값들(흑색, 적색, 황색))를 식별하는 현재 증강 현실 경험의 스키마를 획득한다. 현재 상태는 예상된 의도들 및 슬롯들의 리스트를 특정할 수 있고, 객체들의 리스트의 선택들의 제1 세트 및 증강 현실 경험의 증강 현실 그래픽 요소들의 각각의 속성들(예를 들어, 현재 렌즈 타입은 불투명하고, 현재 테 형상은 둥근 모양이고, 현재 컬러는 적색임)을 제공할 수 있다. 메시징 클라이언트(104)는 원시 음성 입력 및 스키마를 음성 이해 모델(예를 들어, 훈련된 신경망)에 제공한다.
음성 이해 모델은 원시 음성 입력("테를 청색으로 변경해줘") 및 스키마를 처리하여 추정된 의도(들) 및 대응하는 슬롯(들)을 생성한다. 추정된 의도(들) 및 슬롯(들)은 구성가능한 엔티티에 대한 업데이트를 생성하기 위해 구성가능한 엔티티의 현재 상태(예를 들어, 객체들의 리스트의 선택들의 제1 세트 및 증강 현실 그래픽 요소들의 각각의 속성들)와 함께 음성 이해 모델에 의해 처리된다. 예를 들어, 음성 이해 모델은 추정된 의도(들) 및 슬롯(들) 및 구성가능한 엔티티의 현재 스키마 또는 현재 상태에 기초하여 객체들의 리스트 및 증강 현실 그래픽 요소들의 각각의 속성들의 선택들의 제2 세트를 생성한다(현재 컬러를 청색으로 설정한다). 음성 이해 모델은 또한 추정된 의도(들) 및 슬롯(들)에 기초하여 오디오 응답(예를 들어, "여기 있어요")을 생성한다. 음성 이해 모델은 구성가능한 엔티티에 대한 오디오 응답 및 업데이트를 메시징 클라이언트(104)에 다시 제공한다.
메시징 클라이언트(104)는 이미지에서의 사용자의 묘사에 걸쳐 현재 제시되고 있는 증강 현실 그래픽 요소들을 수정하도록 구성가능한 엔티티에 대한 업데이트들을 처리한다. 즉, 메시징 클라이언트(104)는 현재 구성가능한 엔티티에서의 값들(예를 들어, 객체들의 속성들의 값들의 제1 세트)을 업데이트된 값들(예를 들어, 객체들의 속성들의 값들의 제2 세트)로 변경한다. 예를 들어, 메시징 클라이언트(104)는 (예를 들어, 음성 입력이 안경의 컬러 또는 밝기에 대한 변경을 요청할 때) 증강 현실 안경 객체의 컬러 값을 제1 컬러로부터 업데이트된 제2 컬러로 변경한다. 메시징 클라이언트(104)는 업데이트된 구성가능한 엔티티에 기초하여 증강 현실 그래픽 요소들을 업데이트한다. 메시징 클라이언트(104)는 또한 음성 이해 모델로부터 수신된 오디오 응답에 기초하여 음성 입력에 대한 오디오 응답을 생성한다.
시스템 아키텍처
도 2는 일부 예들에 따른 메시징 시스템(100)에 관한 추가 세부사항들을 예시하는 블록도이다. 구체적으로, 메시징 시스템(100)은 메시징 클라이언트(104) 및 애플리케이션 서버들(114)을 포함하는 것으로 도시된다. 메시징 시스템(100)은 메시징 클라이언트(104)에 의해 클라이언트측에서 그리고 애플리케이션 서버들(114)에 의해 서버측에서 지원되는 다수의 서브시스템들을 구현한다. 이러한 서브시스템들은, 예를 들어, 단기적 타이머 시스템(202), 컬렉션 관리 시스템(204), 증강 시스템(208), 맵 시스템(210), 게임 시스템(212), 외부 리소스 시스템(220), 및 대화 기반 AR 시스템(230)을 포함한다.
단기적 타이머 시스템(202)은 메시징 클라이언트(104) 및 메시징 서버(118)에 의한 콘텐츠에 대한 일시적 또는 시간 제한적 액세스를 시행하는 것을 담당한다. 단기적 타이머 시스템(202)은 메시지 또는 메시지들의 컬렉션(예를 들어, 스토리)과 연관된 지속기간 및 디스플레이 파라미터들에 기초하여, 메시징 클라이언트(104)를 통해 메시지들 및 연관된 콘텐츠에 대한 (예를 들어, 제시 및 디스플레이를 위한) 액세스를 선택적으로 가능하게 하는 다수의 타이머를 포함한다. 단기적 타이머 시스템(202)의 동작에 관한 추가 세부사항들이 아래에 제공된다.
컬렉션 관리 시스템(204)은 미디어의 컬렉션들(예를 들어, 텍스트, 이미지 비디오, 및 오디오 데이터의 컬렉션들) 또는 세트들을 관리하는 것을 담당한다. 콘텐츠의 컬렉션(예를 들어, 이미지들, 비디오, 텍스트, 및 오디오를 포함하는 메시지들)은 "이벤트 갤러리" 또는 "이벤트 스토리"로 조직될 수 있다. 이러한 컬렉션은, 콘텐츠가 관련된 이벤트의 지속기간과 같은, 지정된 시간 기간 동안 이용가능하게 될 수 있다. 예를 들어, 음악 콘서트에 관련된 콘텐츠는 그 음악 콘서트의 지속기간 동안 "스토리"로서 이용가능하게 될 수 있다. 컬렉션 관리 시스템(204)은 또한 메시징 클라이언트(104)의 사용자 인터페이스에 특정 컬렉션의 존재의 통지를 제공하는 아이콘을 게시하는 것을 담당할 수 있다.
컬렉션 관리 시스템(204)은 또한 컬렉션 관리자가 콘텐츠의 특정 컬렉션을 관리 및 큐레이션하는 것을 허용하는 큐레이션 인터페이스(206)를 포함한다. 예를 들어, 큐레이션 인터페이스(206)는 이벤트 조직자가 특정 이벤트에 관련된 콘텐츠의 컬렉션을 큐레이션(예를 들어, 부적절한 콘텐츠 또는 중복 메시지들을 삭제)하는 것을 가능하게 한다. 추가적으로, 컬렉션 관리 시스템(204)은 머신 비전(또는 이미지 인식 기술) 및 콘텐츠 규칙들을 이용하여 콘텐츠 컬렉션을 자동으로 큐레이션한다. 특정 예들에서, 사용자 생성 콘텐츠를 컬렉션에 포함시키는 것에 대한 보상이 사용자에게 지불될 수 있다. 이러한 경우들에서, 컬렉션 관리 시스템(204)은 이러한 사용자들에게 그들의 콘텐츠를 사용하는 것에 대해 자동적으로 지불하도록 동작한다.
증강 시스템(208)은 사용자가 메시지와 연관된 미디어 콘텐츠를 증강(예를 들어, 주석을 달거나 또는 다른 방식으로 수정 또는 편집)할 수 있게 하는 다양한 기능들을 제공한다. 예를 들어, 증강 시스템(208)은 메시징 시스템(100)에 의해 처리되는 메시지들에 대한 미디어 오버레이들의 생성 및 게시에 관련된 기능들을 제공한다. 증강 시스템(208)은 클라이언트 디바이스(102)의 지리위치에 기초하여 메시징 클라이언트(104)에 미디어 오버레이 또는 증강(예를 들어, 이미지 필터 또는 증강 현실 아이템)을 동작식으로 공급한다. 다른 예에서, 증강 시스템(208)은 클라이언트 디바이스(102)의 사용자의 소셜 네트워크 정보와 같은 다른 정보에 기초하여 메시징 클라이언트(104)에 미디어 오버레이를 동작식으로 공급한다. 미디어 오버레이는 오디오 및 시각적 콘텐츠 및 시각적 효과들을 포함할 수 있다. 오디오 및 시각적 콘텐츠의 예들은 사진들, 텍스트들, 로고들, 애니메이션들, 및 음향 효과들을 포함한다. 미디어 오버레이는 일부 경우들에서 증강 현실 아이템이라고 지칭된다. 시각적 효과의 예는 컬러 오버레잉을 포함한다. 오디오 및 시각적 콘텐츠 또는 시각적 효과는 클라이언트 디바이스(102)에서 미디어 콘텐츠 아이템(예컨대, 포토)에 적용될 수 있다. 예를 들어, 미디어 오버레이는 클라이언트 디바이스(102)에 의해 촬영된 사진의 위에 오버레이될 수 있는 텍스트, 그래픽 요소, 또는 이미지를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 미디어 오버레이는 위치 식별 오버레이(예를 들어, 베니스 비치), 라이브 이벤트의 이름, 또는 상인 이름 오버레이(예를 들어, 비치 커피 하우스)를 포함한다. 다른 예에서, 증강 시스템(208)은 클라이언트 디바이스(102)의 지리위치를 사용하여 클라이언트 디바이스(102)의 지리위치에서 상인의 이름을 포함하는 미디어 오버레이를 식별한다. 미디어 오버레이는 상인과 연관된 다른 표시를 포함할 수 있다. 미디어 오버레이들은 데이터베이스(126)에 저장되고 데이터베이스 서버(120)를 통해 액세스될 수 있다.
일부 예들에서, 증강 시스템(208)은 사용자들이 맵 상의 지리위치를 선택하고, 선택된 지리위치와 연관된 콘텐츠를 업로드할 수 있게 하는 사용자 기반 게시 플랫폼을 제공한다. 사용자는 또한, 특정 미디어 오버레이가 다른 사용자들에게 제공되어야 하는 상황을 지정할 수 있다. 증강 시스템(208)은, 업로드된 콘텐츠를 포함하는 그리고 업로드된 콘텐츠를 선택된 지리위치와 연관시키는 미디어 오버레이를 생성한다.
다른 예들에서, 증강 시스템(208)은, 상인들이 입찰 프로세스를 통해 지리위치와 연관된 특정 미디어 오버레이를 선택할 수 있게 하는 상인 기반 게시 플랫폼을 제공한다. 예를 들어, 증강 시스템(208)은 최고 입찰 상인의 미디어 오버레이를 미리 정의된 시간의 양 동안 대응하는 지리위치와 연관시킨다. 증강 시스템(208)은 이미지 처리 서버(122)와 통신하여 클라이언트 디바이스(102)에 의해 캡처된 이미지와 관련된 증강 현실 경험을 자동적으로 선택하고 활성화한다. 증강 현실 경험이 선택되면, 사용자가 사용자의 환경에서 카메라를 사용하여 이미지들을 스캐닝할 때, 하나 이상의 이미지, 비디오, 또는 증강 현실 그래픽 요소가 검색되고 스캐닝된 이미지들의 위에 오버레이로서 제시된다. 일부 경우들에서, 카메라는 전방 시야로 전환되고(예를 들어, 클라이언트 디바이스(102)의 전면 카메라가 특정 증강 현실 경험의 활성화에 응답하여 활성화됨), 클라이언트 디바이스(102)의 후면 카메라 대신에 클라이언트 디바이스(102)의 전면 카메라로부터의 이미지들이 클라이언트 디바이스(102) 상에 디스플레이되기 시작한다. 하나 이상의 이미지, 비디오, 또는 증강 현실 그래픽 요소가 검색되고, 클라이언트 디바이스(102)의 전면 카메라에 의해 캡처되고 디스플레이되는 이미지들의 위에 오버레이로서 제시된다.
증강 시스템(208)은 사용자들이 커스텀 미디어 오버레이들 또는 증강 현실 아이템들을 생성하는 것을 허용한다. 이러한 미디어 오버레이들은 하나 이상의 상이한 특징 타입을 포함할 수 있다. 예를 들어, 미디어 오버레이는, 수신된 또는 캡처된 이미지 또는 비디오에서 검출된 얼굴 특징들의 움직임에 기초하여 하나 이상의 증강 현실 아이템이 수정되는 얼굴 추적 기반 특징을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 미디어 오버레이들은, 사운드 클립 또는 오디오 클립이, 수신된 또는 캡처된 이미지 또는 비디오에서 제시되는 하나 이상의 증강 현실 아이템과 연관되는 오디오 클립-기반의 특징들을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 미디어 오버레이는, 수신된 또는 캡처된 이미지 또는 비디오가 디스플레이되는 클라이언트 디바이스(102)의 움직임에 기초하여 하나 이상의 증강 현실 아이템이 수정되는 자이로스코프 또는 가속도계-기반의 특징들을 포함할 수 있다. 커스텀 미디어 오버레이들은 메시징 애플리케이션의 다른 사용자들과 공유될 수 있다. 다른 사용자들은 커스텀 미디어 오버레이를 론칭하거나 이것에 액세스하기로 선택할 수 있다. 이에 응답하여, 다른 사용자들의 클라이언트 디바이스들 상에 제시되는 하나 이상의 이미지 또는 비디오를 증강 또는 수정하기 위해 커스텀 미디어 오버레이들의 특징들이 검색되고 사용된다.
맵 시스템(210)은 다양한 지리적 위치 기능들을 제공하고, 메시징 클라이언트(104)에 의한 맵 기반 미디어 콘텐츠 및 메시지들의 제시를 지원한다. 예를 들어, 맵 시스템(210)은, 맵의 컨텍스트 내에서, 맵 상에 사용자 아이콘들 또는 아바타들(예를 들어, 프로필 데이터(316)에 저장됨)의 디스플레이를 가능하게 하여 사용자의 "친구들"의 현재 또는 과거 위치뿐만 아니라 이러한 친구들에 의해 생성된 미디어 콘텐츠(예를 들어, 사진들 및 비디오들을 포함하는 메시지들의 컬렉션들)를 표시한다. 예를 들어, 특정 지리적 위치로부터 메시징 시스템(100)에 사용자에 의해 포스팅된 메시지는 메시징 클라이언트(104)의 맵 인터페이스 상의 특정 사용자의 "친구들"에게 그 특정 위치에서의 맵의 컨텍스트 내에 디스플레이될 수 있다. 사용자는 또한 메시징 클라이언트(104)를 통해 메시징 시스템(100)의 다른 사용자들과 자신의 위치 및 상태 정보를 (예를 들어, 적절한 상태 아바타를 사용하여) 공유할 수 있으며, 이 위치 및 상태 정보는 선택된 사용자들에 대한 메시징 클라이언트(104)의 맵 인터페이스의 컨텍스트 내에 유사하게 디스플레이된다.
일부 예들에서, 메시징 클라이언트(104)는 맵 시스템(210)과의 상호작용을 요청하는 사용자로부터 대화 또는 음성 입력을 수신할 수 있다. 대화 또는 음성 입력은 메시징 클라이언트(104)가 맵 상에 있는 친구의 이미지 또는 비디오를 디스플레이하도록 요청할 수 있다. 대화 또는 음성 입력은 맵 상에 묘사되는 친구에게 메시지가 전송되도록 요청할 수 있다. 이에 응답하여, 메시징 클라이언트(104)는 음성 입력을 처리하고 메시지를 친구에게 전송하고 메시지를 표현하는 증강 현실 요소를 제시할 수 있다.
게임 시스템(212)은 메시징 클라이언트(104)의 컨텍스트 내에서 다양한 게이밍 기능들을 제공한다. 메시징 클라이언트(104)는 메시징 클라이언트(104)의 컨텍스트 내에서 사용자에 의해 론칭되고 메시징 시스템(100)의 다른 사용자들과 플레이될 수 있는 이용가능한 게임들(예를 들어, 웹 기반 게임들 또는 웹 기반 애플리케이션들)의 리스트를 제공하는 게임 인터페이스를 제공한다. 메시징 시스템(100)은 또한 메시징 클라이언트(104)로부터 다른 사용자들에게 초대들을 발행함으로써, 특정 사용자가 특정 게임의 플레이에 참여하도록 다른 사용자들을 초대할 수 있게 한다. 메시징 클라이언트(104)는 또한 게임플레이의 컨텍스트 내에서 음성 및 텍스트 메시징(예를 들어, 채팅들) 둘 다를 지원하고, 게임들에 대한 리더보드를 제공하고, 또한 게임 내 보상들(예를 들어, 코인들 및 아이템들)의 제공을 지원한다.
외부 리소스 시스템(220)은 메시징 클라이언트(104)가 외부 리소스들을 론칭하거나 액세스하기 위해 외부 앱(들) 서버들(110)과 통신하기 위한 인터페이스를 제공한다. 각각의 외부 리소스(앱들) 서버(110)는, 예를 들어, 마크업 언어(예를 들어, HTML5) 기반 애플리케이션 또는 외부 애플리케이션의 소규모 버전(예를 들어, 메시징 클라이언트(104) 외부에 있는 게임, 유틸리티, 지불, 또는 승차 공유 애플리케이션)을 호스팅한다. 메시징 클라이언트(104)는 웹 기반 리소스와 연관된 외부 리소스(앱들) 서버들(110)로부터 HTML5 파일에 액세스함으로써 웹 기반 리소스(예를 들어, 애플리케이션)를 론칭할 수 있다. 특정 예들에서, 외부 리소스 서버들(110)에 의해 호스팅되는 애플리케이션들은 메시징 서버(118)에 의해 제공되는 SDK(Software Development Kit)를 활용하여 자바스크립트로 프로그램된다. SDK는 웹 기반 애플리케이션에 의해 호출되거나 기동될 수 있는 기능들을 갖는 API들(Application Programming Interfaces)을 포함한다. 특정 예들에서, 메시징 서버(118)는 메시징 클라이언트(104)의 특정 사용자 데이터에 대한 주어진 제3자 리소스 액세스를 제공하는 자바스크립트 라이브러리를 포함한다. HTML5가 게임들을 프로그램하기 위한 예시적인 기술로서 사용되지만, 다른 기술들에 기초하여 프로그램되는 애플리케이션들 및 리소스들이 사용될 수 있다.
SDK의 기능들을 웹 기반 리소스에 통합하기 위해, SDK는 메시징 서버(118)로부터 외부 리소스(앱들) 서버(110)에 의해 다운로드되거나 또는 달리 외부 리소스(앱들) 서버(110)에 의해 수신된다. 일단 다운로드되거나 수신되면, SDK는 웹 기반 외부 리소스의 애플리케이션 코드의 일부로서 포함된다. 웹 기반 리소스의 코드는 이어서 메시징 클라이언트(104)의 특징들을 웹 기반 리소스에 통합하기 위해 SDK의 특정 기능들을 호출하거나 기동할 수 있다.
