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Meta展示新研究,仅使用Quest头显就能实现全身跟踪

  在Quest的手部追踪中,Meta表明AI是VR和AR的一项基础技术:经过数小时手部运动训练的神经网络即使使用Quest头显的低分辨率摄像头也能实现强大的手部追踪,专门针对手部跟踪进行了优化。
  AI的预测能力使这成为可能:由于在培训中获得的先验知识,来自现实世界的少量输入足以将手准确地翻译到虚拟世界,包括VR渲染在内的完整实时捕捉将需要更多功率。
  近日,Meta旗下RealityLabs研究人员展示了一项新研究,即通过使用先前收集的跟踪数据训练AI,以尽可能合理和物理正确的方式模拟虚拟身体运动。QuestSim只能使用来自头显和两个手柄的传感器数据,对可能进行的全身运动进行模拟。
  Meta团队使用人工生成的传感器数据训练QuestSimAI。为此,研究人员在172人的8小时动作捕捉剪辑中模拟了头显和控制器。这样一来,他们就不必从头开始重新捕获头显和控制器数据以及身体动作。
  动作捕捉片段包括130分钟的步行、110分钟的慢跑、80分钟的手势随意交谈、90分钟的白板讨论和70分钟的平衡。使用强化学习对虚拟化身进行的模拟训练持续了大约两天。
  训练后,QuestSim可以使用真实世界的头显和控制器数据来识别一个人正在做的动作。使用AI预测,QuestSim甚至可以模拟腿部等身体部位的运动,这些部位没有实时传感器数据,但其模拟运动是合成动作捕捉数据集的一部分,即由AI学习。
  不过,这项技术目前尚未完美,化身的动作模拟依然存在着一些不足。因为化身的动作是在没有额外的非物理基力下模拟而出的,在试图移动角色基点时需要一系列特殊的关节力矩。
  QuestSim适用于不同体型的人,当角色不断偏离用户之后,会变得很难跟上动作。因此,模拟角色在试图模仿一些高活跃度动作(跳舞、跳跃)时会摔倒,因为它们还没有接受相关扭矩控制的强化学习训练。
  Meta的研究团队还表明,仅来自头显的传感器数据与AI预测相结合就足以制作出可信且物理上正确的虚拟化身。在进一步的工作中,Meta研究人员希望将更详细的骨骼和身体形状信息整合到训练中,从而改善化身的运动多样性。

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