Subjektive Wahrnehmung KI-generierter 3D-Modelle in der virtuellen Realität
| URL | http://edoc.sub.uni-hamburg.de/informatik/volltexte/2026/326/ |
|---|---|
| Dokumentart: | Bachelor Thesis |
| Institut: | Fachbereich Informatik |
| Sprache: | Deutsch |
| Erstellungsjahr: | 2026 |
| Publikationsdatum: | 12.08.2026 |
| Freie Schlagwörter (Deutsch): | KI-generierte 3D-Modelle , Virtual Reality , Subjektive Wahrnehmung , Benutzerstudie , 3D-Assets |
| Freie Schlagwörter (Englisch): | AI-generated 3D models , Virtual reality , Subjective perception , User study , 3D assets |
| DDC-Sachgruppe: | Informatik |
| BK - Klassifikation: | 54.08 |
Kurzfassung auf Deutsch:
Die Arbeit untersucht die subjektive Wahrnehmung KI-generierter 3D-Assets im Vergleich zu klassisch modellierten 3D-Assets in virtuellen Umgebungen. In diesem Bereich liegen bislang vor allem technische Qualitätsmetriken vor, während nutzerzentrierte empirische Befunde weitgehend fehlen. Ziel der Arbeit ist es, Unterschiede hinsichtlich der Erkennbarkeit der Erstellungsart, der wahrgenommenen visuellen Qualität sowie der Präferenz der Assets zu analysieren und dabei den Einfluss unterschiedlicher Darstellungsformen zu berücksichtigen. Hierzu wurde eine kontrollierte Benutzerstudie im Within Subject-Design mit 32 Teilnehmenden durchgeführt. Insgesamt wurden klassische Modelle und entsprechende KI-generierte Derivate zunächst einzeln in einer immersiven VR-Umgebung und anschließend paarweise als zweidimensionale Screenshots am PC bewertet. Erfasst wurden Entscheidungen zur Erstellungsart, Bewertungen der Gesamtqualität, Material- und Texturqualität, Realismus sowie bei animierten Objekten der Bewegungsnatürlichkeit, ebenso wie Präferenzentscheidungen im direkten Vergleich. Die Ergebnisse zeigen, dass KI-generierte Assets zuverlässig identifiziert werden können und in allen untersuchten Qualitätsdimensionen konsistent schlechter bewertet werden als klassisch modellierte Modelle. Gleichzeitig fällt die Identifikation im nicht-immersiven Direktvergleich leichter als in der VR-Einzelbetrachtung. Im direkten Vergleich werden klassische Assets klar bevorzugt. Die Studie zeigt, dass aktuell KI-generierte 3D-Assets aus Sicht der Nutzenden noch nicht das Qualitätsniveau klassisch modellierter Assets erreichen und zugleich zuverlässig erkennbar bleiben.
Kurzfassung auf Englisch:
This thesis investigates the subjective perception of AI-generated 3D assets compared to conventionally modeled 3D assets in virtual environments. Research in this area has so far focused primarily on technical quality metrics, while user-centered empirical findings are largely lacking. The aim of this work is to analyze differences with regard to the identifiability of the creation method, perceived visual quality, and asset preference, while taking the influence of different forms of presentation into account. To this end, a controlled within subject user study was conducted with 32 participants. Conventional models and corresponding AI-generated derivatives were first evaluated individually in an immersive VR environment and subsequently in pairs as two-dimensional screenshots on a desktop PC. The measures recorded comprised judgments regarding the creation method, ratings of overall quality, material and texture quality, and realism, as well as the naturalness of motion for animated objects, along with preference decisions in direct comparison. The results show that AI-generated assets can be identified reliably and are rated consistently lower than conventionally modeled assets across all quality dimensions examined. At the same time, identification proves easier in the non-immersive direct comparison than in the individual VR viewing condition. In direct comparison, conventional assets are clearly preferred. The study demonstrates that, from a user perspective, AI-generated 3D assets do not yet reach the quality level of conventionally modeled assets while remaining reliably recognizable.
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