现阶段的虚拟现实(VR)头戴式装置和手持式控制器,只能对头部和手部动作进行追踪。即使用上所谓的逆运动学(IK)算法,也只能相对良好地预估肘部和躯干动作、而很少对腿部进行校正。正因如此,许多 VR 解决方案干脆只显示虚拟化身的上半身。
视频截图(via VR Trailers & Clips)
即使 SteamVR 和 HTC Vive 提供了额外的追踪解决方案,但身体追踪所需的三套装置的成本也需要 350 美元以上。
(资料图)
好消息是,在一篇讨论 QuestSim 的新论文中(PDF),Meta 研究人员展示了一套由神经网络驱动的系统。
其特点是能够借助来自 Quest 2 头显 + 控制器的追踪数据、更合理地预估佩戴者的全身姿态,而无需额外的追踪器 / 外部传感器。
Meta Research Quest 2 Body Tracking Without Extra Trackers(via)
生成的 VR 化身动画,与用户的真实动作相当接近。Meta 研究人员甚至声称,由此产生的准确性和抖动、优于穿戴式的 IMU 跟踪器。
比如 Pico 4 宣布的 Pico Fitness Band,就是仅配备了加速度计和陀螺仪的装置 —— 尽管该公司也声称正在研发自己的机器学习方法。
不过这里有一个问题 —— 如视频所示,该系统会渲染出一副合理的全身姿势,但它不一定精确还原用户的实际姿态。
正因如此,QuestSim 仅适用于参考其他人的 VR 化身、而不是拿来时刻俯视自己的身姿,此外系统的延迟多达 160 ms(72 Hz 下超过 11 帧)。
即便如此,能够在 VR 交互中看到其他人的全身像,怎么也比现阶段的半截人像要好得多。剩下的问题是 —— 这套(或类似的)系统,是否、以及何时会放到 Quest 2 上?
Meta 首席技术官 Andrew Bosworth 似乎在上周的 Ask Me Anythinig 互动问答活动期间暗示了这一点,当被问及 Instagram 中的腿部追踪时,他答道:
我们确实经常因为无腿化身而被大家给调侃,但我认为大家的吐槽是相当公正和有趣的。
毕竟给个人的虚拟化身配上与现实不匹配的腿,可能会让用户感到非常不安。
但若将腿安到其他人的虚拟化身上,就没有这方面的困扰了。
感兴趣的朋友,可留意于两周后举办的 Meta Connect 年度 AR / VR 活动期间的详细公告。
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