메시징 서버(118) 상에 저장된 SDK는 외부 리소스(예를 들어, 제3자 또는 외부 애플리케이션들(109) 또는 애플릿들과 메시징 클라이언트(104)) 사이의 브리지를 효과적으로 제공한다. 이것은 메시징 클라이언트(104) 상의 다른 사용자들과 통신하는 매끄러운 경험을 사용자에게 제공하는 한편, 또한 메시징 클라이언트(104)의 모습 및 느낌을 보존한다. 외부 리소스와 메시징 클라이언트(104) 사이의 통신들을 브리징하기 위해, 특정 예들에서, SDK는 외부 리소스 서버들(110)과 메시징 클라이언트(104) 사이의 통신을 용이하게 한다. 특정 예들에서, 클라이언트 디바이스(102) 상에서 실행되는 WebViewJavaScriptBridge는 외부 리소스와 메시징 클라이언트(104) 사이에 2개의 단방향 통신 채널을 확립한다. 메시지들은 이러한 통신 채널들을 통해 외부 리소스와 메시징 클라이언트(104) 사이에서 비동기적으로 전송된다. 각각의 SDK 기능 호출은 메시지 및 콜백(callback)으로서 전송된다. 각각의 SDK 기능은 고유 콜백 식별자를 구성하는 것 및 그 콜백 식별자를 갖는 메시지를 전송하는 것에 의해 구현된다.
SDK를 사용함으로써, 메시징 클라이언트(104)로부터의 모든 정보가 외부 리소스 서버들(110)과 공유되는 것은 아니다. SDK는 외부 리소스의 요구들에 기초하여 어느 정보가 공유되는지를 제한한다. 특정 예들에서, 각각의 외부 리소스 서버(110)는 웹 기반 외부 리소스에 대응하는 HTML5 파일을 메시징 서버(118)에 제공한다. 메시징 서버(118)는 메시징 클라이언트(104)에서 웹 기반 외부 리소스의 (박스 아트 또는 다른 그래픽과 같은) 시각적 표현을 추가할 수 있다. 일단 사용자가 시각적 표현을 선택하거나 메시징 클라이언트(104)의 GUI를 통해 메시징 클라이언트(104)에게 웹 기반 외부 리소스의 특징들에 액세스하도록 지시하면, 메시징 클라이언트(104)는 HTML5 파일을 획득하고 웹 기반 외부 리소스의 특징들에 액세스하는 데 필요한 리소스들을 인스턴스화한다.
메시징 클라이언트(104)는 외부 리소스에 대한 그래픽 사용자 인터페이스(예를 들어, 랜딩 페이지 또는 타이틀 스크린)를 제시한다. 랜딩 페이지 또는 타이틀 스크린을 제시하는 동안, 그 전에, 또는 그 후에, 메시징 클라이언트(104)는 론칭된 외부 리소스가 메시징 클라이언트(104)의 사용자 데이터에 액세스하도록 이전에 인가되었는지를 결정한다. 론칭된 외부 리소스가 메시징 클라이언트(104)의 사용자 데이터에 액세스하도록 이전에 인가되었다고 결정하는 것에 응답하여, 메시징 클라이언트(104)는 외부 리소스의 기능들 및 특징들을 포함하는 외부 리소스의 다른 그래픽 사용자 인터페이스를 제시한다. 론칭된 외부 리소스가 메시징 클라이언트(104)의 사용자 데이터에 액세스하도록 이전에 인가되지 않았다고 결정하는 것에 응답하여, 외부 리소스의 랜딩 페이지 또는 타이틀 스크린을 디스플레이하는 임계 시간 기간(예를 들어, 3초) 후에, 메시징 클라이언트(104)는 사용자 데이터에 액세스하도록 외부 리소스를 인가하기 위한 메뉴를 위로 슬라이딩한다(예를 들어, 메뉴를 스크린의 하단으로부터 스크린의 중간 또는 다른 부분으로 표면화하는 것으로서 애니메이션화한다). 메뉴는 외부 리소스가 사용하도록 인가될 사용자 데이터의 타입을 식별해 준다. 수용 옵션의 사용자 선택을 수신하는 것에 응답하여, 메시징 클라이언트(104)는 외부 리소스를 인가된 외부 리소스들의 리스트에 추가하고 외부 리소스가 메시징 클라이언트(104)로부터의 사용자 데이터에 액세스하는 것을 허용한다. 일부 예들에서, 외부 리소스는 OAuth 2 프레임워크에 따라 사용자 데이터에 액세스하도록 메시징 클라이언트(104)에 의해 인가된다.
메시징 클라이언트(104)는 인가되는 외부 리소스의 타입에 기초하여 외부 리소스들과 공유되는 사용자 데이터의 타입을 제어한다. 예를 들어, 풀-스케일 외부 애플리케이션들(예를 들어, 제3자 또는 외부 애플리케이션(109))을 포함하는 외부 리소스들에는 제1 타입의 사용자 데이터(예를 들어, 상이한 아바타 특성들을 갖거나 갖지 않는 사용자들의 2차원 아바타들만)에 대한 액세스가 제공된다. 또 다른 예로서, 외부 애플리케이션들의 소규모 버전들(예를 들어, 제3자 애플리케이션들의 웹 기반 버전들)을 포함하는 외부 리소스들에게는 제2 타입의 사용자 데이터(예를 들어, 지불 정보, 사용자들의 2차원 아바타들, 사용자들의 3차원 아바타들, 및 다양한 아바타 특성들을 갖는 아바타들)에 대한 액세스가 제공된다. 아바타 특성들은 상이한 자세들, 얼굴 특징들, 의류 등과 같은 아바타의 모습 및 느낌을 맞춤화하는 상이한 방식들을 포함한다.
대화 기반 AR 시스템(230)은 최종 사용자와 증강 현실 경험 사이의 대화 상호작용을 관리하고, 또한 증강 현실 경험 설계자들이 대화 기반 증강 현실 경험들을 생성할 수 있게 한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 증강 현실 경험 설계자에게 사용자 인터페이스를 제시할 수 있다. 사용자 인터페이스는 설계자가 증강 현실 경험에 대해 이루어질 수 있는 다양한 타입들의 대안들 및 선택들(예를 들어, 가청 음성의 변경, 증강 현실 요소들의 컬러들 및 스타일들의 변경, 애니메이션 패턴들의 변경 등)을 표시하는 증강 현실 경험과 연관된 하나 이상의 구성가능한 엔티티를 입력하는 것을 허용한다. 하나 이상의 구성가능한 엔티티는 데이터베이스(126) 내의 구성가능한 엔티티(307) 데이터 구조(300)에 저장될 수 있다. 하나 이상의 구성가능한 엔티티는 객체들의 리스트(예를 들어, 증강 현실 경험들에서 제시되는 증강 현실 요소들의 타입들) 및 리스트 내의 각각의 객체의 대응하는 속성 값들(예를 들어, 속성 값들은 컬러 또는 스타일과 같은 주어진 객체에 대해 이루어질 수 있는 이용가능한 선택들 또는 변경들을 표시함)을 포함할 수 있다. 하나 이상의 구성가능한 엔티티는 대화 기반 AR 시스템(230)에 의해, 하나 이상의 구성가능한 엔티티와 예상되고 연관될 수 있는 의도들 및 슬롯들의 타입들을 열거하는 스키마 포맷 파일(601)(도 6b)로 변환될 수 있다. 예상될 수 있는 의도들(632) 및 슬롯들(634)의 타입들의 리스트는 도 6b에 도시된 스키마 포맷(630)으로 저장될 수 있다. 하나 이상의 구성가능한 엔티티 및 스키마가 증강 현실 경험과 연관하여 데이터베이스(126)에 저장된다.
훈련 동안, 대화 기반 AR 시스템(230)은 (다양한 음성 입력들 및 다양한 타입들의 스키마들 및/또는 증강 현실 경험 타입들의 제1 세트와 연관된 하나 이상의 구성가능한 엔티티를 포함하는 도메인들의 제1 세트에 관련된) 복수의 훈련 데이터에 기초하여 음성 이해 모델(예를 들어, 신경망)을 훈련시킬 수 있다. 훈련 동안, 음성 이해 모델은 훈련 음성 입력을 수신하고, 훈련을 위해 현재 선택되는 스키마 또는 하나 이상의 구성가능한 엔티티와 같은, 도메인들의 제1 세트에 기초하여 의도들 및 엔티티들의 세트를 추정할 수 있다. 의도들 및 엔티티들의 추정된 세트는 구성가능한 엔티티의 대응하는 객체들 및 속성들로 변환될 수 있다. 추정된 의도들 및 엔티티들 및/또는 추정된 객체들 및 속성들은 주어진 음성 입력 및 선택된 스키마 또는 구성가능한 엔티티에 대응하는 실측정보 또는 예상된 의도들 및 엔티티들 또는 객체들 및 속성들과 비교될 수 있다. 비교에 기초하여 편차가 계산되고, 음성 이해 모델의 파라미터들은 업데이트되고 훈련 데이터의 다른 세트 또는 배치를 처리하는 데 사용된다. 음성 이해 모델은 모든 또는 다양한 타입들의 스키마들 및 구성가능한 엔티티들이 각각의 타입의 스키마 또는 구성가능한 엔티티에 대한 중지 기준에 도달할 때까지 다양한 음성 입력들과 함께 처리될 때까지 이러한 방식으로 계속 훈련된다.
훈련된 후에, 대화 기반 AR 시스템(230)은 대화 기반 AR 시스템(230)을 훈련하는데 이용된 훈련 데이터와 연관된 도메인들의 제1 세트와는 상이한 새로운 도메인(예를 들어, 새로운 증강 현실 경험 타입)에 관련된 음성 입력을 수신할 수 있다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 새로운 도메인과 연관된 의도들 및 엔티티들의 세트를 추정하기 위해 새로운 도메인과 연관된 정보 또는 컨텍스트와 함께 음성 입력을 처리할 수 있다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 추정된 의도들 및 엔티티들의 세트에 기초하여 새로운 증강 현실 경험 타입과 연관된 하나 이상의 이전에 볼 수 없었던 구성가능한 엔티티를 채울 수 있다. 이러한 방식으로, 대화 기반 AR 시스템(230)은 각각의 상이한 타입의 증강 현실 경험에 대해 구체적으로 훈련되지 않고 다양한 상이한 도메인들 및 증강 현실 경험 타입들에 걸쳐 음성 입력을 일반화하도록 훈련된다. 이는 AR 생성자들이 새로운 AR 경험 타입과 연관된 음성을 처리하기 위해 엄격한 포맷팅 가이드라인들을 따르거나 신경망을 훈련시킬 필요 없이 대화형 입력을 사용하여 제어될 수 있는 새로운 AR 경험들을 매끄럽게 생성할 수 있게 한다.
예로서, 대화 기반 AR 시스템(230)은 일반 안경 시착 AR 경험 타입과 관련된 제1 도메인과 연관된 훈련 데이터에 기초하여 음성 입력의 의도들 및 엔티티들을 인식하고 생성하도록 초기에 훈련될 수 있다. 대화 기반 AR 시스템(230)은, 훈련된 후에, 의복 또는 패션 시착 AR 경험 타입과 관련된 제2 도메인과 연관하여 음성 입력을 수신할 수 있다. 대화 기반 AR 시스템(230)이 의복 또는 패션 시착 AR 경험 타입과 관련하여 음성을 인식하도록 훈련되지 않았더라도, 대화 기반 AR 시스템(230)은 새로운 의복 또는 패션 시착 AR 경험 타입에 대한 의도들 및 엔티티들의 세트를 추정하기 위해 일반 안경 시착 AR 경험 타입과 관련된 훈련된 파라미터들을 이용할 수 있다. 이어서, 이러한 의도들 및 엔티티들은 최종 사용자에 대한 대화형 AR 경험을 가능하게 하기 위해 새로운 의복 또는 패션 시착 AR 경험 타입과 연관된 하나 이상의 구성가능한 엔티티를 채우는 데 사용될 수 있다.
예에서, 훈련된 후에, 대화 기반 AR 시스템(230)은 최종 사용자가 구성가능한 엔티티와 연관된 주어진 증강 현실 경험에 액세스하는 것을 허용한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 주어진 증강 현실 경험이 대화 가능한지를 사용자에게 알리기 위해 시각적 표시자를 제시할 수 있다. 그렇다면, 대화 기반 AR 시스템(230)은 최종 사용자의 클라이언트 디바이스(102) 상에 제시되는 증강 현실 경험의 증강 현실 요소들의 다양한 대안들 또는 속성 값들을 통해 탐색하기 위해 사용자로부터의 음성 입력을 수용할 수 있다. 일부 경우들에서, 증강 현실 요소들이 클라이언트 디바이스(102)의 전방 또는 후면 카메라에 의해 캡처된 바와 같은 사용자의 얼굴의 묘사 위에 제시된다. 다른 경우들에서, 증강 현실 요소들은 클라이언트 디바이스(102)의 카메라에 의해 캡처된 현실 세계 환경 위에 나타나는 아바타 또는 다른 객체를 포함한다.
대화 기반 AR 시스템(230)은 클라이언트 디바이스(102)를 통해 사용자로부터, 예컨대, 클라이언트 디바이스(102)의 마이크로폰으로부터, 음성 입력을 수신한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 현재 증강 현실 경험과 연관된 구성가능한 엔티티를 획득하고 구성가능한 엔티티에 대한 스키마를 생성한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 증강 현실 경험에서 표현되는 각각의 객체의 현재 속성 값들을 표현하는 구성가능한 엔티티의 현재 선택들을 결정한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 구성가능한 엔티티에 대한 원시 음성 입력 및 스키마를 훈련된 음성 이해 모델에 제공한다. 음성 이해 모델은 원시 음성 입력 및 스키마를 처리하고 추정된 의도들 및 슬롯들을 생성한다. 추정된 의도들 및 슬롯들은 현재 구성가능한 엔티티에 대한 업데이트들의 리스트를 생성하기 위해 대화 기반 AR 시스템(230)에 의해 추가로 처리된다. 구체적으로, 대화 기반 AR 시스템(230)은 추정된 의도들 및 슬롯들에 기초하여 구성가능한 엔티티에서의 어느 속성 값들을 변경할지를 결정한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 구성가능한 엔티티에 대한 업데이트들의 세트를 생성하고 이러한 업데이트들을 클라이언트 디바이스(102)에 제공한다. 클라이언트 디바이스(102)는 증강 현실 경험의 제시를 제어하기 위해 사용되는 로컬 구성가능한 엔티티에서의 각각 표시된 속성 값들을 업데이트한다. 이에 응답하여, 클라이언트 디바이스(102)는 이러한 업데이트된 속성 값들을 증강 현실 경험의 증강 현실 요소들의 제시에 반영한다. 예를 들어, 원시 음성 입력이 아바타의 귀의 크기를 증가시킬 것을 요청하는 경우, 예컨대, 대화 기반 AR 시스템(230)(예를 들어, 구성가능한 엔티티 상태 머신(514) 및/또는 음성 이해 모델(516))으로부터 귀 크기 객체에 대한 다음으로 더 높은 크기를 선택하라는 명령어를 나타내는 업데이트를 수신하는 것에 응답하여, 구성가능한 엔티티에서의 귀 크기 객체의 다음으로 더 높은 속성 값이 선택된다. 일 예에서, 구성가능한 엔티티 상태 머신(514)은 구성가능한 엔티티의 슬롯 값들 또는 속성 값들의 선택 및 변경을 제어한다. 즉, 구성가능한 엔티티 상태 머신(514)은 구성가능한 엔티티의 현재 상태를 유지하고, 대응하는 속성의 각각의 슬롯 값에 대해 하나의 값으로부터 다른 값으로의 상태 변경 및 전이를 제어한다. 그 결과, 클라이언트 디바이스(102)의 디스플레이 상에 제시되는 증강 현실 귀 객체들의 크기는 디스플레이되는 임의의 다른 증강 현실 요소를 변경하거나 영향을 미치지 않고 증가된다.
대화 기반 AR 시스템(230)의 추가 세부사항들은 도 5와 관련하여 제공된다.
데이터 아키텍처
도 3은 특정 예들에 따른, 메시징 서버 시스템(108)의 데이터베이스(126)에 저장될 수 있는 데이터 구조들(300)을 예시하는 개략도이다. 데이터베이스(126)의 콘텐츠가 다수의 테이블을 포함하는 것으로 도시되어 있지만, 데이터가 다른 타입들의 데이터 구조들로 (예를 들어, 객체 지향 데이터베이스로서) 저장될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
데이터베이스(126)는 메시지 테이블(302) 내에 저장된 메시지 데이터를 포함한다. 이 메시지 데이터는, 임의의 특정한 하나의 메시지에 대해, 적어도 메시지 발신자 데이터, 메시지 수신인(또는 수신자) 데이터, 및 페이로드를 포함한다. 메시지에 포함될 수 있고 메시지 테이블(302)에 저장된 메시지 데이터 내에 포함될 수 있는 정보에 관한 추가 세부사항들은 도 4를 참조하여 아래에 설명된다.
엔티티 테이블(306)은 엔티티 데이터를 저장하고, 엔티티 그래프(308) 및 프로필 데이터(316)에 (예를 들어, 참조식으로) 링크된다. 그에 대해 레코드들이 엔티티 테이블(306) 내에 유지되는 엔티티들은 개인, 법인 엔티티, 조직, 객체, 장소, 이벤트 등을 포함할 수 있다. 엔티티 타입에 관계없이, 메시징 서버 시스템(108)이 데이터를 저장하는 것에 관한 임의의 엔티티는 인식된 엔티티일 수 있다. 각각의 엔티티에는 고유 식별자는 물론, 엔티티 타입 식별자(도시되지 않음)가 제공된다.
엔티티 그래프(308)는 엔티티들 사이의 관계 및 연관에 관한 정보를 저장한다. 이러한 관계들은, 단지 예를 들어, 사회적, 전문적(예를 들어, 일반 법인 또는 조직에서의 일) 관심 기반 또는 활동 기반일 수 있다.
프로필 데이터(316)는 특정 엔티티에 대한 다수의 타입의 프로필 데이터를 저장한다. 프로필 데이터(316)는 특정 엔티티에 의해 지정되는 프라이버시 설정들에 기초하여, 메시징 시스템(100)의 다른 사용자들에게 선택적으로 사용 및 제시될 수 있다. 엔티티가 개인인 경우, 프로필 데이터(316)는, 예를 들어, 사용자 이름, 전화 번호, 주소, 설정들(예를 들어, 통지 및 프라이버시 설정들)은 물론, 사용자-선택된 아바타 표현(또는 이러한 아바타 표현들의 컬렉션)을 포함한다. 그 다음, 특정 사용자는 메시징 시스템(100)을 통해 통신되는 메시지들의 콘텐츠 내에, 그리고 메시징 클라이언트들(104)에 의해 다른 사용자들에게 디스플레이되는 맵 인터페이스들 상에 이러한 아바타 표현들 중 하나 이상을 선택적으로 포함할 수 있다. 아바타 표현들의 컬렉션은 사용자가 특정 시간에 통신하기 위해 선택할 수 있는 상태 또는 활동의 그래픽 표현을 제시하는 "상태 아바타들"을 포함할 수 있다.
