Meta研究人员展示了生成式AI如何从单张图片创建逼真的VR环境。想象一下,能够从一张图片创建一个3D环境,并使用MetaQuest进行探索或将其作为家庭环境。RealityLabsZu...
随着Pico4Ultra的推出,你现在可以将2D照片转换为3D照片,并为单个应用创建性能配置文件,类似于QuestGamesOptimizer的功能。自3月26日起,PicoOS5.13.0.U更新已经开始向...
加拿大卡尔顿大学的研究团队认为,尽管高端虚拟现实(VR)设备提供了卓越的沉浸式体验,但其高昂的价格限制了广泛应用。为此,他们提出了一种基于智能手机摄像头的低成本输...
"用于ContactGlove的mocopi适配器"现已正式发售。这款独特的适配器能够将mocopi设备无缝连接到Diver-X的手套型VR控制器--ContactGlove和ContactGlove2上,作为手部...
苹果公司一年一度的全球开发者大会(WWDC)定于今年6月9日召开。本次大会将继续采用免费在线直播的形式进行,并在ApplePark举办特别现场活动。回顾往届,苹果在WWDC23中...
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瑞典汽车制造商沃尔沃汽车正在利用3DGaussianSplatting技术和NVIDIA的生成式AI引入开发自动驾驶软件和提升安全性的新方法。通过采用先进的技术及虚拟环境模拟,现在可以验证以前难以执行的复杂驾驶场景。这标志着自动驾驶技术研发进入了新的阶段。沃尔沃汽车致力于充分利用人工智能技术和虚拟空间模拟来开发更加安全的汽车。公司使用了一种名为"GaussianSplatting"的3D扫描技术,以重现并分析在虚拟环境中传感器收集到的事故数据。GaussianSplatting有望成为3D扫描领域的新标准。这是一种基于图像生成3D点云数据并通过高速处理创建高分辨率3D数据的技术。相比传统的PLY文件格式,该技术能够有效压缩位置、旋转、颜色、比例和透明度等信息,从而显著减少数据大小。以往,户外场景的扫描数据可能超过250MB。带有高斯溅射图像的训练场景图像沃尔沃软件工程部的阿尔温·巴克尼斯(AlwinBakkenes)表示,这项技术使公司在几天内而不是几个月内就能验证那些"罕见而复杂的事故案例"。具体来说,在数字空间中可以自由操纵交通状况,例如添加或删除道路使用者、改变障碍物的行为等,以产生各种不同的结果。与NVIDIA的合作也是这一技术发展的重要因素。沃尔沃利用NVIDIADGX系统构建了AI超级计算平台,从传感器收集的数据被分析并转化为"有意义的见解",从而提高训练安全模型的准确性。沃尔沃将这一举措描述为:"曾经需要用卷尺到现场分析刹车痕迹的安全研究团队,现在正在使用先进的数据分析技术,采取更具预防性的方法来提升汽车安全性。"数字技术与人工智能的融合使得以往难以验证的复杂驾驶场景得以彻底分析,为未来自动驾驶技术的安全性提升提供了新的可能性,并为汽车行业和尖端技术的应用开辟了新的前景。
Meta研究人员展示了生成式AI如何从单张图片创建逼真的VR环境。想象一下,能够从一张图片创建一个3D环境,并使用MetaQuest进行探索或将其作为家庭环境。RealityLabsZurich的一个研究团队希望将这一愿景变为现实,并提出了一种新的方法来实现它。尽管现有的生成式AI模型可以从单张图片生成视频,但根据上周发布的研究论文,它们在生成完全沉浸式的场景方面存在困难。研究人员开发的流程据称在多个定量图像质量指标上超越了基于视频合成的最先进方法,同时只需要极少的训练工作量,并且可以在现有的生成模型上运行。"我们的关键见解是,从单张图片生成3D环境的任务本质上复杂且模糊,可以分解为一系列更易管理的子问题,每个子问题都可以通过现有技术解决,"研究团队成员KatjaSchwarz、DenisRozumny、SamuelRotaBulo、LorenzoPorzi和PeterKontschieder写道。单张图片如何变成6自由度(6-DoF)VR环境研究人员解释了他们的方法:"我们的过程包括两个步骤:使用预训练的扩散模型生成连贯的全景图,并使用度量深度估计器将其提升到3D空间。然后,我们通过在渲染点云上调节修复模型来填充未观察到的区域,这仅需极少的微调。"结果是一个使用高斯点绘制的3D环境,可以在VR头显设备上的2米(6.5英尺)立方体内查看和导航。创建3D环境的各个步骤。|图片:MetaRealityLabs该方法既适用于合成图像也适用于照片。甚至场景的文字描述也可以作为输入,用于生成适合VR头显的高质量3D环境。研究论文还提到了一些局限性和挑战。例如,将可导航区域扩展到两米以外非常困难,因为这大大增加了任务的复杂性。此外,目前该流程还不支持实时场景合成。然而,一旦创建了高斯点环境,就可以在VR设备上实时显示,研究团队写道。目前尚不清楚这种技术何时会被整合进Quest产品中。不过,商业化似乎并不遥远。
