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谷歌并不想给Daydream一体机搭配6DoF控制器

谷歌最近推出的VR一体机联想Mirage Solo引起了人们的注意,但是由于缺乏新一代的控制器,使得这款设备的功能受到限制。在谷歌的I/O大会上,他们对未来VR计划的缄默令人意外,因此很难看到Mirage Solo和Daydream VR的下一步发展方向。Mirage Solo虽然提供了初步的PC VR体验,但运动控制器的缺乏是其真正的限制因素。谷歌拥有自家的创意VR工具(如绘画应用Tilt Brush),但它们仅支持PC VR,尚未登陆谷歌的移动硬件平台。谷歌的VR和AR负责人表示,他们目前没有推出新的控制器,但未来可能会有其他选择,如定位追踪控制器。他认为VR领域的发展方向是丰富的输入形式,包括手部追踪和控制器追踪。然而,谷歌对于他们未来的VR计划保持了闭口不提,因此在2018年内不太可能推出更先进的手部追踪和控制器追踪技术。这对于现在的Mirage Solo来说有些遗憾,因为它确实需要一些新技术的支持。
谷歌并不想给Daydream一体机搭配6DoF控制器

谷歌Cloud Anchors平台共享AR体验是怎么实现的

谷歌在I/O大会上发布了共享AR体验平台Cloud Anchors,通过在ARKit或ARCore扫描的水平表面或垂直表面中的共享参考点,在多台设备之间建立公共锚点。用户的应用程序可以共享视觉特征,并在设备之间建立相互锚点,只要用户看向相同的物理空间。虽然Cloud Anchors承诺为移动AR带来共享体验,但与其他AR云公司不同,它不支持持续性体验。锚点数据的访问时长只有一天,而且描点在七天后被删除,因此用户无法一致地检索原始数据。尽管如此,谷歌在实现共享体验方面的进展已经超过了苹果和其他AR新兴企业。
谷歌Cloud Anchors平台共享AR体验是怎么实现的

Oculus开发者关系负责人:建议开发者内容不要独占

在Reboot Develop Conference大会上,Oculus的开发者关系负责人马特·孔蒂谈到了VR设计中的一些问题。他提到开发者必须考虑受众的规模以及其他一些挑战,如移动机制解决方案、游玩空间限制等。他还表示,开发的内容应该能让用户做其他游戏中做不到的事情。孔蒂说,虽然为VR开发专门的内容有一些例外,但他坚持VR内容应该面向每一个VR平台,这与Oculus在独占问题上的立场有所冲突。他认为,VR市场仍然很小,虽然增长速度快,但每个决定都应该考虑如何覆盖尽可能多的受众。他还表示希望VR能够蓬勃发展,而不仅仅是一个利基市场。这些言论可能是对VR独占内容增加非VR玩法或将非VR内容移植至VR的做法的回应。
Oculus开发者关系负责人:建议开发者内容不要独占

日本显示器公司JDI为VR研发1001 PPI LCD显示屏

日本显示器公司(JDI)宣布正在开发专为虚拟现实(VR)头显设计的高像素密度LCD显示屏。该显示屏尺寸为3.25英寸,像素密度达到1001ppi。JDI计划于2019年3月底开始商业供应,并加速设计以实现更高分辨率。去年,JDI发布了803ppi的LCD显示屏,但为了减小头显的尺寸和重量,他们需要更小型的LCD和更高倍率的透镜。高像素密度对于减少纱窗效应和像素化问题至关重要。1001ppi LCD显示屏采用低温多晶硅(LTPS)TFT技术,延迟仅为2.2毫秒,可以以120Hz的刷新频率运行。PC VR头显一般在90Hz环境下运行,而90Hz被认为是减少运动模糊和屏幕闪烁的必要条件,60Hz被认为是VR头显的最低要求。新款1001ppi显示屏尺寸为3.25英寸,分辨率为2160×2432,刷新率为120Hz。JDI将于SID Display Week展示1001ppi LCD预生产模型。
日本显示器公司JDI为VR研发1001 PPI LCD显示屏

佳创视讯与十家广电合作,推动“VR+广电”产业化运营

深圳市佳创视讯技术股份有限公司与十家广电网络公司签署了《广电虚拟现实业务产业化运营合作协议》,拟通过广电运营商的广电网络在多个省份和地区开展“VR+广电”产业化运营合作。利用广电运营商的有线电视广播网和宽带网作为传输通道,以有线数字电视终端为平台与载体,播出超高清全景视频、VR视频等虚拟现实内容。佳创视讯早在2016年3月就提出通过有线电视网络和终端进入千家万户的“虚拟现实+有线电视”和“VR+广电”领域。他们与几家国家重点实验室和芯片厂商共同进行VR技术研究、内容制作和系统平台搭建,并在北京设立了子公司“北京意景技术有限责任公司”来开展VR产业相关业务。此外,佳创视讯还与中国有线电视网络有限公司、深圳市天威视讯股份有限公司等合作签署了《广电虚拟现实业务产业化运营合作协议》,并表示将积极开展虚拟现实业务,向数字电视用户提供多种形式的虚拟现实影音观看体验。他们还将探索付费VR、VR广告、植入式广告、VR直播等运营模式。
佳创视讯与十家广电合作,推动“VR+广电”产业化运营

