第四章 創作內容
4.1 實作層面
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第四章 創作內容
本章將創作劃分為「實作」與「企劃」兩層面探討。在「實作」層面中，本 研究將會設計出不同精細度的 3D 角色模型，並嘗試在智慧型手機中運作，並記錄 其效能與流暢度。並在「企劃」層面中，基於實作層面的測試成果，將科技、故 事與導覽經驗融合設計應用，將包含導覽故事大綱、導覽流程規劃與導覽任務設 計。
4.1 實作層面
在此章節中，本研究將實作不同的 3D 模型建構方式，並在 3D 模型建構完成 後，分別將其導入至智慧型手機中運算，並記錄其運算效能值。
4.1.1 3D 角色模型設計
本研究以淡水地區代表歷史人物「馬偕牧師」為例（見圖 4-1），設計了低、
中、高三種精度的模型版本，如圖 4-2 所示。
圖 4-1 馬偕牧師相片與頭像雕塑
（資料來源：Vincent，2008）
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圖 4-2 低、中、高三種精細度的角色素模
上圖中，由左到右的模型面數分別為：低 4480 面、中 9920 面與高 55132 面。
由圖中可得知，角色模型的精細度與模型面數之間成正比關係，越是美觀的模型 精細度就越高、模型的面數也相對較多，越容易對硬體裝置造成運算負擔。在完 成人物素模之後，我們分別對三種模型版本，貼上了相同尺寸的貼圖，如圖 4-3 所示。
圖 4-3 低、中、高三種精細度的角色成模
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由上圖可見，雖然三種不同精細度的模型版本在貼圖前的差異度相當大，但 這樣的情況在貼圖完成後得到了改善，特別是在角色服裝的部分改善最多。由此 過程可得知 3D 模型的無機體部分（如：服裝、配件）可藉由貼圖（如：皺褶、材 質、反光），將原本塊狀的情況修飾掉，換來視覺觀感較佳的成模。但相較於無機 體，在有機體的部分（如：頭部、四肢）因為沒有較複雜的材質修飾，故善的情 況不大。遠距離下塊狀雖不明顯，但近距離下塊狀明顯嚴重，見圖 4-4。
圖 4-4 近距離下觀看中精細度的角色成模
但擴增實境應用不同於動畫製作，可以藉由設定觀賞者的距離，而有效率的 控制每個場景中的模型精緻度。擴增實境的應用情境是屬於即時運算的類型，且 賦予使用者不同距離的觀賞權力，使用者在使用手機觀賞擴增實境的過程中，可 以自由的靠近或遠離模型，所以在模型設計上必須考量到，當使用者近距離觀賞 時，是否仍然可以保持不錯的視覺效果。基於以上因素，本研究在模型面數（視 覺觀感）與硬體效能（系統流暢）的條件下，融合設計出了第四種模型版本。此 模型版本結合了中、高精細度模型的設計，將無機體（服裝）的部分採用中精細 度的模型，並將有機體（頭部）的部份採用高精細度的模型製作，如圖 4-5 所示。
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圖 4-5 融合設計後的模型版本
此一模型版本無論在遠近距離下觀看，都能保有不錯的視覺呈現，並且有效 率的將模型面數控制在 12897 面。此面數雖然比起中精細度模型（9920 面），多出 了 2977 面，但相較於高細度模型（55132 面），卻大大節省了 42235 面，適當的減 輕了硬體效能的負擔，特別是當使用者有近距離觀賞需求時，此模型版本也能保 有不錯的視覺觀感，見圖 4-6。
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圖 4-6 近距離下觀看局部精細化模型版本
本研究於此節中，在不同的視覺與硬體需求下，分別設計了低、中、高與局 部精化等四種模型版本。在下一節中，本研究將此四種模型版本，實際匯入到智 慧型手機中運作，並測試其運算效能值，以釐清智慧型手機在 3D 擴增實境下，硬 體效能的乘載度。
4.1.2 3D 擴增實境效能測試
於此節中，本研究將針對上一章節所創作的四種模型版本，進行擴增實境的 效能測試。基於 Unity 擴增實境引擎對於手機硬體的支援性，本研究將目前市面上 的 Android 系統手機，劃分為較低效能與較高效能兩種類別，並分別從中選出了兩 只手機，進行擴增實境測試，如表 4-1 所示。
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表 4-1 較低、較高效能手機規格表
手機性能 處理器型號 架構 製程 時脈 GPU 代表手機型號
較高 Qualcomm
QSD8255 ARMv7 45 nm 1 GHz Adreno
205 HTC Desire HD
較低 Qualcomm
QSD8250 ARMv7 65 nm 1 GHz Adreno
200 HTC HD2
在選出代表手機後，本研究將四種模型版本分別匯入到 HTC Desire HD 與 HTC HD2 中，測試運算效能，並記錄其 FPS 數據。FPS 是英文「Frame Per Second」的 縮寫，中文意思為：每秒畫面的更新次數。也就是說硬體裝置在 1 秒鐘內，可以 運算出多少張的影格數，所有的動態畫面都是由一幅幅的靜態畫面所組成的，每 幅靜態畫面稱為一幀。以人眼來說，12 禎就可以造成連續的視覺感受，以觀賞動 態影片來說，30FPS 可算是一個較佳的理想值。雖然對於部分高動態的 3D 遊戲來 說，需要到 60FPS 才能得到理想的效果，但本研究的擴增實境應用情境，多是以 觀賞為主，所以如果能將 FPS 值控制在 30FPS 上下，就能有不錯的視覺效果了。
