मेटा शोधकर्ता अतिरिक्त ट्रैकर्स के बिना क्वेस्ट 2 बॉडी ट्रैकिंग का प्रदर्शन करते हैं

मेटा शोधकर्ताओं ने अतिरिक्त ट्रैकर्स के बिना क्वेस्ट 2 बॉडी ट्रैकिंग का प्रदर्शन किया।

वर्तमान वीआर सिस्टम एक हेडसेट और आयोजित नियंत्रकों के साथ जहाज करते हैं, इसलिए केवल अपने सिर और हाथों की स्थिति को ट्रैक करें। आपकी कोहनी, धड़ और पैरों की स्थिति का अनुमान उलटा किनेमेटिक्स (आईके) नामक एल्गोरिदम के एक वर्ग का उपयोग करके किया जा सकता है, लेकिन यह केवल है कभी-कभी कोहनी के लिए सटीक और पैरों के लिए शायद ही कभी सही। सिर और हाथ की स्थिति के प्रत्येक दिए गए सेट के लिए बहुत अधिक संभावित समाधान हैं।

IK की सीमाओं को देखते हुए, कुछ VR ऐप्स आज केवल आपके हाथ दिखाते हैं, और कई आपको केवल एक अपर बॉडी देते हैं। स्टीमवीआर ट्रैकिंग सपोर्ट का उपयोग करने वाले पीसी हेडसेट में अतिरिक्त ट्रैकर्स पहने जाते हैं जैसे एचटीसी का विवे ट्रैकर, लेकिन बॉडी ट्रैकिंग के लिए आवश्यक तीनों की लागत $350 के उत्तर में है और इस प्रकार यह अधिकांश खेलों में समर्थित नहीं है।

लेकीन मे क्वेस्टसिम नामक एक नया पेपर, मेटा शोधकर्ताओं ने एक तंत्रिका नेटवर्क द्वारा संचालित एक प्रणाली का प्रदर्शन किया जो कि क्वेस्ट 2 और उसके नियंत्रकों के ट्रैकिंग डेटा के साथ एक प्रशंसनीय पूर्ण शरीर मुद्रा का अनुमान लगा सकता है। कोई अतिरिक्त ट्रैकर्स या बाहरी सेंसर की आवश्यकता नहीं है।

परिणामी अवतार गति उपयोगकर्ता की वास्तविक गति से काफी निकटता से मेल खाती है। शोधकर्ता यह भी दावा करते हैं कि परिणामी सटीकता और घबराना IMU ट्रैकर्स से बेहतर है - केवल एक्सेलेरोमीटर और जाइरोस्कोप वाले उपकरण जैसे कि पिको 4 की घोषणा की गई है पिको फिटनेस बैंड (पिको का दावा है कि वह अपने मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर काम कर रहा है)।

हालांकि, यहाँ एक पकड़ है. जैसा कि वीडियो में देखा गया है, इस प्रणाली को प्रशंसनीय उत्पादन को प्राथमिकता देने के लिए डिज़ाइन किया गया है पूरा शरीर यह सुनिश्चित करने के लिए पोज दें कि अवतार के हाथ उपयोगकर्ता के हाथों की सटीक स्थिति से मेल खाते हैं। सिस्टम की विलंबता भी 160ms है - 11Hz पर 72 फ्रेम से अधिक। इन मुद्दों को देखते हुए, QuestSim केवल अन्य लोगों के अवतार निकायों को देखने के लिए उपयुक्त होगा, नीचे देखने पर अपने स्वयं के शरीर को देखने के लिए नहीं।

लेकिन फिर भी, अन्य लोगों के अवतारों के पूर्ण शरीर की गति को देखना मेटा के वर्तमान अवतारों की अक्सर आलोचना की जाने वाली लेगलेस अपर बॉडी के लिए बेहतर होगा। तो क्या यह प्रणाली, या ऐसा ही कुछ, क्वेस्ट 2 में आ रहा है?

मेटा सीटीओ एंड्रयू बोसवर्थ निश्चित रूप से इस अंतिम सप्ताह में संकेत दे रहे थे। कब एक Instagram में लेग ट्रैकिंग के बारे में पूछा "मुझसे कुछ भी पूछो" बोसवर्थ ने जवाब दिया:

“हाँ, लेगलेस अवतारों के लिए हमारा बहुत मज़ाक उड़ाया गया है, और मुझे लगता है कि यह बहुत उचित है और मुझे लगता है कि यह बहुत मज़ेदार है।

अपने खुद के अवतार पर पैर रखना जो आपके असली पैरों से मेल नहीं खाता है, लोगों को बहुत परेशान करता है। लेकिन निश्चित रूप से हम दूसरे लोगों पर पैर रख सकते हैं, जिसे आप देख सकते हैं, और यह आपको बिल्कुल भी परेशान नहीं करता है।

इसलिए हम ऐसे पैरों पर काम कर रहे हैं जो किसी ऐसे व्यक्ति के लिए स्वाभाविक लगते हैं जो एक दर्शक है - क्योंकि वे नहीं जानते कि आपके असली पैर वास्तव में कैसे स्थित हैं - लेकिन शायद जब आप अपने पैरों को देखेंगे तो आपको कुछ भी नहीं दिखाई देगा। यही हमारी मौजूदा रणनीति है।"

हालाँकि अल्पकालिक समाधान इस एल्गोरिथम की समान गुणवत्ता पर नहीं हो सकता है। मशीन लर्निंग शोध पत्र अपेक्षाकृत कम फ्रेमरेट पर शक्तिशाली पीसी जीपीयू पर चलते हैं। पेपर में वर्णित प्रणाली के प्रदर्शन का उल्लेख नहीं है, लेकिन आरटीएक्स 3080 को प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने के रूप में सूचीबद्ध किया गया है।

मेटा कनेक्ट वार्षिक एआर/वीआर इवेंट होता है केवल 2 सप्ताह में, इसलिए शरीर पर नज़र रखने की कोई भी घोषणा इस दौरान होने की संभावना है।