只渲染一次，而不是兩次獨立渲染

（中國AI網 2025年08月07日）現有的VR技術需要雙眼圖像的兩次獨立渲染，而這對計算能力和電源有限的一體機等移動式VR造成了重大瓶頸。在一項研究中，加州大學圣地亞哥分校，科羅拉多大學丹佛分校，廣東工業大學和內布拉斯加大學林肯分校團隊提出了一種VR渲染優化方法YORO。

通過利用逐像素屬性，YORO只渲染一次即可從單眼圖像生成雙目VR圖像，從而比傳統方法節省一半的計算量。評估表明，EffVR在實現高雙目圖像質量（0.9679 SSIM和34.09 PSNR）的移動VR應用中，平均節省27%的功耗。另外，YORO可以將幀率提高115.2%。相關結果證實了EffVR優越的計算/節能性能，為可持續的移動式VR發展鋪平了道路。

一體機等移動式VR正成為行業發展主流，并日益成為下一個重要的移動計算平臺。然而，當前的系統需要一系列的技術突破，特別是與渲染相關的挑戰。

渲染尤其耗費資源，幾乎是渲染傳統平面視頻所需能量的兩倍。不僅容易導致移動設備發熱，而且阻礙了高幀率和高質量圖形的實現，進而影響沉浸感并可能導致用戶產生暈動癥。所以，當前主流的移動設備（通常配備 3500 至 5000 毫安時電池）僅能續航大約兩到三小時。

另外，在網格表示的VR場景中，移動式VR通常只能支持計算復雜度在35萬至100萬個三角形范圍內的應用，從而限制了移動 式VR的功能和適用性。

所以，優化VR渲染以最小化計算需求，可以降低功耗并為設備設計等多個方面帶來幫助。在一項研究中，加州大學圣地亞哥分校，科羅拉多大學丹佛分校，廣東工業大學和內布拉斯加大學林肯分校團隊提出了YORO，一個面向移動VR的渲染優化框架。

YORO技術實現單次渲染生成VR雙目圖像，能效提升115％ 第1張

如圖1所示，與傳統的雙目VR渲染方法不同，YORO只需為雙目圖像進行一次渲染。不同于現有工作僅在渲染過程中節省幾何信息的計算，YORO節省了整個渲染通道的計算，包括幾何信息以及紋理、光照、陰影等著色信息。

團隊指出，YORO旨在實現以下顯著特性：

高能效：以更低的能耗提供同等的用戶體驗。它可防止設備過熱和處理器性能下降，同時提升續航時間。

計算高效：它在實踐中能用更少的計算資源。與傳統算法相比，對于相同的VR場景，它能實現更高且更穩定的幀率；在相同的計算資源下，它能處理更復雜的場景。

實用性：它是一種面向 VR 應用的通用框架級方法，無需專用硬件，并與當前大多數移動平臺兼容。

為實現YORO，研究人員需要解決兩個技術挑戰：

移動VR的新計算優化范式：團隊提出通過“一次渲染生成VR雙目圖像”來優化移動VR。他們開發了一種新的重投影矩陣 來快速將一幀圖像重投影到另一只眼，然后采用一種基于濾波的修補方法來填充缺失信息。算法計算復雜度約為傳統渲染算法的一半，這反過來提高了整個VR系統的能效。

將YORO實現為支撐實際VR應用的高效軟件框架：為實現計算高效和節能的目標，研究人員以輕量級且高度并行的方式設計并實現了YORO渲染算法。實現位于框架層，包含重投影器和修補器模塊，通過單次渲染生成雙目 VR 圖像。另外，他們從零開始構建框架，對第三方和系統功能的依賴較低，同時使其能夠在多種移動平臺支持VR應用正常運行。

YORO技術實現單次渲染生成VR雙目圖像，能效提升115％ 第2張

研究人員設計了一種輕量級的后處理渲染機制來實現YORO原理，并將設計實現為一個通用的框架層，以支持各種移動VR應用。相關實現包括代碼庫，以及一個包含來自8個代表性場景（采用主流渲染風格）的29,128組圖像的開源數據集。

團隊在8個代表性的VR 3D場景和2個開源VR應用產品（具有不同的著色風格和場景復雜度）廣泛評估了YORO。另外，他們在不同移動平臺測試了YORO的魯棒性和實用性。

評估表明，平均而言，與基線雙目渲染方法和最先進的VR優化方法相比，YORO可節省 27% 的功耗，并將幀率提高115.2%。同時，定量分析和主觀用戶研究表明，YORO保持了相似的雙目圖像質量，并憑借更高的幀率實現了更流暢的VR體驗。

相關論文：You Only Render Once: Enhancing Energy and Computation Efficiency of Mobile Virtual Reality

https://arxiv.org/pdf/2506.15183

總的來說，加州大學圣地亞哥分校，科羅拉多大學丹佛分校，廣東工業大學和內布拉斯加大學林肯分校團隊設計并實現了一種新穎的移動VR優化方法。YORO這種基于后處理的技術只需一次渲染就可生成雙目VR圖像。與傳統的VR渲染方法相比，YORO節省了27%的功耗，并將幀率提高了115.2%。

另外，YORO可用作流式VR視頻的渲染方法，并能夠節省39.6%的數據傳輸量。研究人員在具有不同場景復雜度和著色風格的綜合且代表性的多個VR場景中對YORO進行了廣泛評估。結果證明了這種實用的移動VR優化方法在不同平臺的可行性，以及在高效節能方面的卓越性能，從而為下一代移動VR的發展鋪平了道路。