Meta分享Codec Avatars虚拟化身服装关于深度学习的新研究-广东广州深圳佛山东莞360全景VR全景720航拍全景网上展厅3D展厅数字展厅

Meta分享的服装解决方案建立在Codec Avatars之上，这是由VR硬件传感器实时驱动的逼真Avatar的长期项目。

Codec Avatars的研究并不完全针对传统的渲染方式开展，而是使用一系列的神经网络和深度学习技术来呈现人物形象的外表，然后根据传感器输入不断对其当前状态进行编码，最后将这种状态解码为几何图形和最终输出的纹理。最新的研究是根据深度学习模拟虚拟形象服装的逼真物理效果，将神经网络应用于任何体型的虚拟人物服装。

图源：Meta

该系统目前在NVIDIA RTX 3090 GPU上的运行速度为每秒13帧。但在机器学习领域，随着时间的推移有望逐步优化。未来或将运用到Meta的其他项目。

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