基于UE5和ML技术,Ziva Dyanmics发布实时面部追踪工具ZRT

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我们知道,Meta旗下的Reality Labs一直在探索基于动捕的高保真面部形象渲染技术,目的是发展未来的AR/VR虚拟形象社交。而近期,虚拟形象模拟公司Ziva Dyanmics发布了一款基于UE5引擎的实时高保真面部表情训练工具:Ziva Realtime Face Trainer,其特点是基于云端和UE5引擎的高保真渲染,可帮助开发者们训练可植入游戏中的逼真虚拟形象,解决虚拟形象开发的成本、规模化、自然感等问题。

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据青亭网了解,Ziva基于机器学习算法,只需要一小时,就可以将任何静态的面部网格,转化成高性能的实时面部动捕系统,可实时模拟各种复杂的表情。其算法基于15T的4D扫描数据训练,可模拟的表情数量超过7.2万种。此外,Ziva虚拟形象的运行时只有30MB,实时刷新率达3毫秒/帧数(单线程CPU)。

从公布的4K 60fps实时拍摄视频来看,用Ziva工具训练的虚拟形象可模拟各种动态的表情,符合真人面部活动规律。除了预设的表情和虚拟形象外,开发者们还可以采用自己设计的形象,训练更多独特的面部动作。应用场景方面,开发者用Ziva训练的虚拟形象可应用于游戏、AR/VR、虚拟主播等等。

目前,Ziva(ZRT Face Trainer)还在测试阶段,开发者可以在Ziva Dyanmics官网申请参与测试。参考:dsogaming

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