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head-mounted devices
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新的emg2face系统使用肌肉信号为VR驱动面部动画
研究人员开发了一种名为emg2face的新方法，该方法使用高密度表面肌电图（HD-sEMG）来生成富有表现力的面部动画。该技术特别适用于虚拟现实等应用，因为传统的面部光学捕捉方法会受到头戴式设备的阻碍。该系统记录来自额头和面部64个通道的EMG信号，使用音频爆发将其与视频数据同步，然后训练深度神经网络来预测面部混合形状参数。这使得仅基于EMG读数即可实现实时面部动画，已通过25名参与者进行了演示，并且可以迁移到各种人类和角色面部。
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EgoGVAE 从头部姿态数据重建全身网格
研究人员开发了 EgoGVAE，一种从头部姿态数据重建全身网格的新方法，这对于使用头戴式设备和智能眼镜的应用至关重要。与计算成本高昂的先前基于扩散的迭代方法不同，EgoGVAE 利用引导式变分自编码器和头部到运动网络。这种方法强制执行相似的潜在分布，能够快速进行单步采样以获得自然的全身姿态表示，在基准数据集上的推理速度比现有技术快 50 倍以上。