엔티티가 그룹인 경우, 그룹에 대한 프로필 데이터(316)는, 관련 그룹에 대한 그룹 이름, 멤버들, 및 다양한 설정들(예를 들어, 통지들) 외에도, 그룹과 연관된 하나 이상의 아바타 표현을 유사하게 포함할 수 있다.
데이터베이스(126)는 또한 오버레이들 또는 필터들과 같은 증강 데이터를 증강 테이블(310)에 저장한다. 증강 데이터는 비디오들(데이터가 비디오 테이블(304)에 저장됨) 및 이미지들(데이터가 이미지 테이블(312)에 저장됨)과 연관되고 이들에 적용된다.
일 예에서, 필터들은, 수신 사용자로의 제시 동안 이미지 또는 비디오상에 오버레이되어 디스플레이되는 오버레이들이다. 필터들은, 전송 사용자가 메시지를 작성하고 있을 때 메시징 클라이언트(104)에 의해 전송 사용자에게 제시되는 필터들의 세트로부터의 사용자-선택된 필터들을 비롯하여, 다양한 타입들일 수 있다. 다른 타입들의 필터들은 지리적 위치에 기초하여 전송 사용자에게 제시될 수 있는 지리위치 필터들(지오-필터들이라고도 알려짐)을 포함한다. 예를 들어, 이웃 또는 특수 위치에 특정한 지리위치 필터들이 클라이언트 디바이스(102)의 GPS(Global Positioning System) 유닛에 의해 결정된 지리위치 정보에 기초하여 메시징 클라이언트(104)에 의해 사용자 인터페이스 내에 제시될 수 있다.
다른 타입의 필터는 메시지 생성 프로세스 동안 클라이언트 디바이스(102)에 의해 수집된 다른 입력들 또는 정보에 기초하여, 메시징 클라이언트(104)에 의해 전송 사용자에게 선택적으로 제시될 수 있는 데이터 필터이다. 데이터 필터들의 예들은 특정 위치에서의 현재 온도, 전송 사용자가 이동하고 있는 현재 속도, 클라이언트 디바이스(102)에 대한 배터리 수명, 또는 현재 시간을 포함한다.
이미지 테이블(312) 내에 저장될 수 있는 다른 증강 데이터는 (예를 들어, 렌즈들 또는 증강 현실 경험들을 적용하는 것에 대응하는) 증강 현실 콘텐츠 아이템들을 포함한다. 증강 현실 콘텐츠 아이템은 이미지 또는 비디오에 추가될 수 있는 실시간 특수 효과 및 사운드일 수 있다.
위에서 설명된 바와 같이, 증강 데이터는 증강 현실 콘텐츠 아이템들, 오버레이들, 이미지 변환들, AR 이미지들, 및 이미지 데이터(예를 들어, 비디오들 또는 이미지들)에 적용될 수 있는 수정들을 지칭하는 유사한 용어들을 포함한다. 이것은 클라이언트 디바이스(102)의 디바이스 센서들(예를 들어, 하나 또는 다수의 카메라)을 사용하여 캡처될 때 이미지를 수정한 다음 수정들과 함께 클라이언트 디바이스(102)의 스크린 상에 디스플레이하는 실시간 수정들을 포함한다. 이것은 또한 수정될 수 있는 갤러리 내의 비디오 클립들과 같은 저장된 콘텐츠에 대한 수정들을 포함한다. 예를 들어, 다수의 증강 현실 콘텐츠 아이템들에 대한 액세스를 갖는 클라이언트 디바이스(102)에서, 사용자는 다수의 증강 현실 콘텐츠 아이템들을 갖는 단일 비디오 클립을 사용하여 상이한 증강 현실 콘텐츠 아이템들이 저장된 클립을 어떻게 수정할지를 볼 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠에 대한 상이한 증강 현실 콘텐츠 아이템들을 선택함으로써 동일한 콘텐츠에 상이한 의사 랜덤 움직임 모델들을 적용하는 다수의 증강 현실 콘텐츠 아이템들이 적용될 수 있다. 유사하게, 실시간 비디오 캡처는 클라이언트 디바이스(102)의 센서들에 의해 현재 캡처되고 있는 비디오 이미지들이 캡처된 데이터를 어떻게 수정할지를 보여주기 위해 예시된 수정과 함께 사용될 수 있다. 이러한 데이터는 단순히 스크린 상에 디스플레이되고 메모리에 저장되지 않을 수 있거나, 또는 디바이스 센서들에 의해 캡처된 콘텐츠가 수정들과 함께 또는 수정들 없이(또는 둘 다) 메모리에 기록되고 저장될 수 있다. 일부 시스템들에서, 미리보기 특징은 상이한 증강 현실 콘텐츠 아이템들이 동시에 디스플레이 내의 상이한 윈도우들 내에서 어떤 모습으로 보일지를 보여줄 수 있다. 이는, 예를 들어, 상이한 의사 랜덤 애니메이션들을 갖는 다수의 윈도우가 디스플레이 상에서 동시에 보여지는 것을 가능하게 할 수 있다.
따라서, 데이터 및 이 데이터를 사용하여 콘텐츠를 수정하는 증강 현실 콘텐츠 아이템들을 사용하는 다양한 시스템들 또는 다른 이러한 변환 시스템들은 객체들(예를 들어, 얼굴들, 손들, 신체들, 고양이들, 개들, 표면들, 객체들 등)의 검출, 이러한 객체들이 비디오 프레임들에서 시야를 떠나고, 진입하고, 그 주위를 이동할 때 이러한 객체들의 추적, 및 이러한 객체들이 추적될 때 이러한 객체들의 수정 또는 변환을 수반할 수 있다. 다양한 예들에서, 이러한 변환들을 달성하기 위한 상이한 방법들이 사용될 수 있다. 일부 예들은 객체 또는 객체들의 3차원 메시 모델을 생성하는 것, 및 변환을 달성하기 위해 비디오 내의 모델의 변환들 및 애니메이션화된 텍스처들을 사용하는 것을 수반할 수 있다. 다른 예들에서, 객체 상의 포인트들의 추적은 추적된 위치에 이미지 또는 텍스처(이것은 2차원 또는 3차원일 수 있음)를 배치하기 위해 이용될 수 있다. 또 다른 예들에서, 비디오 프레임들의 신경망 분석은 콘텐츠(예를 들어, 비디오의 이미지들 또는 프레임들)에 이미지들, 모델들, 또는 텍스처들을 배치하기 위해 사용될 수 있다. 따라서, 증강 현실 콘텐츠 아이템들은 콘텐츠에서 변환들을 생성하기 위해 사용되는 이미지들, 모델들, 및 텍스처들뿐만 아니라, 객체 검출, 추적, 및 배치로 이러한 변환들을 달성하기 위해 필요한 추가적인 모델링 및 분석 정보 둘 다를 지칭한다.
실시간 비디오 처리는 임의의 종류의 컴퓨터화된 시스템의 메모리에 저장된 임의의 종류의 비디오 데이터(예를 들어, 비디오 스트림들, 비디오 파일들 등)로 수행될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 비디오 파일들을 로딩하고 이들을 디바이스의 메모리에 저장할 수 있거나, 또는 디바이스의 센서들을 사용하여 비디오 스트림을 생성할 수 있다. 추가적으로, 임의의 객체들은 인간의 얼굴 및 인체의 부분들, 동물들, 또는 의자들, 자동차들, 또는 다른 객체들과 같은 무생물들과 같은 컴퓨터 애니메이션 모델을 이용하여 처리될 수 있다.
일부 예들에서, 변환될 콘텐츠와 함께 특정 수정이 선택될 때, 변환될 요소들이 컴퓨팅 디바이스에 의해 식별되고, 그 후 이들이 비디오의 프레임들에 존재하는 경우 검출되고 추적된다. 객체의 요소들은 수정 요청에 따라 수정되고, 따라서 비디오 스트림의 프레임들을 변환한다. 비디오 스트림의 프레임들의 변환은 상이한 종류들의 변환을 위한 상이한 방법들에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 객체의 요소들의 형태들을 변경하는 것을 주로 참조하는 프레임들의 변환들에 대해, 객체의 각각의 요소에 대한 특성 포인트들이 (예를 들어, ASM(Active Shape Model) 또는 다른 공지된 방법들을 사용하여) 계산된다. 그 후, 객체의 적어도 하나의 요소 각각에 대해 특징적인 포인트들에 기초한 메시가 생성된다. 이 메시는 비디오 스트림에서 객체의 요소들을 추적하는 다음 스테이지에서 사용된다. 추적 프로세스에서, 각각의 요소에 대한 언급된 메시는 각각의 요소의 위치와 정렬된다. 그 후, 추가 포인트들이 메시 상에 생성된다. 수정 요청에 기초하여 각각의 요소에 대해 제1 포인트의 제1 세트가 생성되고, 제1 포인트 세트 및 수정 요청에 기초하여 각각의 요소에 대해 제2 포인트 세트가 생성된다. 그 후, 제1 및 제2 포인트들의 세트들 및 메시에 기초하여 객체의 요소들을 수정함으로써 비디오 스트림의 프레임들이 변환될 수 있다. 이러한 방법에서, 배경을 추적하고 수정함으로써 수정된 객체의 배경이 또한 변경되거나 왜곡될 수 있다.
일부 예들에서, 객체의 요소들을 이용하여 객체의 일부 영역들을 변경하는 변환들은 객체의 각각의 요소에 대한 특징적인 포인트들을 계산하고, 계산된 특징적인 포인트들에 기초하여 메시를 생성함으로써 수행될 수 있다. 메시 상에 포인트들이 생성되고, 그 후 포인트들에 기초한 다양한 영역들이 생성된다. 그 다음, 각각의 요소에 대한 영역을 적어도 하나의 요소 각각에 대한 위치와 정렬함으로써 객체의 요소들이 추적되고, 영역들의 속성들은 수정을 위한 요청에 기초하여 수정될 수 있고, 따라서 비디오 스트림의 프레임들을 변환한다. 수정에 대한 특정 요청에 따라, 언급된 영역들의 속성들이 상이한 방식들로 변환될 수 있다. 이러한 수정들은 영역들의 컬러를 변경하는 것; 비디오 스트림의 프레임들로부터 영역들의 적어도 일부 부분을 제거하는 것; 수정 요청에 기초하는 영역들에 하나 이상의 새로운 객체를 포함시키는 것; 및 영역 또는 객체의 요소들을 수정하거나 왜곡하는 것을 수반할 수 있다. 다양한 예들에서, 이러한 수정들 또는 다른 유사한 수정들의 임의의 조합이 사용될 수 있다. 애니메이션화될 특정 모델들에 대해, 일부 특징적인 포인트들이 모델 애니메이션에 대한 옵션들의 전체 상태 공간을 결정하는데 이용될 제어 포인트들로서 선택될 수 있다.
얼굴 검출을 사용하여 이미지 데이터를 변환하기 위한 컴퓨터 애니메이션 모델의 일부 예들에서, 얼굴은 특정 얼굴 검출 알고리즘(예를 들어, Viola-Jones)을 사용하여 이미지 상에서 검출된다. 그 후, 이미지의 얼굴 영역에 능동 형상 모델(ASM) 알고리즘이 적용되어 얼굴 특징 기준 포인트들을 검출한다.
얼굴 검출에 적절한 다른 방법들 및 알고리즘들이 사용될 수 있다. 예를 들어, 일부 예들에서, 특징들은 고려 중인 이미지들의 대부분에 존재하는 구별가능한 포인트를 나타내는 랜드마크를 사용하여 위치된다. 얼굴 랜드마크들에 대해, 예를 들어, 좌안 동공의 위치가 사용될 수 있다. 초기 랜드마크가 식별가능하지 않은 경우(예를 들어, 사람이 안대를 한 경우), 2차 랜드마크들이 사용될 수 있다. 이러한 랜드마크 식별 절차들은 임의의 이러한 객체들에 대해 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 랜드마크들의 세트는 형상을 형성한다. 형상들은 형상 내의 포인트들의 좌표들을 사용하여 벡터들로서 표현될 수 있다. 어느 한 형상은 형상 포인트들 사이의 평균 유클리드 거리를 최소화하는 유사성 변환(similarity transform)(병진, 스케일링 및 회전을 허용함)을 이용하여 또 다른 형상에 정렬된다. 평균(mean) 형상은 정렬된 훈련 형상들의 평균이다.
일부 예들에서, 전역적 얼굴 검출기에 의해 결정된 얼굴의 위치 및 크기에 정렬된 평균 형상으로부터 랜드마크들에 대한 검색이 시작된다. 그 후 이러한 검색은 각각의 포인트 주변의 이미지 텍스처의 템플릿 매칭에 의해 형상 포인트들의 위치들을 조정함으로써 임시 형상을 제안하는 단계 및 그 후 수렴이 발생할 때까지 임시 형상을 전역적 형상 모델에 일치시키는 단계를 반복한다. 일부 시스템들에서, 개별 템플릿 매칭들은 신뢰할 수 없고, 형상 모델은 약한 템플릿 매칭들의 결과들을 풀링하여 더 강한 전체 분류기를 형성한다. 전체 검색은 조대 해상도로부터 미세 해상도까지 이미지 피라미드에서의 각각의 레벨에서 반복된다.
변환 시스템은 클라이언트 디바이스(예를 들어, 클라이언트 디바이스(102)) 상에서 이미지 또는 비디오 스트림을 캡처하고, 적합한 사용자 경험, 계산 시간, 및 전력 소비를 유지하면서 클라이언트 디바이스(102) 상에서 로컬로 복잡한 이미지 조작들을 수행할 수 있다. 복잡한 이미지 조작들은, 크기 및 형상 변화들, 감정 전이(예를 들어, 얼굴을 찡그림에서 미소로 변화시킴), 상태 전이(예를 들어, 대상의 노화, 외견상 나이 감소, 성별 변화), 스타일 전이, 그래픽 요소 애플리케이션, 및 클라이언트 디바이스(102) 상에서 효율적으로 실행되도록 구성되는 컨볼루션 신경망에 의해 구현된 임의의 다른 적합한 이미지 또는 비디오 조작을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 이미지 데이터를 변환하기 위한 컴퓨터 애니메이션 모델은 사용자가 클라이언트 디바이스(102) 상에서 동작하는 메시징 클라이언트(104)의 일부로서 동작하는 신경망을 갖는 클라이언트 디바이스(102)를 사용하여 사용자의 이미지 또는 비디오 스트림(예를 들어, 셀카)을 캡처할 수 있는 시스템에 의해 사용될 수 있다. 메시징 클라이언트(104) 내에서 동작하는 변환 시스템이 이미지 또는 비디오 스트림 내의 얼굴의 존재를 결정하고 이미지 데이터를 변환하기 위해 컴퓨터 애니메이션 모델과 연관된 수정 아이콘들을 제공하거나, 컴퓨터 애니메이션 모델은 본 명세서에 설명된 인터페이스와 연관된 것으로서 존재할 수 있다. 수정 아이콘들은 수정 동작의 일부로서 이미지 또는 비디오 스트림 내의 사용자의 얼굴을 수정하기 위한 기초일 수 있는 변경들을 포함한다. 수정 아이콘이 선택되면, 변환 시스템은 선택된 수정 아이콘을 반영하기 위해 사용자의 이미지를 변환하는(예를 들어, 사용자 상에 미소짓는 얼굴을 생성하는) 프로세스를 개시한다. 수정된 이미지 또는 비디오 스트림은 이미지 또는 비디오 스트림이 캡처되자마자 클라이언트 디바이스(102) 상에 디스플레이되는 그래픽 사용자 인터페이스에 제시될 수 있고, 지정된 수정이 선택된다. 변환 시스템은 선택된 수정을 생성하고 적용하기 위해 이미지 또는 비디오 스트림의 일부에 대해 복잡한 컨볼루션 신경망을 구현할 수 있다. 즉, 사용자는 이미지 또는 비디오 스트림을 캡처하고 수정 아이콘이 선택되면 실시간으로 또는 거의 실시간으로 수정된 결과를 제시받을 수 있다. 또한, 수정은 비디오 스트림이 캡처되고 있는 동안 지속적일 수 있고, 선택된 수정 아이콘은 토글링된 채로 유지된다. 머신-교시 신경망(machine-taught neural network)들이 이러한 수정들을 가능하게 하기 위해 사용될 수 있다.
변환 시스템에 의해 수행되는 수정을 제시하는 그래픽 사용자 인터페이스는 사용자에게 추가 상호작용 옵션들을 공급할 수 있다. 이러한 옵션들은 특정 컴퓨터 애니메이션 모델의 콘텐츠 캡처 및 선택을 개시(예를 들어, 콘텐츠 생성자 사용자 인터페이스로부터 개시)하기 위해 사용되는 인터페이스에 기초할 수 있다. 다양한 예들에서, 수정은 수정 아이콘의 초기 선택 후에 지속적일 수 있다. 사용자는 변환 시스템에 의해 수정되고 있는 얼굴을 탭핑하거나 다른 방식으로 선택함으로써 수정을 온 또는 오프로 토글링하고, 나중에 보기 위해 이것을 저장하거나 또는 이미징 애플리케이션의 다른 영역들로 브라우징할 수 있다. 다수의 얼굴들이 변환 시스템에 의해 수정되는 경우, 사용자는 그래픽 사용자 인터페이스 내에서 수정되고 디스플레이되는 단일 얼굴을 탭핑하거나 선택함으로써 전역적으로 수정을 온 또는 오프로 토글링할 수 있다. 일부 예들에서, 다중의 얼굴의 그룹 중 개별 얼굴들은 개별적으로 수정될 수 있거나, 또는 이러한 수정들은 그래픽 사용자 인터페이스 내에 디스플레이된 개별 얼굴 또는 일련의 개별 얼굴들을 탭핑하거나 선택함으로써 개별적으로 토글링될 수 있다.
스토리 테이블(314)은 컬렉션(예를 들어, 스토리 또는 갤러리)으로 컴파일되는 메시지들 및 연관된 이미지, 비디오, 또는 오디오 데이터의 컬렉션들에 관한 데이터를 저장한다. 특정 컬렉션의 생성은 특정 사용자(예를 들어, 레코드가 엔티티 테이블(306)에 유지되는 각각의 사용자)에 의해 개시될 수 있다. 사용자는 그 사용자에 의해 생성되고 전송/브로드캐스트된 콘텐츠의 컬렉션의 형태로 "개인 스토리"를 생성할 수 있다. 이를 위해, 메시징 클라이언트(104)의 사용자 인터페이스는 전송 사용자가 자신의 개인 스토리에 특정 콘텐츠를 추가할 수 있게 하기 위해 사용자 선택가능한 아이콘을 포함할 수 있다.
