谷歌AR&VR与佛罗里达中央大学的研究团队合作，发布了一项名为“VALID”的虚拟人物库，旨在促进多样性和包容。该库包含210个经过验证的、完全配备的虚拟人物，代表七个不同的种族，其中包括亚洲、黑人和白人等。研究采用了全球参与者，并通过数据驱动的面部平均值以及与志愿代表合作的方式，创造了42个基础虚拟人物，以确保在研究中平衡了不同种族和性别的视角。
为了验证虚拟人物的认知，研究团队采用了主成分分析（PCA）和K均值聚类等方法。在全球范围内选择了132名来自33个不同国家的参与者，以获取每个虚拟人物的认知种族和性别的验证标签和元数据。研究结果显示，亚洲、黑人和白人虚拟人物在各种族参与者中有一致的认知，但代表美洲印第安和阿拉斯加原住民、西班牙裔、中东、北非、夏威夷和太平洋岛民等种族的虚拟人物存在认知上的歧义，且受参与者种族的影响。
研究团队强调，亚洲、黑人和白人虚拟人物在所有参与者中都取得了超过95%的一致认知率，挑战了对于认知与自身种族不同的面孔的准确性较低的观念。他们将这归因于对多样性种族群的感知专业知识或熟悉，可能受全球媒体呈现的影响。
研究还观察到了同族偏见的影响，即同一种族的参与者更容易正确辨认一些虚拟人物。例如，西班牙裔虚拟人物在不同参与者中获得了不同的评分，但在仅由西班牙裔参与者中更准确地被感知。研究强调在虚拟人物研究中考虑参与者的种族对于确保准确代表是至关重要的。
由于认知上的不明确，一些虚拟人物被标记为模糊，而发型等因素影响了认知。对夏威夷和太平洋岛民虚拟人物的验证面临限制，突显了在代表性方面的挑战和需要更广泛招募的问题。
研究团队讨论了虚拟人物应用的影响，强调了在虚拟现实中可能导致陈规和社会判断的内外群体分类的潜在性。他们建议制定规定，以改善虚拟现实中的种族间互动。
作为对研究社区的贡献，团队提供了对“VALID”虚拟人物库的开放访问，为研究人员和开发人员提供了适用于各种场景的多样性虚拟人物。该库包括具有65个面部混合形状的虚拟人物，可用于动态表情，并与Unity和Unreal等流行游戏引擎兼容。研究团队承认了一些限制，如关注年轻和健康的成年人，计划在未来的更新中引入不同的区域类别、体型、年龄和性别，以扩大多样性。
研究团队成功创建和验证了一个多样性的虚拟人物库，挑战了刻板印象，促进了包容。该研究强调了同族偏见对虚拟人物认知的影响，并为在各个领域开发和应用虚拟人物提供了有价值的见解。这一开放访问的“VALID”库被定位为研究人员和开发。
项目网址:https://github.com/google/valid-avatar-library
论文:https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frvir.2023.1248915/full
谷歌博客:https://blog.research.google/2023/12/valid-perceptually-validated-virtual.html