В статье представлен новаторский подход к воплощенным аватарам, при котором пользователи могут управлять своими виртуальными персонажами с помощью собственных движений тела, а не традиционных контроллеров. Эта технология предлагает по-настоящему погружающий игровой опыт, позволяя игрокам физически взаимодействовать с виртуальным миром.

Ключевое новшество заключается в способности точно отображать движения верхней части тела пользователя на действия аватара, даже без прямого доступа к информации о нижней части тела. Используя передовые методы прогнозирования и объединения движений, система может интеллектуально определять движения нижней части тела на основе сигналов от верхней части, создавая плавное и естественное представление действий игрока в игре.

Кроме того, метод разработан для высокой адаптивности, учитывая различные типы телосложения и широкий спектр движений, от простых жестов до более сложных действий, таких как сидение, стояние или занятие спортом. Эта гибкость обеспечивает, чтобы опыт воплощенного аватара могли получать разные игроки.

Основная проблема при создании воплощенных аватаров - это сопоставление показаний датчиков с гарнитуры и контроллеров с реалистичными человеческими движениями в режиме реального времени. Предыдущие методики страдали от проблем, таких как несоответствие движений персонажа фактическим движениям пользователя, заметные задержки и неспособность справляться со сложностями практической игровой среды.

Новый подход, представленный в этой статье, решает эти ограничения. Сначала он прогнозирует будущие движения пользователя на основе текущих данных датчиков, делая аватар более отзывчивым. Затем он использует движения верхней части тела, чтобы интеллектуально угадать соответствующие движения нижней части, объединяя их воедино.

Эта техника поразительно эффективна, она может генерировать естественные движения всего тела даже тогда, когда система не имеет прямой информации о нижней части тела. Результаты показывают сильную корреляцию между прогнозируемыми и фактическими движениями нижней части тела, что позволяет создавать убедительное игровое представление.

Предлагаемая техника решает проблему сопоставления показаний датчиков с гарнитуры и контроллеров с движениями человека в режиме реального времени, даже при отсутствии информации о нижней части тела. Используя двухэтапный подход, метод сначала прогнозирует будущие движения верхней части тела, а затем использует эту информацию для оценки соответствующих движений нижней части тела.

Ключевое новшество заключается в способности определять движения нижней части тела по наблюдаемым действиям верхней части. Это достигается путем объединения прогнозируемых движений верхней части тела и предполагаемых движений нижней части, что приводит к естественной и отзывчивой анимации всего тела. Техника также демонстрирует способность обобщаться на различные типы телосложения и поддерживать широкий спектр движений, от сидения до игры в бейсбол.

Новый метод, представленный в этой статье, демонстрирует замечательную универсальность в работе с различными типами телосложения и широким спектром движений. Исследователи разработали методику на основе ИИ, которая может эффективно сопоставлять данные датчиков с гарнитуры и контроллеров с естественными человеческими движениями, позволяя плавно воплощаться в виртуальной среде.

Одним из ключевых преимуществ этого подхода является его способность обобщаться на различные типы телосложения. Система способна точно переводить движения пользователя, независимо от его физических характеристик, в соответствующие действия виртуального аватара. Эта гибкость обеспечивает, чтобы опыт воплощения был доступен и адаптирован к людям с разными телосложениями и пропорциями.

Новая техника, представленная в этой статье, не только обеспечивает естественное и отзывчивое сопоставление движений верхней части тела пользователя с виртуальным аватаром, но также предлагает удобное решение для ситуаций, когда у пользователя ограниченное физическое пространство или он предпочитает более расслабленный игровой опыт. Включая джойстик для управления нижней частью тела, система позволяет пользователям комфортно играть, сидя, не жертвуя при этом погружающим и интуитивным взаимодействием всего тела.

Ключом к этой замечательной технологии является использование всего 3 часов данных захвата движений. Анализируя эти данные, система ИИ может изучать и понимать сложные модели человеческого движения. Это позволяет ей точно прогнозировать и воспроизводить движения пользователя в режиме реального времени, даже без доступа к информации о нижней части тела.

Эта новая техника для воплощенных аватаров в видеоиграх поистине замечательна. Используя передовые алгоритмы ИИ и относительно небольшое количество данных захвата движений, она способна точно сопоставлять полноценные движения тела пользователя, включая нижнюю часть, с виртуальным персонажем в режиме реального времени. Это позволяет создавать гораздо более естественный и погружающий игровой опыт, когда игроки могут использовать собственное тело для управления действиями своего игрового аватара.