Meta AI的一項研究展示了一種新的虛擬化身模型，可以在虛擬現實中實現流暢的人體全身運動，而無需額外的傳感器。
Meta Quest 2或Meta Quest Pro等頭顯的內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，該系統可以從稀疏數據中合成整個身體的流暢運動，這顯著優于以前的化身動畫。
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) 架構和一種新穎的運動數據調節方案。
研究人員表示，該模型能夠預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，才會偶爾出現偽影。
由于AGroL可以實時執行，同樣也適用于在線應用，這意味著Horizon Worlds和其他社交VR 應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的動作捕捉數據集展示了該模型的有效性，與AvatarPoser等其他化身系統相比，AGroL的旋轉、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，據說基于AGroL，虛擬化身出現手臂和腿部抖動頻率要低得多。
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