下圖 4-7 與 4-8 為本研究所設計的四種模型版本，於「較高效能手機中」的運算情 形；而圖 4-9 與 4-10 為本研究所設計的四種模型版本，於「較低效能手機」中的 運算情形。
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圖 4-7 低、中精細度模型於「較高效能手機中」的運作情形
圖 4-8 高精細度與局部精化模型於「較高效能手機中」的運作情形
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圖 4-9 低、中精細度模型於「較低效能手機中」的運作情形
圖 4-10 高精細度與局部精化模型於「較低效能手機中」的運作情形
以上 3D 模型除面數精度不同外，其它皆是採用相同的參數設定，包含：貼圖、
光源，並使用相同的動作腳本與 TAG 標籤板，實驗結果如下。
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1024X1024px，一盞光源，動畫影格 209 格，FPS 值 37-40FPS。2.中精細度模型，模型面數 9920 面，貼圖尺寸 1024X1024px，一盞光源，動畫影格 209 格，FPS 值 33-32FPS。3.高精細度模型，模型面數 55132 面，貼圖尺寸 1024X1024px，一盞光 源，動畫影格 209 格，FPS 值 26-27FPS。4.局部精細模型，模型面數 12897 面，貼 圖尺寸 1024X1024px，一盞光源，動畫影格 209 格，FPS 值 30-31FPS。
HTC HD2（較低效能）：1.低精細度模型，模型面數 4480 面，貼圖尺寸 1024X1024px，一盞光源，動畫影格 209 格，FPS 值 30-33FPS。2.中精細度模型，
模型面數 9920 面，貼圖尺寸 1024X1024px，一盞光源，動畫影格 209 格，FPS 值 20-21FPS。3.高精細度模型，模型面數 55132 面，貼圖尺寸 1024X1024px，一盞光 源，動畫影格 209 格，FPS 值 15-16FPS。4.局部精細模型，模型面數 12897 面，貼 圖尺寸 1024X1024px，一盞光源，動畫影格 209 格，FPS 值 19-20FPS。
本研究根據以上實驗結果，將研究數據彙整於表 4-2，並根據表 4-2 繪製成圖
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看，分別為：A. 圖型辨識 PR（Pattern Recognition）與 B.算圖 Render。而這兩項 運算分別由手機中的 CPU（PR）與 GPU（Render）擔任，所以在以下實驗中，本 研究首先以「局部精化模型」為例，分別測試較高、較低效能手機在運算 3D 擴增‧ 國
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圖 4-12「較高效能手機」單獨運算「圖型辨識」（左）與「算圖」（右）的情形
圖 4-13「較低效能手機」單獨運算「圖型辨識」（左）與「算圖」（右）的情形
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以「局部精化模型」為例的「較高、較低效能手機」硬體負載實驗結果如下。
HTC Desire HD（較高效能）：1.圖型辨識 PR（CPU）：47-49FPS。2.算圖 Render：
30FPS。HTC HD2（較低效能）：1.圖型辨識 PR（CPU）：37-39FPS。2.算圖 Render：
18-19FPS。
在求得以上實驗數據後，本研究分別對「較高、較低效能手機」進行硬體負 載的權重換算，見圖 4-14、4-15。
圖 4-14「局部精化模型」於「較高效能手機」硬體負載權重換算
圖 4-15「局部精化模型」於「較低效能手機」硬體負載權重換算
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HTC Desire HD（較高效能）：圖型辨識 PR（CPU）：47-49FPS 。1.低精細度 模型（4480 面），算圖 Render：34FPS。2.中精細度模型（9920 面），算圖 Render：
32FPS。3.高精細度模型（55132 面），算圖 Render：28FPS。4.局部精細模型（12897 面），算圖 Render：30FPS。
HTC HD2（較低效能）：圖型辨識 PR（CPU）：37-39FPS。1.低精細度模型（4480 面），算圖 Render：24FPS。。2.中精細度模型（9920 面），算圖 Render：20FPS。
3.高精細度模型（55132 面），算圖 Render：14-15FPS。4.局部精細模型（12897 面），
算圖 Render：18-19FPS。
根據以上實驗數據，「較高、較低效能手機」硬體負載換算結果如表 4-3 所示。
表 4-3 不同精細度模型於「較高、較低效能手機中」硬體權重換算結果 手機型號 模型面數 圖型辨識
PR
算圖 Render
CPU（PR）：
47-49FPS
34FPS 5：6
37-39FPS
24FPS 5：8
5：10 中/9920 20FPS 5：9
高/5513 15-16FPS 5：11 局部/1289 18-19FPS 5：10
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由以上換算結果可得知，智慧型手機在運算 3D 擴增實境時的硬體權重比例約 為，CPU（PR）：GPU（Render）＝5：8（10）。所以 3D 擴增實境運算對硬體資源 的需求是 GPU（Render）＞CPU（PR）。