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　　近日，Meta AI 的一項研究顯示了一種新的虛擬化身模型，可以在 VR 中實現流暢的人體全身運動，而無需額外的傳感器。

　　在對 VR 頭顯（如 Meta Quest 2 或 Quest Pro）進行由內而外追蹤的情況下，主要追蹤用戶的頭部和手部。由于追蹤蹤攝像頭集成到頭顯外殼中，因此身體的其余部分在很大程度上保持隱藏狀態以進行運動檢測。

　　在一項研究中，Meta AI 提出了一種新的虛擬化身系統，該系統使用 AI 從這些稀疏數據中合成全身的流暢運動，大大超過了以前的化身動畫。

　　“Avatars Grow Legs”簡稱“AGroL”，是一種擴散模型，專門設計用于只需少量上半身信號就能追蹤全身運動。它基于多層感知（MLP）架構和運動數據的新型調節方案。

　　根據研究人員的說法，該模型應該能夠預測整個身體的精確且流暢的運動，這可以解決 VR 全身追蹤的問題，傳統追蹤難度較大的下半身追蹤應該不是問題。到目前為止，偽影只有在接觸地面時偶爾發生。

　　由于 AGroL 可以實時執行，因此也應該適用于在線應用。這可能很快就會使 Horizon Worlds 和其他社交 VR 應用沒有腿的虛擬化身成為過去。

　　研究人員使用 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、位置和速度誤差明顯較少。

　　因此，AGroL 生成的運動更精確且更流暢。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。