Meta AI的一項研究展示了一種新的虛擬化身模型,可以在虛擬現(xiàn)實中實現(xiàn)流暢的人體全身運動,而無需額外的傳感器。

Meta AI展示全新虛擬化身模型“AGroL”

Meta Quest 2或Meta Quest Pro等頭顯的內(nèi)向外追蹤主要捕捉用戶的頭部和手部,由于追蹤攝像頭集成在頭顯外殼,因此身體的其他部位很大程度在運動檢測之外。

在一項研究中,Meta AI提出了一種新的化身系統(tǒng),該系統(tǒng)可以從稀疏數(shù)據(jù)中合成整個身體的流暢運動,這顯著優(yōu)于以前的化身動畫。

人工智能實時生成流體運動

“Avatars Grow Legs”,簡稱“AGroL”,是一種專門設(shè)計的擴散模型,只需少量上半身信號就能追蹤全身運動,其基于多層感知 (MLP) 架構(gòu)和一種新穎的運動數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)方案。

研究人員表示,該模型能夠預(yù)測精確且均勻的全身運動,這可以解決VR全身追蹤的問題。這使得傳統(tǒng)追蹤難度較大的下半身追蹤迎刃而解,只有在接觸地面時,才會偶爾出現(xiàn)偽影。

由于AGroL可以實時執(zhí)行,同樣也適用于在線應(yīng)用,這意味著Horizon Worlds和其他社交VR 應(yīng)用中沒有腿部的虛擬化身可能很快成為過去。

AGroL:比AvatarPoser更流暢

研究人員使用來自AMASS的動作捕捉數(shù)據(jù)集展示了該模型的有效性,與AvatarPoser等其他化身系統(tǒng)相比,AGroL的旋轉(zhuǎn)、位置和速度誤差要少得多。

因此,AGroL生成的運動更加精確和流暢。最重要的是,據(jù)說基于AGroL,虛擬化身出現(xiàn)手臂和腿部抖動頻率要低得多。

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