由TheGang开发的《OutofSight》是一款令人毛骨悚然的解谜游戏,玩家需要从一个可爱的泰迪熊视角来控制一位失明女孩苏菲(Sophie)。游戏设定在一个阴森的大宅中,玩家不仅要控制苏菲行动,还要携带玩具熊以获得更好的视野来应对复杂的机关。为了逃脱,玩家必须避开苏菲的俘虏者的愤怒,并揭开围绕她的谜团。该游戏在VR游戏展示会上宣布,并发布了预告片。在VR版本中,玩家将扮演苏菲的玩具熊伙伴,通过控制苏菲和移动这只熊来扩展视野--这与平面版本的游戏玩法非常相似。通过紧张的预告片,我们可以看到一些游戏机制,包括苏菲将一个带轮子的方块推到压力板上,以及爬上服务员的手推车去拉动杠杆。所有这些操作都是从玩具熊的固定视角完成的。《OutofSightVR》由Flat2VRStudios开发,这是一家知名的开发商,专门帮助将平面游戏正式移植到VR平台。该工作室之前的项目包括搞笑的节奏游戏《TromboneChamp:Unflattened》,以及即将发布的《FlatOut》和《Wrath:AeonofRuin》等作品。《OutofSightVR》将于5月22日首先登陆Steam平台,同时发布其平面版本。而PlayStationVR2和Quest3版本则将在"今年晚些时候"推出。
《星球大战:超越胜利--混合现实游戏套装》是ILM沉浸式体验即将在Quest3和3S平台上推出的新游戏。继工作室成功开发了《维达不朽》三部曲和《星球大战:银河边缘的故事》之后,ILM沉浸式体验在其官方Quest博客上宣布了新作《星球大战:超越胜利--混合现实游戏套装》。该游戏设定在《游侠索罗:星球大战外传》的时间段内。根据官方星球大战网站的描述,《超越胜利》将让玩家"以前所未有的方式体验赛车手的世界"。游戏中,玩家将遇到新秀角色沃洛·博拉斯(VoloBolus),并与传奇赛车手塞布巴(Sebulba)合作。目前关于这款游戏的具体细节尚不多,但已知它将专注于混合现实玩法。此外,一部由漫威出版的原创漫画将进一步揭示这一故事。封面艺术由菲尔·诺托(PhilNoto)创作,剧本由伊桑·萨克斯(EthanSacks)编写,内部插图则由威尔·斯莱尼(WillSliney)、史蒂文·卡明斯(StevenCummings)和青木省吾(ShogoAoki)绘制。该漫画仅对2025年在日本举行的星球大战庆典参与者开放。项目总监何塞·佩雷斯三世(JosePerezIII)在一份声明中表示:"我们在ILM的目标始终是探索让玩家体验星球大战故事的新奇有趣的方式。通过专注于混合现实,我们从沉浸感的角度打开了多扇令人兴奋的大门,真正将遥远的银河系带入玩家家中,这种体验前所未见。"更多详情将在2025年4月18日至20日于日本幕张展览馆举办的星球大战庆典上公布,并将首次展示这款新游戏的试玩版本。同时,在这次展会上,还将提供《维达不朽》和《星球大战:银河边缘的故事》的试玩版。目前尚未公布具体的发布日期,但《星球大战:超越胜利--混合现实游戏套装》将独家登陆Quest3和3S平台。
随着Pico4Ultra的推出,你现在可以将2D照片转换为3D照片,并为单个应用创建性能配置文件,类似于QuestGamesOptimizer的功能。自3月26日起,PicoOS5.13.0.U更新已经开始向Pico4Ultra用户推送,带来了一系列新特性和改进,其中一些可能会让Quest粉丝感到羡慕。照片应用获得3D转换,支持空间照片(iPhone16)现在可以将2D照片转换为具有立体深度效果的照片。这可以单独进行,也可以批量转换大量照片。AppleVisionPro提供了类似的功能,而MetaQuest则完全不支持这一功能。使用iPhone16拍摄的空间照片和视频现在可以在头显中查看,所有这些都通过多帧降噪技术提高了图像质量。MetaQuest仅支持空间视频播放。新工具:性能调节器性能调节器借鉴了QuestGamesOptimizer的概念,允许用户为单个应用设置性能参数(分辨率、帧率、CPU级别、GPU级别、固定焦点渲染),以获得最佳游戏体验。该工具可以在设置>开发者中找到。在MetaQuest上,需要第三方应用程序如QuestGamesOptimizer、SideQuest或手动输入ADB命令才能实现相同的功能。空间视频录制你现在可以使用头显以空间视频格式录制内容,并在照片库中作为空间视频查看。改进的PicoConnectPico的PCVR应用程序现在支持帧插值,这改善了中低端PC上的流媒体性能。窗口管理更加灵活应用程序窗口的距离和位置现在可以自由调整。平躺模式现在也在控制中心有一个快捷方式,使得开启和关闭变得更加容易。而在MetaQuest中,则需要点击几个菜单才能完成。仅手部追踪模式根据Pico的说法,新的交互模式提供了一个"无需控制器的体验"。你可以在任何时候在控制中心切换不同的交互模式。手部追踪算法也得到了多项改进。Pico承诺减少延迟,在低光条件下更稳定的追踪,以及提高手势的准确性和保真度。改进的运动追踪器算法已经过优化,以提高坐姿和平躺姿势下的稳定性。更新还增加了追踪更新频率,从而导致复杂动作的显示更加准确和平滑。此外,Pico还改进了低光环境下的透视图像质量。完整的发布说明可以在Pico论坛中找到。