Highlight fitur foveated streaming pada pengumuman perilisan Steam Frame (https://store.steampowered.com/sale/steamframe)

Sudah baca berita terbaru? Yes, Valve baru saja mengumumkan produk terbaru mereka yang akan rilis pada 2026 mendatang, salah satunya berupa headset VR yaitu Steam Frame. Wireless, comfortable, lightweight, dan dapat meng-handle keseluruhan library Steam, baik game VR maupun non-VR. Salah satu fitur unggulan yang disoroti adalah Foveated Streaming. Sebelum lanjut, kita bahas dulu dasarnya.

Get to know: Fovea

Pernah nggak kalau pas kamu fokus lihat ke sebuah benda misalnya, rasanya hal-hal selain benda itu jadi kelihatan blur, alias nggak jelas. Kok bisa begitu? Nah, hal inilah yang merupakan konsep dasar ‘foveated’.

Ilustrasi area penglihatan mata manusia, dari fovea sampai peripheral (https://zerolight.com/news/zerolight-bmw-htc-vive-and-nvidia-team-up-for-virtual-reality-showcase-at-ces-2019)

Konsep foveated berangkat dari karakteristik mata manusia. Pada mata manusia, ada bagian yang namanya fovea, yaitu titik pusat fokus retina, di mana ketajaman penglihatan paling tinggi karena tingginya densitas sel fotoreseptor (penerima cahaya), sehingga dapat menangkap detail visual dengan rinci dan tajam. Tapi di luar area tersebut (peripheral), kemampuan mengenali detail turun drastis. Nah, teknologi VR memanfaatkan konsep ini, yaitu sistem hanya akan menampilkan detail tinggi pada area yang dilihat oleh pengguna, lalu menurunkan kualitas di area luar fovea, agar otak tetap mempersepsikan visual yang terlihat sebagai tajam dan realistis. Konsep inilah yang kemudian disebut foveated rendering yang telah menjadi fondasi penting pada headset VR modern.

Foveated Rendering → Foveated Streaming

Sebelum Valve memperkenalkan foveated streaming di Steam Frame, dunia VR sudah mengenal foveated rendering. Pada foveated rendering, GPU melakukan full render hanya pada area yang sedang menjadi fokus pandangan pengguna (foveal region), sementara bagian pinggir (peripheral) dirender dengan kualitas lebih rendah. Metode ini telah digunakan pada berbagai perangkat VR seperti Varjo dan Meta Quest Pro untuk menurunkan beban GPU secara signifikan tanpa menurunkan kualitas visual yang terlihat. Varjo melaporkan bahwa penggunaan foveated rendering dapat mengurangi jumlah piksel yang perlu dirender sebesar 30–50%, tergantung pengaturan kualitas dan konfigurasi visual [1].

Ilustrasi penerapan foveated rendering pada Varjo (https://support.varjo.com/hc/en-us/what-is-foveated-rendering )

Steam Frame mengambil konsep ini ke level berbeda, bukan proses renderingnya yang di-foveasi, tetapi proses streamingnya. Alih-alih memodifikasi proses render di GPU, Valve menempatkan optimasi pada sisi encoder. Jadi game akan di-stream langsung dari PC terdekat, disambung menggunakan koneksi dongle sebagai wireless adapternya. Namun, game tetap berjalan dan dirender sepenuhnya di PC, dengan kualitas penuh seperti biasa; tidak ada pengurangan workload pada GPU PC. Pada headset VR, sistem akan meng-encode area yang sedang menjadi fokus pengguna untuk dikirim dengan bitrate tinggi/kualitas tinggi, sedangkan area peripheral dikirim dalam bitrate lebih rendah. Developer game tidak perlu menambahkan kode apa pun, semua terjadi pada pipeline SteamOS dan Steam Link [2]. Ini sejalan dengan temuan Illahi et al. (2017), bahwa pendekatan foveated streaming pada video dapat menghemat bandwidth secara signifikan—hingga 50% tergantung parameter encoding [3]. Meski Valve tidak mengungkap detail teknisnya, prinsip dasarnya sejalan dengan penelitian akademik dan implementasi modern video foveation.

 

Eye-Tracking: The Key to Speed and Accuracy

Kunci dari metode foveated rendering ini adalah integrasi real-time eye-tracking, yang memungkinkan sistem secara dinamis mengikuti posisi dan arah pandang pengguna dengan akurasi setinggi mungkin dan latensi serendah mungkin. Steam Frame dilengkapi dengan dual internal eye tracking cameras [4] yang bekerja beririgan dengan encoder SteamOS untuk menentukan area yang harus diprioritaskan dengan bitrate tinggi. Hal ini penting karena gerakan mata sangat cepat (saccadic movement bisa mencapai ±900°/detik [5]), dan performa foveated rendering bisa menurun drastis apabila gaze latency >70ms [6].

Meskipun Valve tidak mengumumkan angka teknis seperti jumlah stream atau struktur encoding, laporan dari The Verge dan PC Gamer konsisten menyebut bahwa foveated streaming bekerja dengan meningkatkan bitrate secara selektif pada area fokus berdasarkan data eye tracking.

