BlendScape: Enabling End-User Customization of Video-Conferencing Environments through Generative AI

要約

今日のビデオ会議ツールは、専門的および社会的活動の豊富な範囲をサポートしていますが、一般的な会議環境は、分散した共同作業者のニーズに合わせて動的に適応させることができません。
エンドユーザーによるカスタマイズを可能にするために、ビデオ会議参加者が AI 画像生成技術を活用して会議のコンテキストに合わせて環境を調整できるレンダリングおよび合成システムである BlendScape を開発しました。
BlendScape は、ユーザーの物理的背景またはデジタル背景を統一環境にブレンドすることでタスク スペースの柔軟な表現をサポートし、生​​成を方向付けるマルチモーダル インタラクション技術を実装します。
15 人のエンドユーザーを対象とした探索的調査を通じて、生成 AI を使用してビデオ会議環境をカスタマイズすることに価値があるかどうか、またどのように価値を見出すかを調査しました。
参加者は、将来的に共同作業を促進するために BlendScape のようなシステムを使用することを構想していましたが、気が散るまたは非現実的な視覚要素を軽減するためにさらなる制御が必要でした。
以前の研究から環境設計戦略をサポートするための BlendScape の表現力を実証するシナリオを実装し、環境の品質を向上させるための合成手法を提案しました。

要約(オリジナル)

Today’s video-conferencing tools support a rich range of professional and social activities, but their generic meeting environments cannot be dynamically adapted to align with distributed collaborators’ needs. To enable end-user customization, we developed BlendScape, a rendering and composition system for video-conferencing participants to tailor environments to their meeting context by leveraging AI image generation techniques. BlendScape supports flexible representations of task spaces by blending users’ physical or digital backgrounds into unified environments and implements multimodal interaction techniques to steer the generation. Through an exploratory study with 15 end-users, we investigated whether and how they would find value in using generative AI to customize video-conferencing environments. Participants envisioned using a system like BlendScape to facilitate collaborative activities in the future, but required further controls to mitigate distracting or unrealistic visual elements. We implemented scenarios to demonstrate BlendScape’s expressiveness for supporting environment design strategies from prior work and propose composition techniques to improve the quality of environments.

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