컬렉션은 또한 수동으로, 자동으로, 또는 수동 및 자동 기술들의 조합을 사용하여 생성되는 다수의 사용자들로부터의 콘텐츠의 컬렉션인 "라이브 스토리"를 구성할 수 있다. 예를 들어, "라이브 스토리"는 다양한 위치들 및 이벤트들로부터의 사용자-제출 콘텐츠의 큐레이션된 스트림을 구성할 수 있다. 클라이언트 디바이스들이 위치 서비스 가능하고 특정 시간에 공통 위치 이벤트에 있는 사용자들에게는, 예를 들어, 메시징 클라이언트(104)의 사용자 인터페이스를 통해, 특정 라이브 스토리에 콘텐츠를 기여하는 옵션이 제시될 수 있다. 라이브 스토리는 그 또는 그녀의 위치에 기초하여 메시징 클라이언트(104)에 의해 사용자에게 식별될 수 있다. 최종 결과는 커뮤니티 관점에서 말하는 "라이브 스토리"이다.
추가적인 타입의 콘텐츠 컬렉션은 "위치 스토리(location story)"로서 알려져 있으며, 이는 클라이언트 디바이스(102)가 특정 지리적 위치 내에(예를 들어, 대학 또는 대학 캠퍼스 상에) 위치되는 사용자가 특정 컬렉션에 기여할 수 있게 한다. 일부 예들에서, 위치 스토리에 대한 기여는 최종 사용자가 특정 조직 또는 다른 엔티티에 속한다는 (예를 들어, 대학 캠퍼스의 학생이라는) 것을 검증하기 위해 제2 인증 정도를 요구할 수 있다.
위에서 언급된 바와 같이, 비디오 테이블(304)은, 일 예에서, 그에 대해 메시지 테이블(302) 내에 레코드들이 유지되는 메시지들과 연관된 비디오 데이터를 저장한다. 유사하게, 이미지 테이블(312)은 메시지들- 이들에 대한 메시지 데이터가 엔티티 테이블(306)에 저장됨 -과 연관된 이미지 데이터를 저장한다. 엔티티 테이블(306)은 증강 테이블(310)로부터의 다양한 증강들을 이미지 테이블(312) 및 비디오 테이블(304)에 저장되는 다양한 이미지들 및 비디오들과 연관시킬 수 있다.
데이터 통신 아키텍처
도 4는 추가 메시징 클라이언트(104) 또는 메시징 서버(118)로의 통신을 위해 메시징 클라이언트(104)에 의해 생성된, 일부 예들에 따른, 메시지(400)의 구조를 예시하는 개략도이다. 특정 메시지(400)의 콘텐츠는 메시징 서버(118)에 의해 액세스가능한, 데이터베이스(126) 내에 저장되는 메시지 테이블(302)을 채우기 위해 사용된다. 유사하게, 메시지(400)의 콘텐츠는 클라이언트 디바이스(102) 또는 애플리케이션 서버들(114)의 "수송 중(in-transit)" 또는 "비행 중(in-flight)" 데이터로서 메모리에 저장된다. 메시지(400)는 이하의 예시적인 컴포넌트들을 포함하는 것으로 도시된다:
· 메시지 식별자(402): 메시지(400)를 식별하는 고유 식별자
· 메시지 텍스트 페이로드(404): 클라이언트 디바이스(102)의 사용자 인터페이스를 통해 사용자에 의해 생성되고 메시지(400)에 포함되는 텍스트.
· 메시지 이미지 페이로드(406): 클라이언트 디바이스(102)의 카메라 컴포넌트에 의해 캡처되거나 클라이언트 디바이스(102)의 메모리 컴포넌트로부터 검색되고, 메시지(400)에 포함되는 이미지 데이터. 전송된 또는 수신된 메시지(400)에 대한 이미지 데이터는 이미지 테이블(312)에 저장될 수 있다.
· 메시지 비디오 페이로드(408): 카메라 컴포넌트에 의해 캡처되거나 클라이언트 디바이스(102)의 메모리 컴포넌트로부터 검색되고, 메시지(400)에 포함되는 비디오 데이터. 전송되거나 수신된 메시지(400)에 대한 비디오 데이터가 비디오 테이블(304)에 저장될 수 있다.
· 메시지 오디오 페이로드(410): 마이크로폰에 의해 캡처되거나 클라이언트 디바이스(102)의 메모리 컴포넌트로부터 검색되고, 메시지(400)에 포함되는 오디오 데이터.
· 메시지 증강 데이터(412): 메시지(400)의 메시지 이미지 페이로드(406), 메시지 비디오 페이로드(408), 또는 메시지 오디오 페이로드(410)에 적용될 증강들을 나타내는 증강 데이터(예를 들어, 필터들, 스티커들, 또는 다른 주석들 또는 향상들). 전송 또는 수신된 메시지(400)에 대한 증강 데이터는 증강 테이블(310) 내에 저장될 수 있다.
· 메시지 지속기간 파라미터(414): 메시지의 콘텐츠(예를 들어, 메시지 이미지 페이로드(406), 메시지 비디오 페이로드(408), 메시지 오디오 페이로드(410))가 메시징 클라이언트(104)를 통해 사용자에게 제시되거나 액세스 가능하게 되는 시간의 양을 초 단위로 표시하는 파라미터 값.
· 메시지 지리위치 파라미터(416): 메시지의 콘텐츠 페이로드와 연관된 지리위치 데이터(예를 들어, 위도 및 경도 좌표들). 다수의 메시지 지리위치 파라미터(416) 값들이 페이로드에 포함될 수 있고, 이들 파라미터 값들 각각은 콘텐츠(예를 들어, 메시지 이미지 페이로드(406) 내의 특정 이미지, 또는 메시지 비디오 페이로드(408) 내의 특정 비디오)에 포함된 콘텐츠 아이템들에 관하여 연관된다.
· 메시지 스토리 식별자(418): 메시지(400)의 메시지 이미지 페이로드(406) 내의 특정 콘텐츠 아이템이 연관되는 하나 이상의 콘텐츠 컬렉션(예를 들어, 스토리 테이블(314)에서 식별되는 "스토리들")을 식별하는 식별자 값들. 예를 들어, 메시지 이미지 페이로드(406) 내의 다수의 이미지 각각은 식별자 값들을 사용하여 다수의 콘텐츠 컬렉션과 연관될 수 있다.
· 메시지 태그(420): 각각의 메시지(400)는 다수의 태그들로 태깅될 수 있고, 그 각각은 메시지 페이로드에 포함된 콘텐츠의 주제를 나타낸다. 예를 들어, 메시지 이미지 페이로드(406)에 포함되는 특정 이미지가 동물(예를 들어, 사자)을 묘사하는 경우, 관련 동물을 나타내는 태그 값이 메시지 태그(420) 내에 포함될 수 있다. 태그 값들은 사용자 입력에 기초하여 수동으로 생성될 수 있거나, 예를 들어, 이미지 인식을 사용하여 자동으로 생성될 수 있다.
· 메시지 발신자 식별자(422): 메시지(400)가 생성되고 그로부터 메시지(400)가 전송된 클라이언트 디바이스(102)의 사용자를 나타내는 식별자(예를 들어, 메시징 시스템 식별자, 이메일 주소, 또는 디바이스 식별자).
· 메시지 수신자 식별자(424): 메시지(400)가 어드레싱되는 클라이언트 디바이스(102)의 사용자를 나타내는 식별자(예를 들어, 메시징 시스템 식별자, 이메일 주소, 또는 디바이스 식별자).
메시지(400)의 다양한 컴포넌트들의 콘텐츠들(예를 들어, 값들)은 콘텐츠 데이터 값들이 저장되는 테이블들 내의 위치들에 대한 포인터들일 수 있다. 예를 들어, 메시지 이미지 페이로드(406)에서의 이미지 값은 이미지 테이블(312) 내의 위치에 대한 포인터(또는 그의 주소)일 수 있다. 유사하게, 메시지 비디오 페이로드(408) 내의 값들은 비디오 테이블(304) 내에 저장되는 데이터에 포인팅할 수 있고, 메시지 증강 데이터(412) 내에 저장되는 값들은 증강 테이블(310)에 저장되는 데이터에 포인팅할 수 있고, 메시지 스토리 식별자(418) 내에 저장되는 값들은 스토리 테이블(314)에 저장되는 데이터에 포인팅할 수 있고, 메시지 발신자 식별자(422) 및 메시지 수신자 식별자(424) 내에 저장되는 값들은 엔티티 테이블(306) 내에 저장되는 사용자 레코드들에 포인팅할 수 있다.
대화 기반 AR 시스템
도 5는 일부 예들에 따른 대화 기반 AR 시스템(230)을 예시한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 메시징 클라이언트(530)(예를 들어, 클라이언트 디바이스(102)), 음성 이해 모듈(510)(예를 들어, 음성 이해 모델(516)), 스키마 데이터베이스(520), 및 AR 설계 시스템(522)을 포함한다. 모든 컴포넌트들이 대화 기반 AR 시스템(230)의 일부인 것으로 그려지지만, 컴포넌트들 중 임의의 하나 또는 전부가 별개의 디바이스들에 의해 구현될 수 있고 지리적으로 상이한 위치들에 있을 수 있다. 이전에 언급된 바와 같이, 대화 기반 AR 시스템(230)은 최종 사용자와 증강 현실 경험 사이의 대화 상호작용을 관리하고, 또한 증강 현실 경험 설계자들이 대화 기반 증강 현실 경험들을 생성할 수 있게 한다.
예에서, AR 설계 시스템(522)(클라이언트 디바이스(102)에 의해 구현될 수 있음)은 증강 현실 경험 설계자에게 사용자 인터페이스(예를 들어, 구성가능한 엔티티 편집기)를 제시할 수 있다. 사용자 인터페이스는 주어진 증강 현실 경험과 연관된 구성가능한 엔티티를 포함하는 입력을 설계자로부터 수신할 수 있다. 입력은 증강 현실 경험에 대해 이루어질 수 있는 다양한 타입들의 대안들 및 선택들(예를 들어, 가청 음성의 변경, 증강 현실 요소들의 컬러들 및 스타일들의 변경, 애니메이션 패턴들의 변경 등)을 표시하는 구성가능한 엔티티 정의 파일(524)을 생성하기 위해 사용된다.
구성가능한 엔티티 정의 파일(524)의 예들이 도 6a에 도시되어 있다. 구체적으로, 제1 구성가능한 엔티티 타입(610)은 구성가능한 엔티티 정의 파일(524)에 의해 정의될 수 있다. 제1 구성가능한 엔티티 타입(610)은 제1 복수의 객체(612) 및 제1 복수의 객체(612) 각각과 연관된 속성 값들(614)의 대응하는 세트를 포함한다. 예를 들어, 제1 복수의 객체(612)는 증강 현실 음성 수정 경험을 정의할 수 있다. 증강 현실 음성 수정 경험은 주어진 사용자가 구두 입력을 기록하는 것을 허용할 수 있고, 속성 값들(614)의 세트에 기초하여 구두 입력을 수정하고 수정된 구두 입력을 포함하는 가청 신호를 생성할 수 있다. 이러한 경우에, 제1 복수의 객체(612)는 수정된 구두 입력의 피치를 제어하는 피치 객체, 수정된 구두 입력의 성별을 제어하는 성별 객체, 수정된 구두 입력에 적용되는 임의의 왜곡을 제어하는 왜곡 객체, 및 구두 입력에 적용되는 구두 수정의 타입을 제어하는 타입 객체를 포함한다. 피치 객체는 고 및 저와 같은 속성 값들의 제1 세트와 연관될 수 있고; 성별 객체는 남성, 여성, 및/또는 다른 값들과 같은 제2 세트의 속성 값들과 연관될 수 있고; 왜곡 객체는 생경함 및 삐걱임과 같은 속성 값들의 제3 세트와 연관될 수 있고; 성별 객체는 베이스 및 소프라노와 같은 속성 값들의 제4 세트와 연관될 수 있다.
구성가능한 엔티티 정의 파일(524)의 다른 예는 제2 구성가능한 엔티티 타입(620)을 포함할 수 있다. 제2 구성가능한 엔티티 타입(620)은 제2 복수의 객체(622) 및 제2 복수의 객체(622) 각각과 연관된 속성 값들(624)의 대응하는 세트를 포함한다. 예를 들어, 제2 복수의 객체(622)는 증강 현실 안경이 캡처된 이미지 또는 비디오에서 사용자의 묘사 위에 제시되는 증강 현실 경험을 정의할 수 있다. 증강 현실 안경의 모습 및 느낌은 속성 값들의 세트(624)에 기초하여 설정된다. 이러한 경우들에서, 제2 복수의 객체들(622)은 안경 테의 컬러를 제어하는 컬러 객체, 안경의 렌즈의 재료 품질을 제어하는 렌즈 타입 객체, 안경의 테들 및 렌즈들의 형상을 제어하는 테 형상 객체, 및 테들의 타입을 제어하는 타입 객체를 포함한다. 컬러 객체는 흑색, 적색 및 황색을 포함하는 상이한 컬러들과 같은 속성 값들의 제1 세트와 연관될 수 있고; 렌즈 객체는 투명 및 불투명과 같은 제2 세트의 속성 값들과 연관될 수 있고; 테 형상 객체는 둥근 모양 및 정사각형과 같은 속성 값들의 제3 세트와 연관될 수 있고; 타입 객체는 선글라스 및 독서용 안경과 같은 제4 세트의 속성 값들과 연관될 수 있다.
구성가능한 엔티티 정의 파일(524)은 대화 기반 AR 시스템(230)에 의해, 구성가능한 엔티티와 예상되고 연관될 수 있는 의도들 및 슬롯들(또는 슬롯 값들)의 타입들을 열거하는 스키마 포맷(526)으로 변환될 수 있다. 스키마 포맷(526)은 또한 (구성가능한 엔티티 속성 값들과 유사하게) 임의의 슬롯이 수신할 수 있는 가능한 속성들 또는 슬롯 값들을 열거할 수 있다. 예를 들어, 스키마 포맷(526)은 속성 "안경"에 대한 슬롯을 지정할 수 있고, 가능한 슬롯 값들은 적색, 청색, 금색 등과 같은 상이한 컬러들이다. 구성가능한 엔티티 정의 파일(524) 및 스키마 포맷(526)은 음성 이해 모듈(510)에 액세스가능한 스키마 데이터베이스(520)에서 증강 현실 경험과 연관되어 저장된다. 예를 들어, (증강 현실 메이크업 요소들이 카메라에 의해 캡처된 이미지 또는 비디오에서 사용자의 얼굴의 묘사에 추가되는) 증강 현실 메이크업 애플리케이션 경험의 경우에, 예상된 의도들은 마스카라_바름; 마스카라_제거; 립스틱_바름; 및 립스틱_제거를 포함할 수 있고, 슬롯들은 마스카라_컬러 및 립스틱_컬러를 포함할 수 있다. 예로서, 음성 입력이 "어두운 청색 마스카라로 해보고 싶어요"인 경우, 의도는 마스카라_바름인 것으로 해석될 수 있고 슬롯은 마스카라_컬러인 것으로 해석될 수 있다.
대화 기반 AR 시스템(230)은 (다양한 음성 입력들 및 다양한 타입들의 스키마들 및/또는 스키마 데이터베이스(520)에 저장된 구성가능한 엔티티들을 포함하는) 복수의 훈련 데이터에 기초하여 음성 이해 모델(516)(예를 들어, 신경망)을 훈련시킬 수 있다. 음성 이해 모델(516)은 음성 입력 및 스키마의 쌍(또는 구성가능한 엔티티)과 음성 입력 및 스키마의 쌍(또는 구성가능한 엔티티)과 연관된 의도/슬롯 사이의 관계를 확립하도록 훈련된다. 일부 경우들에서, 인식 모델(516)은 한 쌍의 음성 입력 및 스키마(또는 구성가능한 엔티티)와 (구성가능한 엔티티 내의 하나 이상의 객체의 하나 이상의 속성 값에 대한 변경들을 나타내는) 구성가능한 엔티티에 대한 업데이트 사이의 관계를 확립하도록 훈련된다.
훈련 데이터는 복수의 음성 입력들, 스키마들 또는 구성가능한 엔티티들 및 구성가능한 엔티티들에 대한 대응하는 실측 정보 업데이트들을 포함할 수 있다. 실측 정보 업데이트들은 증강 현실 경험에 대한 특정 수정들 또는 선택들을 행하기 위한 음성 입력에 포함된 명령어들의 실제 의도를 나타낸다. 음성 이해 모델(516)은 음성 입력을 수신하고, 훈련을 위해 현재 선택되는 스키마 또는 구성가능한 엔티티에 기초하여 의도들 및 엔티티들의 세트를 추정할 수 있다. 의도들 및 엔티티들의 추정된 세트는 구성가능한 엔티티의 대응하는 객체들 및 속성들로 변환될 수 있다. 추정된 의도들 및 엔티티들 및/또는 추정된 객체들 및 속성들은 주어진 음성 입력 및 선택된 스키마 또는 구성가능한 엔티티에 대응하는 실측정보 또는 예상된 의도들 및 엔티티들 또는 객체들 및 속성들과 비교될 수 있다. 비교에 기초하여 편차가 계산되고, 음성 이해 모델(516)의 파라미터들은 업데이트되고 훈련 데이터의 다른 세트 또는 배치를 처리하는 데 사용된다. 음성 이해 모델(516)은 모든 또는 다양한 타입들의 스키마들 및 구성가능한 엔티티들이 각각의 타입의 스키마 또는 구성가능한 엔티티에 대한 중지 기준에 도달할 때까지 다양한 음성 입력들과 함께 처리될 때까지 이러한 방식으로 계속 훈련된다. 일부 예들에서, 음성 이해 모델(516)은 상이한 도메인들의 음성 입력들에 기초하여 훈련되고, 새로운 도메인의 추정된 의도들 및 엔티티들을 생성하도록 학습한다.
구성가능한 엔티티에 대한 의도/슬롯 또는 업데이트들을 추정하기 위해, 음성 이해 모델(516)(예를 들어, 신경망 또는 다른 머신 러닝 모델 또는 기술)은 초기에 훈련 데이터에 기초하여 훈련된다. 구체적으로, 음성 이해 모델(516)은 데이터베이스(126) 및/또는 스키마 데이터베이스(520)로부터 훈련 데이터를 획득한다. 예를 들어, 음성 이해 모델(516)은 구성가능한 엔티티 또는 의도/슬롯 정보에 대한 실측 정보 업데이트와 함께 음성 입력들의 배치 및 연관된 스키마 타입 및/또는 연관된 구성가능한 엔티티 타입을 포함하는 훈련 데이터에 액세스할 수 있다. 구성가능한 엔티티 또는 의도/슬롯에 대한 업데이트는 증강 현실 경험의 속성들을 제어하기 위해 사용된다. 음성 이해 모델(516)은 알려진 음성 입력들 및 대응하는 스키마 타입들의 쌍들과 대응하는 알려진 구성가능한 엔티티 업데이트들 또는 의도들/슬롯들 사이의 관계를 확립함으로써 구성가능한 엔티티 업데이트 또는 의도/슬롯을 예측하도록 훈련된다.
