Meta 分享虚拟化身服装逼真模拟的新研究

该服装解决方案建立在 Codec Avatars(Meta 开发由 VR 硬件传感器实时驱动的逼真化身的长期项目)之上,并且来自同一个团队。Codec Avatars 的想法不是传统的渲染,而是使用一系列神经网络来学习特定人的外观,然后根据传感器输入不断地对其当前状态进行编码,最后将此状态解码为几何图形和最终输出纹理。

根据最新研究,物理模拟服装的深度真实感外观,将神经网络应用于任何体型的服装的真实变形。

正如我们一直注意到的那样,Meta 要在运输产品方面达到这种保真度还有很长的路要走。该服装系统目前在 NVIDIA RTX 3090 GPU 上以每秒 13 帧的速度运行。但在机器学习领域,优化可能会随着时间的推移而发生戏剧性的变化。今天智能手机上的语音合成和对象识别算法也曾经需要基于昂贵的 PC GPU 实现。

今天的 Meta Avatars 具有基本的卡通艺术风格,他们的真实感实际上随着时间的推移而降低,可能更适合在《Horizon Worlds》等应用程序中具有复杂环境的大型社交需求。然而,Codec Avatars 最终可能会成为一个单独的选项,而不是对当今卡通化身的直接更新。

在接受 Lex Fridman 采访时,Meta 首席执行官扎克伯格描述了一个未来:你可能会在休闲游戏中使用 表现主义 化身,在工作会议中使用 现实主义 化身。4 月,负责 Codec Avatars 团队的 Yaser Sheikh 表示,无法预测它离实际推出还有多久。

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