 

Keunggulan, Batasan, dan Tantangan

Beberapa keunggulan dari teknologi foveated streaming ini adalah:

  • Streaming game PC ke headset menjadi lebih efisien karena bagian yang dilihat pengguna dikirim dengan kualitas tinggi, sedangkan bagian lain bisa di-adjust tanpa terasa oleh pengguna.
  • Karena pengembang game tidak harus mengubah game mereka, maka adopsinya bisa lebih cepat.
  • Kombinasi dengan koneksi wireless (dongle 6 GHz yang digunakan oleh Valve) membuat pengalaman lebih lancar dan latensi rendah

Meskipun menawarkan berbagai keunggulan, teknologi ini masih memiliki beberapa batasan, yaitu:

  • Beban rendering tetap berada pada PC, karena tidak ada bagian render yang dipotong. Jika game berat, foveated streaming tidak memperbaiki performa frame-rate PC.
  • Efektivitas tergantung kecepatan eye-tracking, akurasi gagasan ke mana pengguna melihat, serta latensi keseluruhan transmisi. Jika sistem tidak cepat atau akurat, mungkin pengguna akan menyadari degradasi kualitas di area periferal.

Beberapa tantangan dan area yang bisa dikembangkan:

  • Setiap keterlambatan antara pergerakan mata, pelacakan gaze, dan adaptasi encoding dapat menghasilkan area fokus yang kurang tajam sesaat [7]
  • Kualitas visual yang terlalu rendah di area peripheral dapat mengganggu kenyamanan visual [8]
  • Sistem yang dapat memprediksi arah pandangan bisa mengurangi ketergantungan pada eye-tracking dan mengurangi latensi [9].

 

Kesimpulan

Teknologi foveated streaming yang dipakai di Steam Frame merupakan evolusi menarik dari ide foveated rendering yaitu memindahkan optimasi dari GPU ke sisi encoder, mengurangi beban streaming/transmisi. Dengan memanfaatkan eye-tracking, Steam Frame mampu menghemat bandwidth tanpa menurunkan persepsi kualitas visual. Pendekatan ini memungkinkan pengalaman PC-VR wireless yang lebih ringan, efisien, dan responsif—sekaligus menjaga kompatibilitas dengan keseluruhan library Steam.

Meski tidak menggantikan kebutuhan GPU yang kuat, foveated streaming melengkapi ekosistem VR wireless dengan cara yang lebih cerdas, terutama dalam konteks VR streaming. Ke depannya, perpaduan antara rendering yang efisien dan streaming yang efisien bisa menjadi standar baru di VR.

 

Penulis

Felicia Natania Lingga, S.Kom. – FDP Scholar

 

Referensi

[1] Foveated rendering. Varjo Support. Retrieved from: https://support.varjo.com/hc/en-us/what-is-foveated-rendering on 19 November 2025

[2] Ridley, J. 2025, 13 Nov. Foveated streaming is the genius tech behind Valve’s Steam Frame and its seamless wireless gaming performance. PC Gamer. Retrieved from https://www.pcgamer.com/hardware/vr-hardware/foveated-streaming-genius-tech/ on 20 Nov 2025

[3] Illahi, G. K., Siekkinen, M., Kamarainen, T., Yla-Jaaski, A. 2021. Foveated streaming of real-Time graphics. in MMSys 2021 – Proceedings of the 2021 Multimedia Systems Conference. ACM, pp. 215-226, ACM Multimedia Systems Conference, Virtual, Online, Türkiye, 28/09/2021. https://doi.org/10.1145/3458305.3463383

[4] Steam Frame Specification. VR Compare. Retrieved from: https://vr-compare.com/headset/steamframe on 20 November 2025

[5] 2025, 20 Oct. Apa yang Terjadi pada Mata saat Anda Tidur? Mengenal Rapid Eye Movement. Vio Optical Clinic. Retrieved from: https://viooptical.com/apa-yang-terjadi-pada-mata-saat-anda-tidur-mengenal-rapid-eye-movement/ on 20 November 2025

[6] Albert, R., Patney, A., Luebke, D., Kim, J. 2017. Latency Requirements for Foveated Rendering in Virtual Reality. ACM Transactions on Applied Perception 14(4), Article 25 (September 2017), 13 pages. https://doi.org/10.1145/3127589

[7] Wu, Z., Alhilal, A., Tsui, Y. H., Siekkinen, M., & Hui, P. (2025). EyeNexus: Adaptive Gaze-Driven Quality and Bitrate Streaming for Seamless VR Cloud Gaming Experiences. arXiv preprint arXiv:2509.11807.

[8] Jin, Y., Patney, A., Webb, R., & Bovik, A. C. (2022). FOVQA: Blind foveated video quality assessment. IEEE Transactions on Image Processing, 31, 4571-4584.

[9] Ebadulla, F., Mudlapur, C., & BV, G. (2025). GazeProphet: Software-Only Gaze Prediction for VR Foveated Rendering. arXiv preprint arXiv:2508.13546.