谷歌为Daydream推出WebXR定制版Chrome浏览器

谷歌正式推出了首款Daydream VR一体机,即联想Mirage Solo。然而,在体验该设备时,映维网发现头显无法访问VR网页浏览器。不过,谷歌已经确认即将推出的Chrome版本将支持这款头显。在本周的I/O大会上,谷歌的Brandon Jones介绍了WebXR的最新发展,并提到新版本的Chrome即将上线,将支持Daydream shell头显直接启动VR应用,而不再需要先通过智能手机打开浏览器再插入头显。Jones表示,在Daydream shell头显中的新版Chrome可以在标准网页和WebXR内容之间无缝切换。然而,由于Mirage Solo不是一款手机,只能访问Daydream应用商店中的应用程序,而其中并不包含Chrome浏览器。Jones表示,他们正在积极解决这个问题,当Chrome准备好登陆这款VR一体机时将发布通知。这对Mirage Solo和未来的Daydream一体机来说是好消息,因为意味着为头显打开了一个重要的新内容窗口。
谷歌为Daydream推出WebXR定制版Chrome浏览器

为AR-VR研发,5月24日台湾创王将展示2228 PPI AMOLED显示屏

5G即将到来,将推动VR和AR设备的发展。创王(INT Tech)表示,他们的专有技术UHPD(超高像素密度显示)技术将成为促成上述突破的催化剂。目前,虚拟现实体验受限于固有的显示器障碍,例如纱窗效应、视觉辐辏调节冲突和视场较小等。INT的创始人朱克泰博士及其团队成功在玻璃基板上制造了第一台2228 ppi的AMOLED显示屏。他们指出,这款产品可以大大缓解纱窗效应、屏幕门效应和视觉辐辏调节冲突,并且相较于目前的硅基高ppi显示器解决方案,基于玻璃的显示屏更加实惠,并且可以支持更大的尺寸,从而显著提高视场。创王是一家成立于2016年6月的科技公司,专注于研发前沿技术。他们将在5月24日参加洛杉矶的2018 SID Poster Session,并且介绍他们的“超高像素密度显示技术(2228 ppi)”。
为AR-VR研发,5月24日台湾创王将展示2228 PPI AMOLED显示屏

谷歌宣布成立用于远程学习教学的VR实验室

谷歌宣布成立一个用于远程学习教学的VR实验室,与名为Labster的公司合作。这个VR实验室能够为学生提供更多的实践课程,弥补了在线课程缺乏实践活动的不足。谷歌和Labster利用先进的模拟技术反映真实世界的结果和等式,VR模拟的成本也比同等设备更便宜。这意味着学术机构可以通过VR实验室为更多学生提供完整的在线课程。远程学生将能够随时随地利用实验室时间,而不再局限于现实世界的物理实验室。虚拟现实等沉浸式技术在教育领域能够带来一系列的帮助,多家高等教育机构已经开始实验虚拟现实。VR实验室的建立将进一步推动远程学习教育的发展。
谷歌宣布成立用于远程学习教学的VR实验室

AMD为macOS版Blender和Maya发布Radeon ProRender插件

AMD本周为macOS版本的Blender和Maya发布了Radeon ProRender插件,允许兼容的Mac电脑利用ProRender的基物(physics-based)渲染。ProRender是一款基于物理的渲染引擎,能够制作出令人惊艳、达到照片级真实感的图像。用户可以轻松对物体进行着色,并在任何合理的环境中使用。AMD最初在3月宣布ProRender支持实时光线追踪引擎,帮助用户最大化利用CPU和GPU功率。利用实时光线追踪,工作人员可以实现更快的渲染时间,节省时间和系统资源。游戏开发者可以实现更优秀的照片级写实主义,无需牺牲流畅实时屏幕动画所需的高帧率。新插件还包含AMD的新版本Uber Shader,为皮肤等元素带来更优秀的子表面散射。对于Maya,插件提供了交互式去噪试图,可以在保留细节的同时去除噪点,并且降低渲染时间。AMD还为Blender提供了多项升级,包括自适应细分曲面、更多的AOV选项,以及体积效果如雾、云和烟雾。Mac必须至少运行macOS 10.13.3,并且使用支持苹果Metal 2图形平台的硬件。
AMD为macOS版Blender和Maya发布Radeon ProRender插件

马克斯普朗克开源项目VNect用2D摄像头实现低成本动捕

马克斯普朗克计算机科学研究所的科学家开发了一种只需要单个摄像头的系统,可以实时将用户及其运动映射至3D空间。该系统基于神经网络,使用了卷积神经网络(CNN)和深度学习技术,能够从视频流的二维信息中计算用户的三维姿态。研究人员在官网上公布了演示视频,展示了该系统的能力。他们称之为“VNect”系统,它可以预测人物的三维姿态,并定位人物的位置。该系统的训练过程通过数万个注释图像进行神经网络训练,根据关节角度提供三维姿态信息。与其他动作捕捉系统相比,VNect不需要昂贵的多摄像头系统或传感器套装,只需使用普通网络摄像头即可实现。该系统在人机交互、虚拟现实、自动驾驶等领域都有应用前景。然而,目前该系统在姿态估计准确度方面还有局限性,例如人脸遮挡、快速运动或训练过程中未出现的姿势等情况下,系统可能出现问题。研究人员相信,随着技术的成熟,这些问题将得到解决,并能够处理更复杂的场景。该项目是开源的,现有多个实现案例托管在GitHub上供人使用。
马克斯普朗克开源项目VNect用2D摄像头实现低成本动捕