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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 Reality Labs 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 QuestSim AI。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。

乒乓球迷高兴了,6月7月比赛多,有马龙樊振东,还有00后小将们乒乓球友们要高兴了,在两个多月没有新比赛可看的情况下,6月7月将迎来多项重磅乒乓赛事,又可以看球啦。受疫情的影响,今年不但打球断断续续,连乒乓球比赛都少了,真是难过啊。话不多说,看为什么世界已经进入G2时代为什么世界已经进G2时代,中美两大国时代这可以从全球GDP前50名国家的排名中看出,一是美国,153万亿元,第50名,新西兰,1。53万亿元,美国经济规模为100个新西兰,第二,中张本智和伊藤美诚领衔日本队集训!兵分两路参赛,墙上标语抢镜中国乒乓球队正在威海南海乒乓球训练基地进行封闭集训,作为国乒最大的对手日本队从5月26日也开始进行集训,男队的张本智和丹羽孝希,女队的伊藤美诚早田希娜等人都参加了训练。此次集训持续亚洲45惨败阴霾,日本仅1球惜败世界第一北京时间6月6日晚,世界足坛结束2场友谊赛,日本男足主场01惜败巴西男足,以及韩国男足主场10小胜智利男足,亚洲和南美的较量再一次打成平手,总比分44,当然巴西队连续取胜,巴拉圭队一张高中聚会阶级表,揭示了985同学的高配人生,真令人羡慕一到毕业季,关于就业的话题就会经常出现在大家平时的交谈中。客观来说,现在就业市场的大学生确实不少,比如今年预计走出校园的人数就将达到1076万,再加上近两年求职形势又发生了很大改变普通人的平凡书写不平凡的人生殉职动车司机杨勇曾是武警战士D2809次列车殉职司机身份披露D2809殉职司机在车队护送下回家乡D2809乘客列车在隧道撞了几次才停相信最近大家都看到这个十分揪心的消息,贵州一动车不是冲上人生巅峰才是人间值得,现在就要感受人生的喜悦一诗一文每一天的原创诗歌和梦想,不要再和我擦肩而过加入圈子与志同道合的朋友一起开启,美好的诗意时光,愿一诗一文在繁复的世界里,能给你一丝安静(此处已添加圈子卡片,请到今日头条客户端皮克夏奇拉分手后首度露面!为了2个孩子,爱情变友谊,拒绝同框在官宣分手后,皮克和夏奇拉首次露面,两人一起去了捷克,观战了长子米兰的棒球比赛。不过,两人没有同框,而是尽量离对方远远的。现在,两人的感情从爱情变成友情,如今仍一同出行,只是为了孩我要复仇一场早知道人生结局,却还要挣扎的闹剧第75届戛纳电影节,朴赞郁获最佳导演,宋康昊获最佳男主,一时间二人话题度颇高。回顾两人作品的文章视频也逐渐增多,借此流量也来讲讲二人曾合作的电影我要复仇。我要复仇是朴赞郁和宋康昊的四肢只剩三指的李成松,三次高考均高分落榜,终成人生赢家他,先天性四肢残疾,双手双脚只剩三根手指。他,三次参加高考均超一本线几十分,但都因为体检不达标,被各大高校拒之门外。他,付出比常人数十倍的努力,如愿通过国家司法考试,成为中国第一位第三章人生篇什么是人生?我不想去解释它。因为没意义。每个人都是赤条条的来到这个世界,有什么不同吗?没有!都是什么都带不走的死亡,而且必然死亡,有什么不同吗?没有!唯一不同的就是活着的这个过程。
知根知底好过于天真地信任,柔软周全胜过于冷面树敌厚重的乌云,挡去了明亮的光线,看透太伤,看清便好。人际交往,知根知底好过于天真地信任,柔软周全胜过于冷面树敌。面对友情世界里的离别和远去,要专心做自己想做的事,给自己创造一个充满能晚上回家三不做,家庭越过越红火,是哪三不做?我们每个人都希望自己有一个温馨幸福的家庭,家可以是给予我们力量和动力的地方。我们只有保护好自己的家庭,让自己的家庭幸福和谐,我们的幸福感才会更加强烈,我们吹有更多的激情,追求幸福美寒衣节思亲又是一年十月一,农村又叫寒衣节,我们这边有上坟看望亲人的习俗,就像清明节。不知不觉中,父亲已经走了十个年头,母亲也走了一年了,从牙牙学语到娶妻生子,再到有了孙子辈,从年轻到中年,从爱上五峰大山没商量只有青山绿水的小山村,大家喜欢吗?只有青山绿水的小山村,大家喜欢吗?先生的老家在湖北五峰土家族自治县,自打嫁给他就喜欢上了这里。每次车驶入五峰界地便满目青翠,神清气爽。喜欢山里纯朴孩子过生日,过阴历还是阳历?多数父母不在意,其实有讲究随着社会经济的发展,人们的生活条件和以前相比有了很大的改善,现在开始追求高品质的生活。尤其是每个家庭都会把孩子当成掌上明珠,到了过生日那天也会特别的隆重,一般父母都会精心准备,请一阿根廷巡礼3年35场不败后冲冠梅西封神最后机会2022年卡塔尔世界杯将在北京时间11月21日凌晨拉开大幕。在卡塔尔世界杯C组中,阿根廷波兰墨西哥和沙特阿拉伯将会争夺两个出线名额。作为夺冠大热门的阿根廷,能否在卡塔尔登上最高领奖阿玛尼Armani设计采用各种几何图案及印花,提升衣服的抢眼度阿玛尼(GiorgioArmani)2021春夏系列,本季以灰色米色黑色及蓝色为主色调,颜色继承了阿玛尼(GiorgioArmani)传统颜色,依旧是贵气的感觉。无论是上衣外套还是高校上演宿舍巴黎时装秀气场强大,不输超模对此你怎么看?续910月的巴黎时装周和上海时装周,不同品牌与设计师在各大秀场中,继续以作品呈现心中理想女性的时尚风貌。有意思的是,因为疫情原因,许多高校都处于封闭式状态,高校学生在想玩点啥好呢?黄金手编绳,才是今年最流行的珠宝?早在远古时代,我们的祖先,就开始以绳结计数到唐朝时期,受西域胡风影响,唐人会在皮带下端系花绳结以垂挂荷包佩剑等物件。唐朝的编织艺术,已到了出神入化的水准如今,从古代流传下来有名有姓吸烟装的美你总要穿过最奢侈的衣服,摸过最顶级的面料,才能知道衣服在美和时髦之外,还有其他的意义。不同于乍然惊现的流行款,批量生产的网红流水款,这些衣服被设计师注入了爱与灵魂,是最懂女人,也是48岁潘粤明近照曝光,变得好瘦,散发着型男气质,重回颜值巅峰近日,潘粤明工作室晒出潘粤明近照,迎接霜降的到来。照片中的潘粤明肉眼可见地变瘦了,减肥效果十分显著堪比整容,周身散发着型男的气质,一夜重回颜值巅峰,引发众多网友热议。照片中潘粤明倚