Meta最新AI全身追踪Avatar算法：QuestEnvSim

　　6月28日青亭网报道，还记得之前在22年9月份Meta公布的一套基于算法驱动的Avatar全身追踪算法吗，当时它的表现可谓是相当出色，在无需外部追踪器的条件下指通过头显和双手柄的IMU实现了不错的追踪效果。

　　Avatar全身追踪的重要性不言而喻，在社交等等场景中可以提供更逼真的虚拟交互玩法。相关阅读：《无需外部追踪器，Meta研发算法驱动全身姿态预测系统》。

　　而最近，Meta又公布了一套全身追踪Avatar的AI算法：QuestEnvSim。从名字来看，两者有一定关联性。

　　没错，该算法由之前的QuestSim的三个研发人员与梁歪两名研究员共同开发，QuestEnvSim主要解决了一个问题是：可以让Avatar实现与现实环境的物体交互，比如真人坐在椅子、沙发、箱子上，Avatar中也可以模拟坐在对应物体上的效果。

　　这也让这套算法有了进一步落地的可能性。当然，目前这套算法对算力的要求还不确定，同场训练是在工作站或高性能PC上跑，因此在Quest 2这类设备上跑起来还需要时间继续优化算法。

　　研发人员：SUNMIN LEE, Seoul National University, South Korea; SEBASTIAN STARKE, Reality Labs Research, Meta,United States of America; YUTING YE, Reality Labs Research, Meta, United States of America; JUNGDAM WON , Seoul National University, South Korea; ALEXANDER WINKLER , Reality Labs Research, Meta, United States of America 。

　　参考：Meta