6月28日青亭網(wǎng)報道,還記得之前在22年9月份Meta公布的一套基于算法驅(qū)動的Avatar全身追蹤算法嗎,當時它的表現(xiàn)可謂是相當出色,在無需外部追蹤器的條件下指通過頭顯和雙手柄的IMU實現(xiàn)了不錯的追蹤效果。
Avatar全身追蹤的重要性不言而喻,在社交等等場景中可以提供更逼真的虛擬交互玩法。相關閱讀:《無需外部追蹤器,Meta研發(fā)算法驅(qū)動全身姿態(tài)預測系統(tǒng)》。
而最近,Meta又公布了一套全身追蹤Avatar的AI算法:QuestEnvSim。從名字來看,兩者有一定關聯(lián)性。
沒錯,該算法由之前的QuestSim的三個研發(fā)人員與梁歪兩名研究員共同開發(fā),QuestEnvSim主要解決了一個問題是:可以讓Avatar實現(xiàn)與現(xiàn)實環(huán)境的物體交互,比如真人坐在椅子、沙發(fā)、箱子上,Avatar中也可以模擬坐在對應物體上的效果。
這也讓這套算法有了進一步落地的可能性。當然,目前這套算法對算力的要求還不確定,同場訓練是在工作站或高性能PC上跑,因此在Quest 2這類設備上跑起來還需要時間繼續(xù)優(yōu)化算法。
研發(fā)人員:SUNMIN LEE, Seoul National University, South Korea; SEBASTIAN STARKE, Reality Labs Research, Meta,United States of America; YUTING YE, Reality Labs Research, Meta, United States of America; JUNGDAM WON , Seoul National University, South Korea; ALEXANDER WINKLER , Reality Labs Research, Meta, United States of America 。
參考:Meta
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