머신 러닝은 컴퓨터들이 명시적으로 프로그램되지 않고도 학습할 수 있는 능력을 제공하는 연구 분야이다. 머신 러닝은 기존 데이터로부터 학습하고 새로운 데이터에 대한 예측들을 할 수 있는, 본 명세서에서 툴들이라고도 지칭되는, 알고리즘들의 연구 및 구성을 탐구한다. 이러한 머신 러닝 툴들은 출력들 또는 평가들로서 표현되는 데이터 기반 예측들 또는 결정들을 행하기 위해 예시적인 훈련 데이터(예를 들어, 음성 입력들 및 대응하는 스키마들 또는 구성가능한 엔티티들)로부터 모델을 구축함으로써 동작한다. 예시적인 실시예들이 몇몇 머신 러닝 툴들과 관련하여 제시되지만, 본 명세서에 제시된 원리들은 다른 머신 러닝 툴들에 적용될 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 상이한 머신 러닝 툴들이 사용될 수 있다. 예를 들어, 로지스틱 회귀(Logistic Regression)(LR), 나이브 베이즈(Naive-Bayes), 랜덤 포레스트(Random Forest)(RF), 신경망들(neural networks)(NN), 행렬 인수분해(matrix factorization), 및 지원 벡터 머신들(Support Vector Machines)(SVM) 툴들은 음성 입력 및 대응하는 스키마 또는 구성가능한 엔티티에 기초하여 구성가능한 엔티티 업데이트들 또는 의도/슬롯들을 추정하기 위해 사용될 수 있다.
머신 러닝 알고리즘들은 평가들(예를 들어, 구성가능한 엔티티 업데이트들 또는 의도/슬롯)을 생성하기 위해 데이터를 분석하기 위한 특징들(예를 들어, 음성 입력들 및 스키마들의 다양한 조합들)을 이용한다. 특징은 관찰되는 현상의 개별적인 측정가능한 속성이다. 특징의 개념은, 선형 회귀와 같은 통계 기술들에서 사용되는 설명 변수의 개념과 관련된다. 패턴 인식, 분류, 및 회귀에서의 효과적인 동작을 위해 정보적, 구별적, 및 독립적인 특징들을 선택하는 것이 중요하다. 특징들은 수치 특징들, 문자열들, 및 그래프들과 같은 상이한 타입들일 수 있다.
머신 러닝 알고리즘들은 훈련 데이터를 이용하여 결과 또는 평가(예를 들어, 알려진 또는 할당된 구성가능한 엔티티 업데이트 또는 의도/슬롯)에 영향을 미치는 식별된 특징들 사이의 상관들을 찾는다. 일부 예시적인 실시예들에서, 훈련 데이터는, 할당된 구성가능한 엔티티 업데이트 또는 의도/슬롯과 같은, 하나 이상의 식별된 특징 및 하나 이상의 결과에 대한 알려진 데이터인 라벨링된 데이터를 포함한다.
일단 훈련 데이터가 수집되고 처리되면, 음성 이해 모델(516)이 통계 학습 또는 머신 러닝 기술들을 사용하여 구축될 수 있다. 일 실시예에서, 음성 이해 모델(516)을 구축하기 위해 회귀 분석이 사용될 수 있다. 회귀 분석은 변수들 간의 관계를 추정하기 위한 통계적 프로세스이다. 회귀 분석을 수행하기 위한 다수의 공지된 방법이 있다. 선형 회귀 또는 일반 최소 제곱 회귀는, 무엇보다도, 회귀 함수가 훈련 데이터로부터 추정될 수 있는 유한 수의 알려지지 않은 모델 파라미터들의 관점에서 정의된다는 점에서 "파라미터적"이다. 예를 들어, 회귀 모델(예를 들어, 수학식 1)은, 예를 들어, 다음과 같이 정의될 수 있다:
H
f(X,β)
(수학식 1)
여기서, "H"는 알려진 구성가능한 엔티티 업데이트 또는 의도/슬롯을 나타내고, "X"는 입력 변수들(예를 들어, 음성 입력들의 배치들의 쌍들 및 대응하는 스키마 타입들 또는 구성가능한 엔티티 타입들)의 벡터를 나타내고, "β"는 회귀 모델에 대해 결정되거나 훈련될 알려지지 않은 파라미터들의 벡터를 나타낸다.
음성 입력들의 배치들의 쌍들 및 대응하는 스키마 타입들 또는 구성가능한 엔티티 타입들 및 대응하는 구성가능한 엔티티 업데이트 또는 의도/슬롯(각각의 사용자에 대해 수동으로 또는 자동으로 지정될 수 있음)을 포함하는 훈련 데이터는 대응하는 X 값들(예를 들어, 음성 입력들의 배치들의 쌍들 및 대응하는 스키마 타입들 또는 구성가능한 엔티티 타입들로부터 추출된 특징 벡터들)을 갖는 알려진 H 값들의 세트를 제공한다. 이들 데이터를 사용하여, 모델 파라미터(β)는 최소 제곱, 최대 가능성 등과 같은 데이터 피팅 기술을 사용하여 계산될 수 있다. β가 추정되면, 모델은 이어서 새로운 세트의 X 값들(예를 들어, 새로운 쌍의 음성 입력 및 스키마 타입 또는 구성가능한 엔티티 타입으로부터 추출된 특징 벡터들)에 대해 H(예를 들어, 구성가능한 엔티티 업데이트 또는 의도/슬롯)를 계산할 수 있다.
머신 러닝 기술들은 모델들에 공급되는 데이터에 대한 예측들을 정확하게 하기 위해 모델들을 훈련시킨다. 학습 페이즈(learning phase) 동안, 모델들은 주어진 입력에 대한 출력을 정확하게 예측하도록 모델들을 최적화하기 위해 입력들의 훈련 데이터세트에 대해 개발된다. 일반적으로, 학습 페이즈는 지도, 반-지도, 또는 비지도 방식일 수 있으며, 이는 "정확한" 출력들이 훈련 입력들에 대응하여 제공되는 감소하는 레벨을 나타낸다. 지도 학습 페이즈에서는, 출력들 모두가 모델에 제공되고 모델은 입력을 출력에 맵핑하는 일반 규칙 또는 알고리즘을 개발하도록 지시된다. 대조적으로, 비지도 학습 페이즈에서, 입력들에 대해 원하는 출력이 제공되지 않으므로, 모델은 훈련 데이터세트 내의 관계들을 발견하기 위해 그 자신의 규칙들을 개발할 수 있다. 반-지도 학습 페이즈에서, 훈련 데이터세트에 대해 출력들 중 일부는 알려지고 일부는 알려지지 않은, 불완전하게 라벨링된 훈련 세트가 제공된다.
모델들은 여러 에포크들(예를 들어, 반복들)의 훈련 데이터세트에 대해 실행될 수 있고, 여기서 훈련 데이터세트는 그 결과들을 정제(refine)하기 위해 모델에 반복적으로 공급된다. 예를 들어, 지도 학습 페이즈에서, 주어진 세트의 입력들에 대한 출력을 예측하기 위해 모델이 개발되고, 훈련 데이터세트에 대한 가장 많은 수의 입력들에 대해 주어진 입력에 대응하는 것으로서 지정되는 출력을 더 신뢰성 있게 제공하기 위해 여러 에포크들에 걸쳐 평가된다. 다른 예에서, 비지도 학습 페이즈에 대해, 모델은 데이터세트를 n 그룹들로 클러스터링하도록 개발되고, 주어진 입력을 주어진 그룹에 얼마나 일관되게 배치하는지 및 각각의 에포크에 걸쳐 n 원하는 클러스터들을 얼마나 신뢰성 있게 생성하는지에 관해 여러 에포크들에 걸쳐 평가된다.
일단 에포크가 실행되면, 모델들은 평가되고 그들의 변수들의 값들은 반복적인 방식으로 모델을 더 잘 정제하려고 시도하도록 조정된다. 다양한 양태들에서, 평가들은 위음성들에 대해 바이어싱되거나, 위양성들에 대해 바이어싱되거나, 또는 모델의 전체 정확도와 관련하여 균일하게 바이어싱된다. 값들은 사용되는 머신 러닝 기술에 따라 여러 방식으로 조정될 수 있다. 예를 들어, 유전 알고리즘 또는 진화 알고리즘에서, 원하는 출력들을 예측하는 데 가장 성공적인 모델들에 대한 값들은, 추가적인 데이터 포인트들을 제공하기 위해 랜덤 변동/변이(random variation/mutation)를 포함할 수 있는, 후속 에포크 동안 사용할 모델들에 대한 값들을 개발하는 데 사용된다. 관련 기술분야의 통상의 기술자는 본 개시내용과 함께 적용될 수 있는, 선형 회귀, 랜덤 포레스트, 결정 트리 학습, 신경망, 심층 신경망 등을 포함하는, 여러 다른 머신 러닝 알고리즘들에 친숙할 것이다.
각각의 모델은, 원하는 결과에 더욱 가깝게 맵핑되도록 입력들에 영향을 미치는 하나 이상의 변수의 값을 변화시킴으로써 여러 에포크들에 걸쳐 규칙 또는 알고리즘을 개발하지만, 훈련 데이터세트가 변화될 수 있고, 바람직하게는 매우 크므로, 완벽한 정확도 및 정밀도를 달성가능하지 못할 수 있다. 따라서, 학습 페이즈를 구성하는 에포크들의 수는, 주어진 수의 시도들 또는 고정된 시간/컴퓨팅 예산으로서 설정되거나, 또는 주어진 모델의 정확도가 충분히 높거나 또는 충분히 낮거나 또는 정확도 안정기에 도달했을 때, 해당 수/예산에 도달하기 전에도 종료될 수 있다. 예를 들어, 훈련 페이즈가 n 에포크들을 실행하고 적어도 95% 정확도를 갖는 모델을 생성하도록 설계되고, 이러한 모델이 n번째 에포크 전에 생성되는 경우, 학습 페이즈는 조기에 종료되고 종료-목표 정확도 임계값을 충족시키는 생성된 모델을 사용할 수 있다. 유사하게, 주어진 모델이 랜덤 기회 임계값(random chance threshold)을 만족시키기에 충분할 정도로 부정확한 경우(예를 들어, 모델이 주어진 입력들에 대한 참/거짓 출력들을 결정하는데 있어서 단지 55%로 정확한 경우), 그 모델에 대한 학습 페이즈는 조기에 종료될 수 있지만, 학습 페이즈의 다른 모델들은 훈련을 계속할 수 있다. 유사하게, 주어진 모델이 다수의 에포크들에 걸쳐 계속해서 유사한 정확도를 제공하거나 결과들이 동요하는 경우- 성능 안정기(performance plateau)에 도달함 -, 주어진 모델에 대한 학습 페이즈는 에포크 수/컴퓨팅 예산에 도달하기 전에 종료될 수 있다.
일단 학습 페이즈가 완료되면, 모델들이 완성된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 완성되는 모델들은 테스트 기준들에 대해 평가된다. 제1 예에서, 그 입력들에 대한 알려진 출력들을 포함하는 테스트 데이터세트는 그것이 훈련되지 않은 데이터를 핸들링하는 데 있어서 모델의 정확도를 결정하기 위해 완성된 모델들에 공급된다. 제2 예에서, 완성 후에 모델들을 평가하기 위해 위양성율(false positive rate) 또는 위음성율(false negative rate)이 사용될 수 있다. 제3 예에서, 데이터 클러스터링들 사이의 묘사(delineation)가, 그의 데이터 클러스터들에 대한 가장 명확한 경계들을 생성하는 모델을 선택하기 위해 사용된다.
훈련된 후에, 머신 러닝 기술은 음성 이해 모델(516)과 같은 음성 이해 모듈(510)에 제공된다. 일 예에서, 머신 러닝 기술(예를 들어, 선형 모델)의 계수 값들은 음성 이해 모델(516)의 스토리지에 저장된다. 음성 이해 모델(516)은 새로운 구두 음성 입력(예를 들어, 대화) 및 구성가능한 엔티티 상태 또는 스키마를 수신하고 구성가능한 엔티티 상태 및/또는 의도/슬롯에 대한 업데이트를 생성하도록 구성된다.
구체적으로, 훈련된 후에, 대화 기반 AR 시스템(230)은 최종 사용자가 구성가능한 엔티티와 연관된 메시징 클라이언트(530) 상의 주어진 증강 현실 경험에 액세스하는 것을 허용한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 주어진 증강 현실 경험이 대화 가능한지를 사용자에게 알리기 위해 시각적 표시자를 제시할 수 있다. 그렇다면, 대화 기반 AR 시스템(230)은 최종 사용자의 메시징 클라이언트(530) 상에 제시되는 증강 현실 경험의 증강 현실 요소들의 다양한 대안들 또는 속성 값들을 통해 탐색하기 위해 사용자로부터의 음성 입력을 수용할 수 있다. 일부 경우들에서, 증강 현실 요소들은 클라이언트 디바이스(102)의 전방 또는 후면 카메라에 의해 캡처된 바와 같은 사용자의 얼굴의 묘사 위에 제시된다. 다른 경우들에서, 증강 현실 요소들은 클라이언트 디바이스(102)의 카메라에 의해 캡처된 현실 세계 환경 위에 나타나는 아바타 또는 다른 객체를 포함한다.
대화 기반 AR 시스템(230)은 메시징 클라이언트(530)를 통해 사용자로부터, 예컨대, 클라이언트 디바이스(102)의 마이크로폰으로부터, 음성 입력(532)을 수신한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 현재 증강 현실 경험과 연관된 현재 구성가능한 엔티티(534)를 획득하고 구성가능한 엔티티(534)에 대한 스키마를 생성한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 증강 현실 경험에서 표현되는 각각의 객체의 현재 속성 값들을 표현하는 구성가능한 엔티티(534)의 현재 선택들을 결정한다. 예를 들어, 증강 현실 경험이 사용자의 얼굴의 묘사 상에 증강 현실 안경을 제시하면, 구성가능한 엔티티(534)는 안경의 타입, 테 컬러, 및/또는 렌즈 타입을 표시한다.
대화 기반 AR 시스템(230)은 원시 음성 입력(532)(예를 들어, "청색으로 변경해주세요") 및 구성가능한 엔티티(534)에 대한 스키마를 훈련된 음성 이해 모델(516)에 제공한다. 일부 예들에서, 음성 이해 모델(516)은 2개의 스테이지를 포함한다. 음성 이해 모델(516)의 제1 스테이지는 원시 음성 입력(532)을 (클라이언트 디바이스(102) 또는 다른 시스템 컴포넌트에 의해 이미 그렇게 행해지지 않은 경우) 텍스트로 변환한다. 음성 이해 모델(516)의 제2 스테이지는 음성 입력과 연관된 텍스트를 대응하는 의도들 및 슬롯들(또는 슬롯 값들)에 맵핑하기 위해 자연어 처리를 수행한다. 구체적으로, 음성 이해 모델(516)은 구성가능한 엔티티(534)에 대한 원시 음성 입력(532) 및 스키마를 처리하고 추정된 의도들 및 슬롯들(예를 들어, 안경_테_변경; 및 컬러_설정)을 생성한다. 추정된 의도들 및 슬롯들은 현재 구성가능한 엔티티 상태(536)에 대한 업데이트들의 리스트를 생성하기 위해 대화 기반 AR 시스템(230)에 의해, 예컨대, 구성가능한 엔티티 상태 모듈(514)에 의해, 추가로 처리된다. 구체적으로, 구성가능한 엔티티 상태 모듈(514)은 추정된 의도들 및 슬롯들에 기초하여 구성가능한 엔티티(534) 내의 어느 속성 값들을 변경할지를 결정한다. 이 경우, 구성가능한 엔티티 상태 머신(514)은 현재 안경 테 컬러를 청색으로 변경한다.
대화 기반 AR 시스템(230)은 구성가능한 엔티티에 대한 업데이트들의 세트를 생성하고, 이러한 업데이트들을 메시징 클라이언트(530)에 제공한다. 메시징 클라이언트(530)는 증강 현실 경험의 제시를 제어하기 위해 사용되는 로컬 구성가능한 엔티티에서의 각각 표시된 속성 값들을 업데이트한다. 이에 응답하여, 메시징 클라이언트(530)는 증강 현실 경험의 증강 현실 요소들의 제시에서 그 업데이트된 속성 값들을 반영한다. 예를 들어, 원시 음성 입력(532)이 아바타의 귀의 크기가 증가될 것을 요청하는 경우, 예컨대, 귀 크기 객체에 대한 다음으로 더 높은 크기를 선택하라는 명령어를 표시하는 업데이트를 대화 기반 AR 시스템(230)으로부터 수신하는 것에 응답하여, 구성가능한 엔티티에서의 귀 크기 객체의 다음으로 더 높은 속성 값이 선택된다. 그 결과, 메시징 클라이언트(530)의 디스플레이 상에 제시되는 증강 현실 귀 객체들의 크기는 디스플레이되는 임의의 다른 증강 현실 요소를 변경하거나 이에 영향을 미치지 않고 증가된다.
대화 기반 AR 시스템(230)은 또한 대화 정책 모듈(512)로 음성 이해 모델(516)에 의해 제공되는 의도들/슬롯들을 처리한다. 대화 정책 모듈(512)은 의도들/슬롯들과 연관된 적절한 구두 응답(538)을 생성한다. 구두 응답(538)은 메시징 클라이언트(530)에 제공되고, 음성 입력(532)에 대한 구두 응답을 포함하는 가청 신호를 생성하기 위해 사용된다.
