灯光、摄像机、自动！用于真实自主无人机评估的生成式视频融合

自主服务机器人和无人机越来越多地部署在城市空间中，但在实际环境中评估其设计受到许可证、物流和重复用户研究成本的限制。我们贡献了 SHOWTIME，一个生成式视频融合框架，通过结合结构化提示、编码导航行为、空间策略和任务上下文与真实城市场景，合成可控制的逼真评估剪辑。在两项研究中，参与者对 SHOWTIME 的生成视频在逼真度、行为可信性、生态适切性和舒适度方面的评价与物理录制相当，且无法可靠地区分真实和生成 footage；感知差异由环境结构和人群密度而非模态驱动。后续实验表明，生成原型在设计变体之间引发了稳健的感知对比：交流信号（灯光、功能线索）提高了可接受性和舒适度，而 erratic 运动则降低了这些指标。与物理试验相比，该管道每个剪辑的时间减少了10倍以上，实现了在行为和用户界面线索上的快速人机迭代。总体而言，这些结果证明了人类水平的感知保真度和实际可行性，将 SHOWTIME 定位为在真实城市环境中改进自主系统及其界面的成本效益高、可扩展的方法。