🤖 由 文心大模型 生成的文章摘要
Meta AI的一项研究展示了一种新的虚拟化身模型，可以在虚拟现实中实现流畅的人体全身运动，而无需额外的传感器。
Meta Quest 2或Meta Quest Pro等头显的内向外追踪主要捕捉用户的头部和手部，由于追踪摄像头集成在头显外壳，因此身体的其他部位很大程度在运动检测之外。
在一项研究中，Meta AI提出了一种新的化身系统，该系统可以从稀疏数据中合成整个身体的流畅运动，这显著优于以前的化身动画。
人工智能实时生成流体运动
“Avatars Grow Legs”，简称“AGroL”，是一种专门设计的扩散模型，只需少量上半身信号就能追踪全身运动，其基于多层感知 (MLP) 架构和一种新颖的运动数据调节方案。
研究人员表示，该模型能够预测精确且均匀的全身运动，这可以解决VR全身追踪的问题。这使得传统追踪难度较大的下半身追踪迎刃而解，只有在接触地面时，才会偶尔出现伪影。
由于AGroL可以实时执行，同样也适用于在线应用，这意味着Horizon Worlds和其他社交VR 应用中没有腿部的虚拟化身可能很快成为过去。
AGroL：比AvatarPoser更流畅
研究人员使用来自AMASS的动作捕捉数据集展示了该模型的有效性，与AvatarPoser等其他化身系统相比，AGroL的旋转、位置和速度误差要少得多。
因此，AGroL生成的运动更加精确和流畅。最重要的是，据说基于AGroL，虚拟化身出现手臂和腿部抖动频率要低得多。
来源：Mixed
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