이러한 방식으로, 개시된 기술들은 사용자에 대한 제품 구매 경험을 개선한다. 구체적으로, 대화 기반 AR 시스템(230)은 사용자가 매끄러운 자연스러운 대화 흐름으로 제품 대안들을 탐색하고 평가할 수 있게 하는 새로운 대화 타입을 제공한다. 사용자가 AR로 제시되는 주어진 제품 대안에 만족하면, 사용자는 대응하는 제품을 구매하기 위한 요청을 말할 수 있다. 자연스러운 대화 흐름에서, 사용자는 AR에 나타난 제품의 주어진 대안에 대한 관심 또는 무관심을 사용자에게 말할 수 있다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 자동으로 그리고 말한 관심 또는 무관심에 응답하여, 제품의 새로운 대안을 획득하거나 AR에서 사용자에게 제시된 이전 대안으로 되돌아간다. 이 프로세스는 사용자가 만족하고 구매 거래를 완료할 때까지 계속된다. 사용자는 또한 AR로 사용자에게 제시된 상이한 대안들 모두를 보기 위한 커맨드를 말할 수 있고, 이에 응답하여 대화 기반 AR 시스템(230)은 (예를 들어) 사용자의 얼굴과 함께 사용자에게 AR로 제시된 제품의 각각의 대안의 스크린샷들, 이미지들 또는 비디오들을 획득한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 사용자에 의해 탐색된 각각의 대안이 디스플레이의 상이한 영역에서 동시에 사용자의 얼굴 위에 제시되는 모자이크를 생성할 수 있다. 이러한 방식으로, 제품의 제1 대안은 사용자의 얼굴 상에 오버레이되고 디스플레이의 하나의 영역에서 제1 이미지에 제시되고 동일한 제품의 제2 대안은 사용자의 얼굴 상에 오버레이되고 디스플레이의 제2 영역에서 제2 이미지에서 제1 이미지와 함께 제시된다. 사용자는 모자이크 내의 대안들 중 하나를 식별하는 커맨드를 구두로 말하여 그 대안에 대한 구매 거래를 완료할 수 있다.
도 7a는 일부 예들에 따른, 대화 기반 AR 시스템(230)의 다양한 예시적인 그래픽 사용자 인터페이스들(700)의 도식적 표현이다. 제1 그래픽 사용자 인터페이스(710)는 대화 기반 안경 증강 현실 경험을 나타낸다. 이러한 경험에서, 증강 현실 안경은 클라이언트 디바이스(102)의 카메라로부터 수신된 이미지에서 사용자의 얼굴의 묘사 위에 제시된다. 이 경우, 메시징 클라이언트(104)는 사용자로부터 음성 입력(712)을 수신할 수 있다. 음성 입력(712)은 "플라스틱 소재의 적색 안경으로 보여주세요"를 지정할 수 있다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 스키마(예를 들어, 웨어러블 증강 현실 경험과 연관된 객체들 및 속성들)와 함께 음성 입력(712)을 처리하고 의도/슬롯들의 세트를 생성한다. 예로서, 생성된 의도들/슬롯들은 안경_변경 의도 및 안경_컬러:적색 및 안경_소재:플라스틱 슬롯을 포함한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 이러한 의도들/슬롯들을 사용하여, 테 컬러 객체의 속성 값을 적색으로 그리고 테 소재의 속성 값을 플라스틱으로 변경하는 것과 같은, 대화 기반 안경 증강 현실 경험과 연관된 구성가능한 엔티티에 대한 업데이트를 생성한다. 이 변경은 이어서, 예컨대 그래픽 사용자 인터페이스(710)에 도시된 증강 현실 안경의 컬러 및 재료를 변경함으로써, 사용자에게 도시된 업데이트된 그래픽 사용자 인터페이스(710)에 반영된다.
도 7b는 제1 그래픽 사용자 인터페이스(710)와 관련하여 논의된 대화 기반 안경 증강 현실 경험의 더 상세한 예(701)를 제공한다. 도시된 바와 같이, 증강 현실 안경이 클라이언트 디바이스(102)의 카메라로부터 수신된 이미지에서 사용자의 얼굴의 묘사 위에 제시되는 그래픽 사용자 인터페이스(740)가 제공된다. 메시징 클라이언트(104)는 사용자로부터 음성 입력(742)을 수신할 수 있다. 음성 입력(742)은 "투명 렌즈 있어요?"를 특정할 수 있다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 스키마(예를 들어, 웨어러블 증강 현실 경험과 연관된 객체들 및 속성들)와 함께 음성 입력(742)을 처리하고 의도/슬롯들의 세트를 생성한다. 예로서, 생성된 의도들/슬롯들은 안경_변경 의도 및 안경_렌즈:투명 슬롯을 포함한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 이러한 의도들/슬롯들을 사용하여, 렌즈 객체의 속성 값을 투명으로 변경하는 것과 같은, 대화 기반 안경 증강 현실 경험과 연관된 구성가능한 엔티티에 대한 업데이트를 생성한다. 이 변경은 이어서 사용자에게 보여지는 업데이트된 그래픽 사용자 인터페이스에 반영된다. 또한, 자동화된 응답(744)은 생성된 의도/슬롯에 기초하여 생성되고 사용자에게 청각적으로 제시된다.
제2 음성 입력(746)은 업데이트된 그래픽 사용자 인터페이스를 사용자에게 제시한 후에 사용자로부터 후속하여 수신된다. 제2 음성 입력(746)은 "더 어두운 테를 써볼 수 있을까요?"를 지정할 수 있다. 제2 음성 입력(746)은 증강 현실 경험의 스키마 또는 표시를 지정하지 않는다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 결정된 스키마(예를 들어, 웨어러블 증강 현실 경험과 연관된 객체들 및 속성들)와 함께 제2 음성 입력(746)을 처리하고 제2 세트의 의도/슬롯들을 생성한다. 예로서, 생성된 의도들/슬롯들은 슬롯 값에 대해 안경_변경 의도 및 안경_테:더 어두운 컬러를 포함한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 이러한 의도들/슬롯들을 사용하여, 테 컬러 객체의 속성 값을 더 어둡게 변경하는 것(현재 속성 값을 다음으로 더 높거나 더 낮은 속성 값으로 증가시키는 것)과 같은, 대화 기반 안경 증강 현실 경험과 연관된 구성가능한 엔티티에 대한 업데이트를 생성한다. 이 변경은 이어서 사용자에게 보여지는 추가의 업데이트된 그래픽 사용자 인터페이스에 반영된다. 또한, 다른 자동화된 응답(748)은 생성된 의도/슬롯에 기초하여 생성되고 사용자에게 청각적으로 제시된다.
다시 도 7a를 참조하면, 제2 그래픽 사용자 인터페이스(720)는 아바타 기반 증강 현실 경험을 나타낸다. 이러한 경험에서, 증강 현실 아바타가 클라이언트 디바이스(102)의 디스플레이 상에 제시된다. 증강 현실 아바타는 복수의 객체들 및 눈 컬러, 눈 크기, 귀 크기, 모발 컬러, 모발 타입, 성별 등과 같은 각각의 속성들을 포함하는 구성가능한 엔티티와 연관된다. 메시징 클라이언트(104)는 사용자로부터 음성 입력(722)을 수신할 수 있다. 음성 입력(722)은 "귀엽고 동그란 눈으로 바꾸면 어떨지 보여줘"를 특정할 수 있다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 스키마(예를 들어, 아바타 증강 현실 경험과 연관된 객체들 및 속성들)와 함께 음성 입력(722)을 처리하고 의도/슬롯들의 세트를 생성한다. 예로서, 생성된 의도들/슬롯들(724)은 눈_변경 의도 및 눈_타입:귀여움 슬롯을 포함한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 이러한 의도들/슬롯들(724)을 사용하여, 눈 타입 객체의 속성 값을 앙증맞음으로 변경하는 것과 같은, 아바타-기반 증강 현실 경험과 연관된 구성가능한 엔티티에 대한 업데이트를 생성한다. 이 경우, 대화 기반 AR 시스템(230)은 음성 입력(722)에서 명시적으로 언급되지 않았지만 음성 입력에서의 하나 이상의 단어와 연관되는 것으로 추론된(예를 들어, 귀엽고 동그란) 속성 값을 생성하였다. 이 변경은 그 후, 예컨대 그래픽 사용자 인터페이스(720)에 제시된 눈들의 형상 및 스타일을 변경함으로써, 사용자에게 제시된 업데이트된 그래픽 사용자 인터페이스(720)에 반영된다.
제3 그래픽 사용자 인터페이스(730)는 메이크업 애플리케이션 증강 현실 경험을 나타낸다. 이러한 경험에서, 증강 현실 메이크업 요소들은 클라이언트 디바이스(102)의 디스플레이 상의 이미지에서 사용자의 얼굴의 묘사 위에 제시된다. 메시징 클라이언트(104)는 "나이스 블루 계열 립스틱을 써보죠"와 같은 음성 입력을 사용자로부터 수신할 수 있다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 스키마(예를 들어, 메이크업 증강 현실 경험과 연관된 객체들 및 속성들)와 함께 음성 입력을 처리하고 의도/슬롯들의 세트(예를 들어, 립스틱_바름 및 립스틱_컬러:청색 슬롯)를 생성한다. 대화 기반 AR 시스템(230)은 이러한 의도들/슬롯들을 사용하여, 얼굴의 입술 영역 상에 제시되는 립스틱 객체의 속성 값을 청색으로 변경하는 것과 같은, 메이크업 애플리케이션 증강 현실 경험과 연관된 구성가능한 엔티티에 대한 업데이트를 생성한다.
제3 그래픽 사용자 인터페이스(730)는 상이한 타입들의 메이크업과 같은 하나 이상의 증강 현실 요소를 포함하는 대화 기반 증강 현실 경험을 나타낸다. 대화 기반 증강 현실 경험은 사용자가 가상으로 적용되고 있는 메이크업에 대한 다양한 변경들(예를 들어, 립스틱 컬러들의 변경)을 요청하는 것과 같이, 하나 이상의 증강 현실 요소에 대한 대안들을 탐색할 수 있게 한다. 이 예에서, 제1 증강 현실 요소는 제1 컬러의 립스틱과 같은 대화 기반 증강 현실 경험에서 디스플레이된다. 립스틱 컬러를 더 어두운 컬러로 변경하라는 요청과 같은, 제1 증강 현실 요소에 대한 대안을 탐색하기 위해 사용자로부터의 대화형 입력이 수신된다. 대화 기반 증강 현실 경험은, 예컨대 제1 컬러의 더 어두운 색조인 제2 컬러로 립스틱을 선택하고 제시함으로써, 사용자로부터 대화 입력을 수신하는 것에 응답하여 제1 증강 현실 요소를 제2 증강 현실 요소로 대체한다. 대화 기반 증강 현실 경험은 사용자에게 그들이 변화들에 만족하는지를 질문하는 것과 같은 대화 입력에 대한 가청 응답을 생성한다. 대화 기반 증강 현실 경험은, 예컨대 사용자가 현재 가상으로 사용자에게 제시되고 있는 컬러로 립스틱이 사용자에게 물리적으로 전달되도록 주문할 수 있게 함으로써, 추가적인 대화 입력에 응답하여 대화 기반 증강 현실 경험과 연관된 아이템에 대한 구매 거래를 가능하게 한다.
도 8은 예시적인 예들에 따른, 프로세스(800)를 수행함에 있어서 메시징 클라이언트(104)의 예시적인 동작들을 예시하는 흐름도이다. 프로세스(800)는 프로세스(800)의 동작들이 메시징 서버 시스템(108)의 기능 컴포넌트들에 의해 부분적으로 또는 전체적으로 수행될 수 있도록 하나 이상의 프로세서에 의한 실행을 위한 컴퓨터 판독가능 명령어들로 구체화될 수 있고; 따라서, 프로세스(800)는 이를 참조하여 예로서 아래에 설명된다. 그러나, 다른 예들에서, 프로세스(800)의 동작들 중 적어도 일부가 다양한 다른 하드웨어 구성들 상에 배치될 수 있다. 프로세스(800)에서의 동작들은 임의의 순서로, 병렬로 수행될 수 있거나, 또는 완전히 스킵되고 생략될 수 있다.
동작 801에서, 메시징 클라이언트(104)는, 메시징 애플리케이션에 의한 디스플레이를 위해, 하나 이상의 증강 현실 요소를 포함하는 이미지를 생성하고, 하나 이상의 증강 현실 요소는 위에서 논의된 바와 같이, 구성가능한 엔티티와 연관된다.
동작 802에서, 메시징 클라이언트(104)는 위에서 논의된 바와 같이, 사용자로부터 음성 입력을 수신한다.
동작 803에서, 메시징 클라이언트(104)는 위에서 논의된 바와 같이, 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 스키마를 결정한다.
동작 804에서, 메시징 클라이언트(104)는, 위에서 논의된 바와 같이, 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값을 결정하기 위해 스키마에 따라 음성 입력이 음성 이해 모델에 의해 처리되게 한다.
동작 805에서, 메시징 클라이언트(104)는 위에서 논의된 바와 같이, 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값에 기초하여 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 구성가능한 엔티티를 업데이트한다.
동작 806에서, 메시징 클라이언트(104)는 위에서 논의된 바와 같이, 업데이트된 구성가능한 엔티티에 기초하여 이미지 내의 하나 이상의 증강 현실 요소를 수정한다.
머신 아키텍처
도 9는 머신(900)으로 하여금 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 어느 하나 이상을 수행하게 하기 위한 명령어들(908)(예를 들어, 소프트웨어, 프로그램, 애플리케이션, 애플릿, 앱, 또는 다른 실행가능 코드)이 실행될 수 있는 머신(900)의 도식적 표현이다. 예를 들어, 명령어들(908)은 머신(900)으로 하여금 본 명세서에 설명된 방법들 중 어느 하나 이상을 실행하게 할 수 있다. 명령어들(908)은 범용의, 프로그램되지 않은 머신(900)을 설명되고 예시된 기능들을 설명된 방식으로 수행하도록 프로그램된 특정 머신(900)으로 변환한다. 머신(900)은 독립형 디바이스로서 동작할 수 있거나 다른 머신들에 결합(예를 들어, 네트워크화)될 수 있다. 네트워크화된 배치에서, 머신(900)은 서버-클라이언트 네트워크 환경에서 서버 머신 또는 클라이언트 머신의 능력으로, 또는 피어-투-피어(또는 분산형) 네트워크 환경에서 피어 머신으로서 동작할 수 있다. 머신(900)은 서버 컴퓨터, 클라이언트 컴퓨터, 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 넷북, 셋톱 박스(STB), 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 엔터테인먼트 미디어 시스템, 셀룰러 전화, 스마트폰, 모바일 디바이스, 웨어러블 디바이스(예를 들어, 스마트워치), 스마트 홈 디바이스(예를 들어, 스마트 어플라이언스), 다른 스마트 디바이스들, 웹 어플라이언스, 네트워크 라우터, 네트워크 스위치, 네트워크 브리지, 또는 머신(900)에 의해 취해질 액션들을 특정하는 명령어들(908)을 순차적으로 또는 다른 방식으로 실행할 수 있는 임의의 머신을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. 또한, 단일 머신(900)만이 예시되어 있지만, "머신"이라는 용어는 또한 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 어느 하나 이상을 수행하기 위해 명령어들(908)을 개별적으로 또는 공동으로 실행하는 머신들의 컬렉션을 포함하는 것으로 고려되어야 한다. 예를 들어, 머신(900)은 클라이언트 디바이스(102) 또는 메시징 서버 시스템(108)의 일부를 형성하는 다수의 서버 디바이스들 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 머신(900)은 또한, 특정 방법 또는 알고리즘의 특정 동작들은 서버측에서 수행되고 특정 방법 또는 알고리즘의 특정 동작들은 클라이언트측에서 수행되는 상태로, 클라이언트 및 서버 시스템들 둘 다를 포함할 수 있다.
머신(900)은 버스(940)를 통해 서로 통신하도록 구성될 수 있는 프로세서들(902), 메모리(904), 및 입력/출력(I/O) 컴포넌트들(938)을 포함할 수 있다. 예에서, 프로세서들(902)(예를 들어, CPU(Central Processing Unit), RISC(Reduced Instruction Set Computing) 프로세서, CISC(Complex Instruction Set Computing) 프로세서, GPU(Graphics Processing Unit), DSP(Digital Signal Processor), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), RFIC(Radio-Frequency Integrated Circuit), 다른 프로세서, 또는 이들의 임의의 적합한 조합)은, 예를 들어, 명령어들(908)을 실행하는 프로세서(906) 및 프로세서(910)를 포함할 수 있다. "프로세서"라는 용어는 명령어들을 동시에 실행할 수 있는 2개 이상의 독립적인 프로세서들(때때로 "코어들"이라고 지칭됨)을 포함할 수 있는 멀티-코어 프로세서들을 포함하도록 의도된다. 도 9는 다수의 프로세서들(902)을 도시하지만, 머신(900)은 단일 코어를 갖는 단일 프로세서, 다수의 코어들을 갖는 단일 프로세서(예를 들어, 멀티 코어 프로세서), 단일 코어를 갖는 다수의 프로세서들, 다수의 코어들을 갖는 다수의 프로세서들, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
메모리(904)는 메인 메모리(912), 정적 메모리(914), 및 저장 유닛(916)을 포함하며, 이들 모두는 버스(940)를 통해 프로세서들(902)에 액세스가능하다. 메인 메모리(912), 정적 메모리(914), 및 저장 유닛(916)은 본 명세서에 설명된 방법론들 또는 기능들 중 어느 하나 이상을 구현하는 명령어들(908)을 저장한다. 명령어들(908)은 또한, 머신(900)에 의한 그의 실행 동안, 완전히 또는 부분적으로, 메인 메모리(912) 내에, 정적 메모리(914) 내에, 저장 유닛(916) 내의 머신 판독가능 매체 내에, 프로세서들(902) 중 적어도 하나 내에(예를 들어, 프로세서의 캐시 메모리 내에), 또는 이들의 임의의 적합한 조합으로 상주할 수 있다.
I/O 컴포넌트들(938)은 입력을 수신하고, 출력을 제공하고, 출력을 생성하고, 정보를 송신하고, 정보를 교환하고, 측정들을 캡처하는 등을 위한 매우 다양한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 특정 머신에 포함되는 특정 I/O 컴포넌트들(938)은 머신의 타입에 의존할 것이다. 예를 들어, 이동 전화들과 같은 휴대용 머신들은 터치 입력 디바이스 또는 다른 이러한 입력 메커니즘들을 포함할 수 있는 반면, 헤드리스 서버 머신은 이러한 터치 입력 디바이스를 포함하지 않을 가능성이 있을 것이다. I/O 컴포넌트들(938)은 도 9에 도시되지 않은 많은 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다는 것을 이해할 것이다. 다양한 예들에서, I/O 컴포넌트들(938)은 사용자 출력 컴포넌트들(924) 및 사용자 입력 컴포넌트들(926)을 포함할 수 있다. 사용자 출력 컴포넌트들(924)은 시각적 컴포넌트들(예를 들어, 플라즈마 디스플레이 패널(PDP), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 액정 디스플레이(LCD), 프로젝터, 또는 음극선관(CRT)과 같은 디스플레이), 음향 컴포넌트들(예를 들어, 스피커들), 햅틱 컴포넌트들(예를 들어, 진동 모터, 저항 메커니즘들), 다른 신호 생성기들 등을 포함할 수 있다. 사용자 입력 컴포넌트들(926)은 영숫자 입력 컴포넌트들(예를 들어, 키보드, 영숫자 입력을 수신하도록 구성된 터치 스크린, 포토-광학 키보드, 또는 다른 영숫자 입력 컴포넌트들), 포인트 기반 입력 컴포넌트들(예를 들어, 마우스, 터치패드, 트랙볼, 조이스틱, 모션 센서, 또는 다른 포인팅 기구), 촉각 입력 컴포넌트들(예를 들어, 물리적 버튼, 터치들 또는 터치 제스처들의 위치 및 힘을 제공하는 터치 스크린, 또는 다른 촉각 입력 컴포넌트들), 오디오 입력 컴포넌트들(예를 들어, 마이크로폰) 등을 포함할 수 있다.
