論文の概要: HCVR Scene Generation: High Compatibility Virtual Reality Environment Generation for Extended Redirected Walking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.14679v1
• Date: Wed, 21 Jan 2026 05:51:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-22 21:27:50.248821
• Title: HCVR Scene Generation: High Compatibility Virtual Reality Environment Generation for Extended Redirected Walking
• Title（参考訳）: HCVRシーン生成:拡張リダイレクトウォーキングのための高互換性バーチャルリアリティ環境生成
• Authors: Yiran Zhang, Xingpeng Sun, Aniket Bera,
• Abstract要約: HCVR(High Compatibility Virtual Reality Environment Generation)は、アライメントベースのRDWコントローラに本質的に最適化された仮想シーンを生成する。 物理衝突は22.78倍、ENI++では35.89%減少した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.61411311624132
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Natural walking enhances immersion in virtual environments (VEs), but physical space limitations and obstacles hinder exploration, especially in large virtual scenes. Redirected Walking (RDW) techniques mitigate this by subtly manipulating the virtual camera to guide users away from physical collisions within pre-defined VEs. However, RDW efficacy diminishes significantly when substantial geometric divergence exists between the physical and virtual environments, leading to unavoidable collisions. Existing scene generation methods primarily focus on object relationships or layout aesthetics, often neglecting the crucial aspect of physical compatibility required for effective RDW. To address this, we introduce HCVR (High Compatibility Virtual Reality Environment Generation), a novel framework that generates virtual scenes inherently optimized for alignment-based RDW controllers. HCVR first employs ENI++, a novel, boundary-sensitive metric to evaluate the incompatibility between physical and virtual spaces by comparing rotation-sensitive visibility polygons. Guided by the ENI++ compatibility map and user prompts, HCVR utilizes a Large Language Model (LLM) for context-aware 3D asset retrieval and initial layout generation. The framework then strategically adjusts object selection, scaling, and placement to maximize coverage of virtually incompatible regions, effectively guiding users towards RDW-feasible paths. User studies evaluating physical collisions and layout quality demonstrate HCVR's effectiveness with HCVR-generated scenes, resulting in 22.78 times fewer physical collisions and received 35.89\% less on ENI++ score compared to LLM-based generation with RDW, while also receiving 12.5\% higher scores on user feedback to layout design.
• Abstract（参考訳）: 自然歩行は仮想環境(VE)における没入性を高めるが、物理的な空間制限と障害物は特に大きな仮想空間における探索を妨げる。 リダイレクトウォーキング(RDW)技術は、仮想カメラを微妙に操作することで、事前に定義されたVE内の物理的衝突からユーザーを誘導することで、これを緩和する。 しかし、物理環境と仮想環境の間に相当な幾何学的ばらつきが存在する場合、RDWの有効性は著しく低下し、避けられない衝突を引き起こす。 既存のシーン生成手法は主にオブジェクトの関係やレイアウトの美学に焦点を合わせており、実効RDWに必要な物理的互換性の重要な側面を無視することが多い。 そこで我々は,アライメントベースのRDWコントローラに最適化された仮想シーンを生成する新しいフレームワークであるHCVR(High Compatibility Virtual Reality Environment Generation)を紹介する。 HCVRはまず、回転に敏感な可視性ポリゴンを比較することによって、物理空間と仮想空間の非互換性を評価するために、新しい境界感性計量であるENI++を使用する。 ENI++互換マップとユーザプロンプトによってガイドされたHCVRは、コンテキスト対応の3Dアセット検索と初期レイアウト生成にLarge Language Model(LLM)を使用している。 このフレームワークは、オブジェクトの選択、スケーリング、配置を戦略的に調整し、事実上互換性のない領域のカバレッジを最大化し、RDWの実現可能なパスへユーザーを誘導する。 物理衝突とレイアウト品質を評価するユーザスタディでは、HCVRがHCVR生成シーンで有効であることを示し、その結果、22.78倍の物理衝突が発生し、ENI++のスコアはRDWのLCMベースの生成よりも35.89倍少なくなり、レイアウト設計に対するユーザのフィードバックでは12.5倍のスコアが得られた。

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