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Meta展示基于人工智能驱动的身体姿势系统最新成果

William
6月 27, 2023技术速递

Meta展示基于人工智能驱动的身体姿势系统最新成果-93913.COM-XR信息与产业服务

Meta研究人员展示了基于人工智能驱动的身体姿势系统最新成果。

目前的VR系统开箱即用,却只能追踪头部和手部位置。尽管基于称为逆运动学(IK)的算法可估计肘部、躯干和腿部位置,但有时仅对肘部准确,而对腿部则很少正确。对于每组给定的头部和手部位置,都有太多潜在的解决方案,考虑到IK的局限性,现在的一些VR应用程序仅显示手部,更多的应用程序仅显示上半身。

如今,智能手机应用已能基于计算机视觉进行VR身体追踪,但这需要将手机安装在角落,并且只有当用户面对它时才能正常工作;采用SteamVR追踪的PC VR头显基于额外追踪器(例如HTC Vive Tracker)支持更高质量的身体追踪,但购买足够多的身体追踪设备需要花费数百美元。

去年,三名Meta研究人员展示了QuestSim,这是一种强化学习模型,可以仅使用Meta Quest 2及其手柄追踪数据来估计合理的全身姿势。不需要额外的追踪器或外部传感器,生成的化身运动与用户的真实运动相当接近。研究人员甚至声称,由此产生的精度和抖动优于IMU追踪器,例如索尼Mocopi。

但导致QuestSim失灵的一个极端情况是,当用户与现实世界交互时,例如坐在椅子或沙发上时。处理这个问题,尤其是坐姿和站立之间的过渡,对于社交VR中的逼真完整身体至关重要。

在一篇名为Quest Env Sim的新论文中,这三位研究人员和另外两位研究人员提出了一个更新的模型,并考虑了环境中的家具和其他物体:

尽管研究结果令人印象深刻。但是,QuestEnvSim不会很快兼容Quest 2,与最初的QuestSim一样,这里有几个重要的注意事项。

首先,本文没有提及所描述系统的运行时性能。机器学习研究论文往往以相对较低的帧率在功能强大的PC GPU上运行。

其次,对家具和物品进行人工扫描,并在虚拟环境中进行定位。虽然Quest 3也许能够通过深度传感器自动扫描家具,但Quest 2和Quest Pro没有关键的传感器数据。

最后,这些系统旨在产生合理的整体全身姿势,而不是与你双手的确切位置相匹配。系统的延迟也相当于VR中的许多帧。因此,即使这些方法可以实时运行,但在VR中俯视自己身体时效果并不理想。

但是,假设系统最终能够得到优化,那么看到其他人化身的全身运动将比Meta当前无腿上半身化身要好得多。

来源:UploadVR

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