추가 예들에서, I/O 컴포넌트들(938)은, 광범위한 다른 컴포넌트들 중에서도, 바이오메트릭 컴포넌트들(928), 모션 컴포넌트들(930), 환경 컴포넌트들(932), 또는 위치 컴포넌트들(934)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 바이오메트릭 컴포넌트들(928)은 표현들(예를 들어, 손 표현들, 얼굴 표정들, 음성 표현들, 신체 제스처들, 또는 눈 추적)을 검출하고, 생체신호들(예를 들어, 혈압, 심박수, 체온, 땀, 또는 뇌파들)을 측정하고, 사람을 식별(예를 들어, 음성 식별, 망막 식별, 얼굴 식별, 지문 식별, 또는 뇌전도 기반 식별) 등을 수행하는 컴포넌트들을 포함한다. 모션 컴포넌트들(930)은 가속도 센서 컴포넌트들(예를 들어, 가속도계), 중력 센서 컴포넌트들, 회전 센서 컴포넌트들(예를 들어, 자이로스코프)을 포함한다.
환경 컴포넌트들(932)은, 예를 들어, (정지 이미지/사진 및 비디오 능력들을 갖는) 하나 이상의 카메라, 조명 센서 컴포넌트들(예를 들어, 광도계), 온도 센서 컴포넌트들(예를 들어, 주변 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), 근접 센서 컴포넌트들(예를 들어, 인근 객체들을 검출하는 적외선 센서들), 가스 센서들(예를 들어, 안전을 위해 유해 가스들의 농도들을 검출하거나 대기 내의 오염물질들을 측정하기 위한 가스 검출 센서들), 또는 주변 물리적 환경에 대응하는 표시들, 측정들, 또는 신호들을 제공할 수 있는 다른 컴포넌트들을 포함한다.
카메라들과 관련하여, 클라이언트 디바이스(102)는 예를 들어, 클라이언트 디바이스(102)의 전방 표면 상의 전면 카메라들 및 클라이언트 디바이스(102)의 후방 표면 상의 후면 카메라들을 포함하는 카메라 시스템을 가질 수 있다. 전면 카메라들은, 예를 들어, 클라이언트 디바이스(102)의 사용자의 정지 이미지들 및 비디오(예를 들어, "셀카들")를 캡처하는 데 사용될 수 있으며, 이는 이어서 위에서 설명한 증강 데이터(예를 들어, 필터들)로 증강될 수 있다. 후면 카메라들은, 예를 들어, 보다 전통적인 카메라 모드에서 정지 이미지들 및 비디오들을 캡처하는 데 사용될 수 있으며, 이러한 이미지들은 유사하게 증강 데이터로 증강된다. 전방 및 후면 카메라들 외에도, 클라이언트 디바이스(102)는 360° 사진들 및 비디오들을 캡처하기 위한 360° 카메라를 또한 포함할 수 있다.
추가로, 클라이언트 디바이스(102)의 카메라 시스템은, 클라이언트 디바이스(102)의 전방 및 후방측들 상에 이중 후면 카메라들(예를 들어, 주 카메라뿐만 아니라 깊이 감지(depth-sensing) 카메라), 또는 심지어 삼중, 사중 또는 오중 후면 카메라 구성들을 포함할 수 있다. 이러한 다수의 카메라 시스템들은, 예를 들어, 와이드 카메라, 울트라 와이드 카메라, 망원 사진 카메라, 매크로 카메라, 및 깊이 센서를 포함할 수 있다.
위치 컴포넌트들(934)은 위치 센서 컴포넌트들(예를 들어, GPS 수신기 컴포넌트), 고도 센서 컴포넌트들(예를 들어, 고도계들 또는 고도가 도출될 수 있는 기압을 검출하는 기압계들), 배향 센서 컴포넌트들(예를 들어, 자력계들) 등을 포함한다.
통신은 매우 다양한 기술들을 사용하여 구현될 수 있다. I/O 컴포넌트들(938)은 머신(900)을 각각의 결합 또는 접속들을 통해 네트워크(920) 또는 디바이스들(922)에 결합하도록 동작가능한 통신 컴포넌트들(936)을 더 포함한다. 예를 들어, 통신 컴포넌트들(936)은 네트워크 인터페이스 컴포넌트 또는 네트워크(920)와 인터페이스하기 위한 다른 적절한 디바이스를 포함할 수 있다. 추가 예들에서, 통신 컴포넌트들(936)은 유선 통신 컴포넌트들, 무선 통신 컴포넌트들, 셀룰러 통신 컴포넌트들, NFC(Near Field Communication) 컴포넌트들, Bluetooth® 컴포넌트들(예를 들어, Bluetooth® Low Energy), Wi-Fi® 컴포넌트들, 및 다른 양상들을 통해 통신을 제공하는 다른 통신 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 디바이스(922)는, 또 다른 머신 또는 임의의 매우 다양한 주변 디바이스(예를 들어, USB를 통해 결합된 주변 디바이스)일 수 있다.
더욱이, 통신 컴포넌트들(936)은 식별자들을 검출할 수 있거나 식별자들을 검출하도록 동작가능한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 컴포넌트들(936)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) 코드와 같은 다차원 바코드들, Aztec 코드, Data Matrix, Dataglyph, MaxiCode, PDF417, Ultra Code, UCC RSS-2D 바코드, 및 다른 광학 코드들을 검출하기 위한 광학 센서), 또는 음향 검출 컴포넌트들(예를 들어, 태깅된 오디오 신호들을 식별하기 위한 마이크로폰들)을 포함할 수 있다. 또한, 인터넷 프로토콜(IP) 지리위치를 통한 위치, Wi-Fi® 신호 삼각측량을 통한 위치, 특정 위치를 나타낼 수 있는 NFC 비컨 신호 검출을 통한 위치 등과 같은 다양한 정보가 통신 컴포넌트들(936)을 통해 도출될 수 있다.
다양한 메모리들(예를 들어, 메인 메모리(912), 정적 메모리(914), 및 프로세서들(902)의 메모리) 및 저장 유닛(916)은 본 명세서에 설명된 방법론들 또는 기능들 중 어느 하나 이상을 구현하거나 그에 의해 사용되는 명령어들 및 데이터 구조들(예를 들어, 소프트웨어)의 하나 이상의 세트를 저장할 수 있다. 이러한 명령어들(예를 들어, 명령어들(908))은 프로세서들(902)에 의해 실행될 때, 다양한 동작들로 하여금 개시된 예들을 구현하게 한다.
명령어들(908)은 송신 매체를 사용하여, 네트워크 인터페이스 디바이스(예를 들어, 통신 컴포넌트들(936)에 포함된 네트워크 인터페이스 컴포넌트)를 통해 그리고 여러 잘 알려진 전송 프로토콜들(예를 들어, HTTP(hypertext transfer protocol)) 중 어느 하나를 사용하여 네트워크(920)를 통해 전송 또는 수신될 수 있다. 유사하게, 명령어들(908)은 디바이스들(922)에 대한 결합(예를 들어, 피어-투-피어 결합)을 통해 송신 매체를 사용하여 송신되거나 또는 수신될 수 있다.
소프트웨어 아키텍처
도 10은 본 명세서에 설명된 디바이스들 중 어느 하나 이상에 설치될 수 있는 소프트웨어 아키텍처(1004)를 예시하는 블록도(1000)이다. 소프트웨어 아키텍처(1004)는 프로세서들(1020), 메모리(1026), 및 I/O 컴포넌트들(1038)을 포함하는 머신(1002)과 같은 하드웨어에 의해 지원된다. 이 예에서, 소프트웨어 아키텍처(1004)는 각각의 계층이 특정 기능성을 제공하는 계층들의 스택으로서 개념화될 수 있다. 소프트웨어 아키텍처(1004)는 운영 체제(1012), 라이브러리들(1010), 프레임워크들(1008), 및 애플리케이션들(1006)과 같은 계층들을 포함한다. 동작식으로, 애플리케이션들(1006)은 소프트웨어 스택을 통해 API 호출들(1050)을 기동하고 API 호출들(1050)에 응답하여 메시지들(1052)을 수신한다.
운영 체제(1012)는 하드웨어 리소스들을 관리하고 공통 서비스들을 제공한다. 운영 체제(1012)는, 예를 들어, 커널(1014), 서비스들(1016), 및 드라이버들(1022)을 포함한다. 커널(1014)은 하드웨어와 다른 소프트웨어 계층들 사이의 추상화 계층으로서 작용한다. 예를 들어, 커널(1014)은, 다른 기능 중에서, 메모리 관리, 프로세서 관리(예를 들어, 스케줄링), 컴포넌트 관리, 네트워크화, 및 보안 설정을 제공한다. 서비스들(1016)은 다른 소프트웨어 계층들을 위한 다른 공통 서비스들을 제공할 수 있다. 드라이버들(1022)은 기본 하드웨어를 제어하거나 그와 인터페이싱하는 것을 담당한다. 예를 들어, 드라이버들(1022)은 디스플레이 드라이버들, 카메라 드라이버들, BLUETOOTH® 또는 BLUETOOTH® Low Energy 드라이버들, 플래시 메모리 드라이버들, 직렬 통신 드라이버들(예를 들면, USB 드라이버들), Wi-Fi® 드라이버들, 오디오 드라이버들, 전력 관리 드라이버들 등을 포함할 수 있다.
라이브러리들(1010)은 애플리케이션들(1006)에 의해 사용되는 공통 로우-레벨 인프라스트럭처를 제공한다. 라이브러리들(1010)은, 메모리 할당 기능들, 문자열 조작 기능들, 수학 기능들 등과 같은 기능들 제공할 수 있는 시스템 라이브러리들(1018)(예를 들어, C 표준 라이브러리)를 포함할 수 있다. 또한, 라이브러리들(1010)은, 미디어 라이브러리들(예를 들어, MPEG4(Moving Picture Experts Group-4), H.264 또는 AVC(Advanced Video Coding), MP3(Moving Picture Experts Group Layer-3), AAC(Advanced Audio Coding), AMR(Adaptive Multi-Rate) 오디오 코덱, JPG 또는 JPEG(Joint Photographic Experts Group), 또는 PNG(Portable Network Graphics)와 같은 다양한 미디어 포맷들의 제시 및 조작을 지원하는 라이브러리들), 그래픽 라이브러리들(예를 들어, 디스플레이 상의 그래픽 콘텐츠에서 2차원(2D) 및 3차원(3D)으로 렌더링하기 위해 사용되는 OpenGL 프레임워크), 데이터베이스 라이브러리들(예를 들어, 다양한 관계형 데이터베이스 기능들을 제공하는 SQLite), 웹 라이브러리들(예를 들어, 웹 브라우징 기능성을 제공하는 WebKit) 등과 같은 API 라이브러리들(1024)을 포함할 수 있다. 라이브러리들(1010)은 또한, 많은 다른 API를 애플리케이션(1006)에 제공하는 매우 다양한, 다른 라이브러리(1028)를 포함할 수 있다.
프레임워크들(1008)은 애플리케이션들(1006)에 의해 사용되는 공통 고레벨 인프라스트럭처(high-level infrastructure)를 제공한다. 예를 들어, 프레임워크들(1008)은, 다양한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기능, 하이-레벨 리소스 관리, 및 하이-레벨 위치 서비스를 제공한다. 프레임워크들(1008)은 애플리케이션(1006)에 의해 이용될 수 있는 광범위한 스펙트럼의 다른 API들을 제공할 수 있고, 그 중 일부는 특정한 운영 체제 또는 플랫폼 특정적일 수 있다.
예에서, 애플리케이션들(1006)은 홈 애플리케이션(1036), 연락처 애플리케이션(1030), 브라우저 애플리케이션(1032), 북 리더 애플리케이션(1034), 위치 애플리케이션(1042), 미디어 애플리케이션(1044), 메시징 애플리케이션(1046), 게임 애플리케이션(1048), 및 외부 애플리케이션(1040)과 같은 광범위한 다른 애플리케이션들을 포함할 수 있다. 애플리케이션들(1006)은 프로그램들에 정의된 함수들을 실행하는 프로그램들이다. 객체 지향(object-oriented) 프로그램 언어들(예를 들어, Objective-C, Java, 또는 C++) 또는 절차적 프로그램 언어들(procedural programming language)(예를 들어, C 또는 어셈블리 언어)과 같은, 다양한 방식으로 구조화된, 애플리케이션들(1006) 중 하나 이상을 생성하기 위해 다양한 프로그램 언어들이 이용될 수 있다. 특정 예에서, 외부 애플리케이션(1040)(예를 들어, 특정 플랫폼의 벤더 이외의 엔티티에 의해 ANDROID™ 또는 IOS™ SDK(software development kit)를 사용하여 개발되는 애플리케이션)은 IOS™, ANDROID™, WINDOWS® Phone, 또는 다른 모바일 운영 체제와 같은 모바일 운영 체제 상에서 실행되는 모바일 소프트웨어일 수 있다. 이 예에서, 외부 애플리케이션(1040)은 본 명세서에 설명된 기능성을 용이하게 하기 위해 운영 체제(1012)에 의해 제공되는 API 호출들(1050)을 기동할 수 있다.
용어
"캐리어 신호(carrier signal)"는 머신에 의한 실행을 위한 명령어들을 저장, 인코딩, 또는 운반할 수 있는 임의의 무형 매체를 지칭하고, 이러한 명령어들의 통신을 용이하게 하기 위한 디지털 또는 아날로그 통신 신호들 또는 다른 무형 매체를 포함한다. 명령어들은 네트워크 인터페이스 디바이스를 통해 송신 매체를 사용하여 네트워크를 통해 송신되거나 수신될 수 있다.
"클라이언트 디바이스"는 하나 이상의 서버 시스템 또는 다른 클라이언트 디바이스들로부터 리소스들을 획득하기 위해 통신 네트워크에 인터페이스하는 임의의 머신을 지칭한다. 클라이언트 디바이스는, 이동 전화, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱, PDA(portable digital assistant), 스마트폰, 태블릿, 울트라북, 넷북, 랩톱, 멀티-프로세서 시스템, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램가능한 소비자 가전 제품, 게임 콘솔, 셋톱 박스, 또는 사용자가 네트워크에 액세스하기 위해 사용할 수 있는 임의의 다른 통신 디바이스일 수 있지만, 이에 제한되지 않는다.
"통신 네트워크"는 애드혹 네트워크, 인트라넷, 엑스트라넷, VPN(virtual private network), LAN(local area network), WLAN(wireless LAN), WAN(wide area network), WWAN(wireless WAN), MAN(metropolitan area network), 인터넷, 인터넷의 일부, PSTN(Public Switched Telephone Network)의 일부, POTS(plain old telephone service) 네트워크, 셀룰러 전화 네트워크, 무선 네트워크, Wi-Fi® 네트워크, 다른 타입의 네트워크, 또는 2개 이상의 이러한 네트워크의 조합일 수 있는 네트워크의 하나 이상의 부분을 지칭한다. 예를 들어, 네트워크 또는 네트워크의 일부는 무선 또는 셀룰러 네트워크를 포함할 수 있고, 결합은 CDMA(Code Division Multiple Access) 접속, GSM(Global System for Mobile communications) 접속, 또는 다른 타입들의 셀룰러 또는 무선 결합일 수 있다. 이 예에서, 결합은 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, 3G를 포함하는 3GPP(third Generation Partnership Project), 4G(fourth generation wireless) 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 조직들에 의해 정의된 다른 것들, 다른 장거리 프로토콜들, 또는 다른 데이터 전송 기술과 같은, 다양한 타입의 데이터 전송 기술들 중 임의의 것을 구현할 수 있다.
"컴포넌트(Component)"는 기능 또는 서브루틴 호출들, 분기 포인트들, API들, 또는 특정 처리 또는 제어 기능들의 파티셔닝 또는 모듈화를 제공하는 다른 기술들에 의해 정의되는 경계들을 갖는 디바이스, 물리적 엔티티, 또는 로직을 지칭한다. 컴포넌트들은 그들의 인터페이스들을 통해 다른 컴포넌트들과 조합되어 머신 프로세스를 수행할 수 있다. 컴포넌트는 다른 컴포넌트들 및 일반적으로 관련된 기능들 중 특정 기능을 수행하는 프로그램의 일부와 함께 사용하도록 설계되는 패키징된 기능적 하드웨어 유닛일 수 있다.
컴포넌트들은 소프트웨어 컴포넌트들(예를 들어, 머신 판독가능 매체 상에 구체화된 코드) 또는 하드웨어 컴포넌트들 중 하나를 구성할 수 있다. "하드웨어 컴포넌트"는 특정 동작들을 수행할 수 있는 유형적 유닛(tangible unit)이고, 특정 물리적 방식으로 구성되거나 배열될 수 있다. 다양한 예시적인 예들에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예를 들어, 독립형 컴퓨터 시스템, 클라이언트 컴퓨터 시스템, 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 하드웨어 컴포넌트(예를 들어, 프로세서 또는 프로세서들의 그룹)는 본 명세서에 설명된 바와 같은 특정 동작들을 수행하도록 동작하는 하드웨어 컴포넌트로서 소프트웨어(예를 들어, 애플리케이션 또는 애플리케이션 부분)에 의해 구성될 수 있다.
하드웨어 컴포넌트는 또한, 기계적으로, 전자적으로, 또는 이들의 임의의 적합한 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 컴포넌트는 특정 동작들을 수행하도록 영구적으로 구성된 전용 회로 또는 로직을 포함할 수 있다. 하드웨어 컴포넌트는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC(application specific integrated circuit)와 같은 특수 목적 프로세서일 수 있다. 하드웨어 컴포넌트는 또한, 특정 동작들을 수행하도록 소프트웨어에 의해 일시적으로 구성된 프로그램가능 로직 또는 회로부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 컴포넌트는 범용 프로세서 또는 다른 프로그램가능 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 이러한 소프트웨어에 의해 구성되고 나면, 하드웨어 컴포넌트들은 구성된 기능들을 수행하도록 독자적으로 맞춤화된(uniquely tailored) 특정 머신들(또는 머신의 특정 컴포넌트들)이 되고 더 이상 범용 프로세서들이 아니다. 하드웨어 컴포넌트를 기계적으로, 전용의 영구적으로 구성된 회로에, 또는 일시적으로 구성된 회로(예를 들어, 소프트웨어에 의해 구성됨)에 구현하기로 하는 결정은 비용 및 시간 고려사항들에 의해 주도될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 따라서, "하드웨어 컴포넌트"(또는 "하드웨어 구현 컴포넌트(hardware-implemented component)")라는 문구는, 유형 엔티티, 즉, 특정 방식으로 동작하거나 본 명세서에 설명된 특정 동작들을 수행하도록 물리적으로 구성되거나, 영구적으로 구성되거나(예를 들어, 하드와이어드) 또는 일시적으로 구성되는(예를 들어, 프로그램되는) 엔티티를 포괄하는 것으로 이해해야 한다.
하드웨어 컴포넌트들이 일시적으로 구성되는(예를 들어, 프로그램되는) 예들을 고려하면, 하드웨어 컴포넌트들 각각은 임의의 한 시점에서 구성되거나 인스턴스화될 필요는 없다. 예를 들어, 하드웨어 컴포넌트가 소프트웨어에 의해 특수 목적 프로세서가 되도록 구성된 범용 프로세서를 포함하는 경우, 범용 프로세서는 상이한 시간들에서 (예를 들어, 상이한 하드웨어 컴포넌트들을 포함하는) 각각 상이한 특수 목적 프로세서들로서 구성될 수 있다. 따라서 소프트웨어는, 예를 들어, 특정 프로세서 또는 프로세서들을 구성하여 하나의 시간 인스턴스에서 특정 하드웨어 컴포넌트를 구성하고 상이한 시간 인스턴스에서 상이한 하드웨어 컴포넌트를 구성한다.
하드웨어 컴포넌트들은 다른 하드웨어 컴포넌트들에 정보를 제공하고 다른 하드웨어 컴포넌트들로부터 정보를 수신할 수 있다. 그에 따라, 설명된 하드웨어 컴포넌트들은 통신가능하게 결합되어 있는 것으로 간주될 수 있다. 다수의 하드웨어 컴포넌트들이 동시에 존재하는 경우에, (예를 들어, 적절한 회로들 및 버스들을 통한) 하드웨어 컴포넌트들 중 2개 이상 사이의 신호 송신을 통해 통신이 달성될 수 있다. 다수의 하드웨어 컴포넌트가 상이한 시간들에서 구성되거나 인스턴스화되는 예들에서, 이러한 하드웨어 컴포넌트들 사이의 통신은, 예를 들어, 다수의 하드웨어 컴포넌트들이 액세스할 수 있는 메모리 구조들에서의 정보의 저장 및 검색을 통해 달성될 수 있다. 예를 들어, 하나의 하드웨어 컴포넌트는 동작을 수행하고, 그에 통신가능하게 결합되는 메모리 디바이스에 해당 동작의 출력을 저장할 수 있다. 이어서, 추가의 하드웨어 컴포넌트는, 나중에, 메모리 디바이스에 액세스하여 저장된 출력을 검색 및 처리할 수 있다. 하드웨어 컴포넌트들은 또한 입력 또는 출력 디바이스들과의 통신들을 개시할 수 있고, 리소스(예를 들어, 정보의 컬렉션) 상에서 동작할 수 있다.
본 명세서에 설명된 예시적인 방법들의 다양한 동작들은, 관련 동작들을 수행하도록 일시적으로 구성되거나(예컨대, 소프트웨어에 의함) 또는 영구적으로 구성되는 하나 이상의 프로세서들에 의해 적어도 부분적으로 수행될 수 있다. 일시적으로 구성되든 또는 영구적으로 구성되든 간에, 이러한 프로세서들은 본 명세서에 설명되는 하나 이상의 동작 또는 기능을 수행하도록 동작하는 프로세서 구현 컴포넌트들을 구성할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "프로세서 구현 컴포넌트"는 하나 이상의 프로세서들을 사용하여 구현된 하드웨어 컴포넌트를 지칭한다. 유사하게, 본 명세서에 설명된 방법들은 특정 프로세서 또는 프로세서들을 하드웨어의 일 예로 하여 적어도 부분적으로 프로세서 구현될 수 있다. 예를 들어, 방법의 동작들 중 적어도 일부가 하나 이상의 프로세서(902) 또는 프로세서 구현 컴포넌트에 의해 수행될 수 있다. 더욱이, 하나 이상의 프로세서들은 "클라우드 컴퓨팅" 환경에서 또는 "SaaS(software as a service)"로서 관련 동작들의 수행을 지원하도록 또한 동작할 수 있다. 예를 들어, 동작들 중 적어도 일부는 (프로세서들을 포함하는 머신들의 예들로서) 컴퓨터들의 그룹에 의해 수행될 수 있고, 이러한 동작들은 네트워크(예를 들어, 인터넷)를 통해 그리고 하나 이상의 적절한 인터페이스(예를 들어, API)를 통해 액세스가능하다. 동작들 중 특정한 동작의 수행은 단일 머신 내에 상주할 뿐만 아니라 다수의 머신들에 걸쳐 배치되는 프로세서들 간에 분산될 수 있다. 일부 예시적인 예들에서, 프로세서들 또는 프로세서 구현 컴포넌트들은 단일의 지리적 위치에(예컨대, 가정 환경, 사무실 환경, 또는 서버 팜 내에) 위치될 수 있다. 다른 예시적인 예들에서, 프로세서들 또는 프로세서 구현 컴포넌트들은 다수의 지리적 위치에 걸쳐 분산될 수 있다.
"컴퓨터 판독가능 저장 매체"는 머신 저장 매체 및 전송 매체 둘 다를 지칭한다. 따라서, 용어들은 저장 디바이스들/매체 및 반송파들/변조된 데이터 신호들 둘 모두를 포함한다. "머신 판독가능 매체", "컴퓨터 판독가능 매체" 및 "디바이스 판독가능 매체"라는 용어들은 동일한 것을 의미하고, 본 개시내용에서 상호교환가능하게 사용될 수 있다.
"단기적 메시지"는 시간-제한된 지속기간 동안 액세스가능한 메시지를 지칭한다. 단기적 메시지는 텍스트, 이미지, 비디오 등일 수 있다. 단기적 메시지에 대한 액세스 시간은 메시지 발신자에 의해 설정될 수 있다. 대안적으로, 액세스 시간은 디폴트 설정이거나 수신인에 의해 지정된 설정일 수 있다. 설정 기술에 관계없이, 메시지는 일시적이다.
"머신 저장 매체(machine storage medium)"는 실행가능한 명령어들, 루틴들 및 데이터를 저장하는 단일 또는 다수의 저장 디바이스들 및 매체들(예를 들어, 중앙집중형 또는 분산형 데이터베이스, 및 연관된 캐시들 및 서버들)을 지칭한다. 따라서, 이 용어는 프로세서들 내부 또는 외부의 메모리를 포함하여, 솔리드-스테이트 메모리들, 및 광학 및 자기 매체를 포함하지만 이에 제한되지 않는 것으로 취해질 것이다. 머신 저장 매체들, 컴퓨터 저장 매체들 및 디바이스 저장 매체들의 특정 예들은 예로서 반도체 메모리 디바이스들, 예를 들어, EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), FPGA, 및 플래시 메모리 디바이스들을 포함하는 비휘발성 메모리; 내부 하드 디스크 및 착탈식 디스크와 같은 자기 디스크; 광자기 디스크들; 그리고 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크들을 포함한다. "머신 저장 매체", "디바이스 저장 매체", "컴퓨터 저장 매체"라는 용어들은 동일한 것을 의미하고, 본 개시내용에서 상호교환가능하게 사용될 수 있다. "머신-저장 매체(machine-storage media)", "컴퓨터-저장 매체(computer-storage media)", 및 "디바이스-저장 매체(device-storage media)"라는 용어들은 반송파들, 변조된 데이터 신호들, 및 다른 이러한 매체를 구체적으로 배제하고, 이들 중 적어도 일부는 "신호 매체(signal medium)"이라는 용어에 커버된다.
"비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체(non-transitory computer-readable storage medium)"는 머신에 의한 실행을 위한 명령어들을 저장, 인코딩, 또는 운반할 수 있는 유형의 매체를 지칭한다.
"신호 매체"는 머신에 의한 실행을 위한 명령어들을 저장, 인코딩, 또는 운반할 수 있는 임의의 무형 매체를 지칭하고, 소프트웨어 또는 데이터의 통신을 용이하게 하기 위한 디지털 또는 아날로그 통신 신호들 또는 다른 무형 매체를 포함한다. 용어 "신호 매체"는 임의의 형태의 변조된 데이터 신호, 반송파 등을 포함하는 것으로 고려되어야 한다. "변조된 데이터 신호(modulated data signal)"라는 용어는 신호에 정보를 인코딩하는 것과 같은 이러한 문제에서 설정 또는 변경된 그 특성들 중 하나 이상을 갖는 신호를 의미한다. "송신 매체(transmission medium)", 및 "신호 매체(signal medium)"이라는 용어들은 동일한 것을 의미하고 본 개시내용에서 상호교환가능하게 사용될 수 있다.
본 개시내용의 범위를 벗어나지 않으면서 개시된 예들에 대해 변경들 및 수정들이 이루어질 수 있다. 이들 및 다른 변경들 또는 수정들은 다음의 청구항들에서 표현된 바와 같은, 본 개시내용의 범위 내에 포함되는 것을 의도한다.
Claims (20)
- 방법으로서,
메시징 애플리케이션에 의한 디스플레이를 위해, 하나 이상의 증강 현실 요소를 포함하는 이미지를 생성하는 단계- 상기 하나 이상의 증강 현실 요소는 구성가능한 엔티티와 연관됨 -;
상기 메시징 애플리케이션에 의해, 사용자로부터 음성 입력을 수신하는 단계;
상기 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 스키마를 결정하는 단계;
상기 스키마에 따라 상기 음성 입력을 음성 이해 모델에 의해 처리하여 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값을 결정하는 단계;
상기 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값에 기초하여 상기 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 상기 구성가능한 엔티티를 업데이트하는 단계; 및
상기 업데이트된 구성가능한 엔티티에 기초하여 상기 이미지 내의 상기 하나 이상의 증강 현실 요소를 수정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제1항에 있어서, 상기 음성 입력에 대한 시뮬레이션된 응답을 포함하는 오디오 신호를 생성하는 단계를 더 포함하는, 방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 하나 이상의 증강 현실 요소는 초기에 제1 시각적 속성으로 디스플레이되고, 상기 업데이트된 구성가능한 엔티티에 기초하여 제2 시각적 속성으로 디스플레이되도록 수정되는, 방법.
- 제3항에 있어서, 상기 제1 시각적 속성은 제1 컬러, 스타일 또는 크기를 포함하고, 상기 제2 시각적 속성은 제2 컬러, 스타일 또는 크기를 포함하는, 방법.
- 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 증강 현실 요소는 하나 이상의 아바타 컴포넌트에 대응하고, 상기 음성 입력은 상기 하나 이상의 아바타 컴포넌트를 수정하는 것과 연관된 단어 또는 문구를 포함하고, 상기 업데이트된 구성가능한 엔티티에 기초하여 상기 이미지 내의 상기 하나 이상의 증강 현실 요소를 수정하는 것에 응답하여 상기 하나 이상의 아바타 컴포넌트가 수정되는, 방법.
- 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 상기 구성가능한 엔티티는 복수의 객체 및 상기 복수의 객체와 연관된 복수의 속성을 포함하고, 상기 구성가능한 엔티티를 업데이트하는 단계는
상기 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값으로부터 제1 객체 및 대응하는 제1 속성 값을 식별하는 단계;
상기 제1 객체를 상기 복수의 객체 중 주어진 객체에 매칭시키는 단계; 및
상기 제1 객체와 연관된 상기 복수의 속성들 중 주어진 속성을 상기 제1 속성 값으로 설정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제6항에 있어서,
상기 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값으로부터 제2 객체 및 대응하는 제2 속성 값을 식별하는 단계;
상기 제2 객체를 상기 복수의 객체 중 두 번째 객체에 매칭시키는 단계; 및
상기 제2 객체와 연관된 상기 복수의 속성들 중 제2 속성을 상기 제2 속성 값으로 설정하는 단계를 더 포함하는, 방법. - 제6항 또는 제7항에 있어서, 상기 음성 입력은 상기 제1 객체 또는 상기 주어진 속성에 대한 명시적 언급이 배제되는, 방법.
- 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
증강 현실 경험과 연관된 상기 하나 이상의 증강 현실 요소의 시각적 거동을 정의하는 데이터를 상기 증강 현실 경험 설계자로부터 수신하는 단계- 상기 데이터는 상기 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 상기 구성가능한 엔티티를 포함하고, 상기 구성가능한 엔티티는 복수의 객체 및 상기 복수의 객체와 연관된 복수의 속성을 포함함 -를 더 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 음성 이해 모델은
상기 음성 입력의 의도 및 슬롯을 검출하고;
상기 의도 및 상기 슬롯을 객체 및 속성 값들에 매칭시킴으로써 상기 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값들을 생성하도록 구성되는, 방법. - 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자로부터 수신된 상기 음성 입력에 기초하여 상기 하나 이상의 증강 현실 요소의 대안 값들을 탐색하는 단계를 더 포함하는, 방법.
- 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 스키마와 연관된 객체들 및 각각의 속성들의 리스트를 획득하는 단계; 및
상기 음성 입력에 기초하여 상기 객체들의 서브세트들 및 상기 각각의 속성들에 대한 업데이트들을 생성하기 위해 상기 객체들의 리스트 및 상기 각각의 속성들을 상기 음성 이해 모델에 제공하는 단계를 더 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 음성 이해 모델은 신경망을 포함하고, 복수의 상이한 도메인들 또는 분류들 중 하나와 각각 연관된 복수의 훈련 음성 입력들에 기초하여 상기 신경망을 훈련시키는 단계를 더 포함하는, 방법.
- 제13항에 있어서, 상기 훈련된 신경망은 상기 복수의 상이한 도메인들 또는 분류들과 상이한 음성 입력의 새로운 도메인 또는 분류에 대한 구성가능한 엔티티의 타입에 대한 업데이트들을 추정하는, 방법.
- 제13항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 제로-샷 학습 프로세스에 따라 상기 신경망을 훈련시키는 단계를 더 포함하는, 방법.
- 제13항에 있어서,
상기 신경망은 스키마 안내 대화 모델을 포함하고;
상기 새로운 도메인 또는 분류에 대응하는 제1 구성가능한 엔티티는 주어진 사용자의 아바타 표현에 대응하는 제1 타입의 증강 현실 경험을 나타내고, 상기 제1 구성가능한 엔티티와 연관된 구성가능한 엔티티 업데이트들은 상기 아바타 표현의 다양한 컴포넌트들의 크기 및 컬러에 대한 변경들을 나타내고;
상기 새로운 도메인 또는 분류에 대응하는 제2 구성가능한 엔티티는 이미지 내의 사용자 묘사 위의 패션 아이템의 디스플레이에 대응하는 제2 타입의 증강 현실 경험을 나타내고, 상기 제2 구성가능한 엔티티와 연관된 구성가능한 엔티티 업데이트들은 상기 패션 아이템의 크기 및 컬러에 대한 변경들을 나타내는, 방법. - 제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 하나 이상의 증강 현실 요소를 포함하는 대화 기반 증강 현실 경험을 생성하는 단계- 상기 대화 기반 증강 현실 경험은 상기 사용자가 상기 하나 이상의 증강 현실 요소에 대한 대안들을 탐색할 수 있게 함 -;
디스플레이를 위해, 상기 대화 기반 증강 현실 경험에서 제1 증강 현실 요소를 생성하는 단계;
상기 제1 증강 현실 요소에 대한 대안을 탐색하기 위해 상기 사용자로부터 대화형 입력을 수신하는 단계;
상기 사용자로부터 상기 대화형 입력을 수신하는 것에 응답하여 상기 제1 증강 현실 요소를 제2 증강 현실 요소로 대체하는 단계;
상기 대화 입력에 대한 가청 응답을 생성하는 단계; 및
추가적인 대화 입력에 응답하여 상기 대화 기반 증강 현실 경험과 연관된 아이템에 대한 구매 거래를 가능하게 하는 단계를 더 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 스키마를 결정하는 단계는 상기 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 객체들 및 각각의 속성들의 제1 선택을 획득하기 위해 상기 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 메타데이터에 액세스하는 단계를 포함하고, 상기 업데이트된 구성가능한 엔티티는 상기 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 상기 객체들 및 각각의 속성들의 제2 선택을 포함하는, 방법.
- 시스템으로서,
동작들을 수행하도록 구성된 클라이언트 디바이스의 프로세서를 포함하고, 상기 동작들은
메시징 애플리케이션에 의한 디스플레이를 위해, 하나 이상의 증강 현실 요소를 포함하는 이미지를 생성하는 동작- 상기 하나 이상의 증강 현실 요소는 구성가능한 엔티티와 연관됨 -;
상기 메시징 애플리케이션에 의해, 사용자로부터 음성 입력을 수신하는 동작;
상기 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 스키마를 결정하는 동작;
상기 스키마에 따라 상기 음성 입력이 음성 이해 모델에 의해 처리되게 하여 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값을 결정하는 동작;
상기 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값에 기초하여 상기 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 상기 구성가능한 엔티티를 업데이트하는 동작; 및
상기 업데이트된 구성가능한 엔티티에 기초하여 상기 이미지 내의 상기 하나 이상의 증강 현실 요소를 수정하는 동작을 포함하는, 시스템. - 클라이언트 디바이스의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 클라이언트 디바이스로 하여금 동작들을 수행하게 야기하는 명령어들을 포함하는 비일시적 머신 판독가능 저장 매체로서, 상기 동작들은
메시징 애플리케이션에 의한 디스플레이를 위해, 하나 이상의 증강 현실 요소를 포함하는 이미지를 생성하는 동작- 상기 하나 이상의 증강 현실 요소는 구성가능한 엔티티와 연관됨 -;
상기 메시징 애플리케이션에 의해, 사용자로부터 음성 입력을 수신하는 동작;
상기 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 스키마를 결정하는 동작;
상기 스키마에 따라 상기 음성 입력이 음성 이해 모델에 의해 처리되게 하여 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값을 결정하는 동작;
상기 하나 이상의 구성가능한 상태 엔티티 업데이트 값에 기초하여 상기 하나 이상의 증강 현실 요소와 연관된 상기 구성가능한 엔티티를 업데이트하는 동작; 및
상기 업데이트된 구성가능한 엔티티에 기초하여 상기 이미지 내의 상기 하나 이상의 증강 현실 요소를 수정하는 동작을 포함하는, 비일시적 머신 판독가능 저장 매체.
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