研究人员提出了一种名为HeadShift的技术，它采用动态增益来改进头部指向的人体工学和精度。该技术以眼-头协调为基础，通过不同的速度控制视口和光标。实验结果显示，HeadShift可以减少错误率和工作量。 传统的头部指向存在一些缺点，如选择只能在显示中心进行，光标速度与头部旋转速度有关等。而HeadShift通过动态控制显示增益来解决这些问题，使光标由头部控制，但移动速度比头部快。 研究人员通过两项研究评估了HeadShift的性能和可用性，发现HeadShift的错误率较低，并能改善人体工学。 总的来说，HeadShift技术对于免手交互非常有吸引力，特别是对于内置头部追踪的头戴式显示器。该技术提高了输入精度，减少了用户努力，并改善了人体工程学。

近年来，三维手姿估计方法在虚拟现实等领域的应用受到广泛关注。然而，手部检测和重建仍然存在一些挑战，尤其是在构建有效的多手重建系统方面。为了解决这个问题，英国帝国理工学院和上海交通大学团队提出了一个数据驱动的管道。该管道由实时全卷积手部定位和高保真transformer-based三维手部重建模型两部分组成。为了建立一个鲁棒且稳定的检测网络，团队引入了一个大型数据集，其中包含超过2M张具有不同照明、照明和遮挡条件的手部图像。该方法在效率和准确性方面优于以前的方法。手部检测和重建的研究一直是一个长期的问题，尤其在处理in-the-wild图像时更具挑战性。通过引入一个鲁棒的单状态无锚点检测器，团队提出了一个鲁棒的手部检测方法，其运行速度超过每秒100帧（fps）。另外，研究人员还提出了一个高保真的3D手部姿态估计方法，该方法可以在FreiHand和HO3D基准数据集上实现更好的图像对齐和性能。整体而言，这个研究提出了一个全栈手部检测和3D姿态估计框架，并在不同遮挡和光照条件下稳健地检测手部。

卡马克之前对Meta（前Facebook）的战略方向提出了担忧，指出其过分强调混合现实（MR），而不是创造有价值的应用。他认为MR应该是AR世界的基石，但不能成为主流体验。卡马克指出，开发者应该选择改变设计以获得良好用户体验，而不是仅仅制作MR应用。对此，Meta首席技术官博斯沃思回应称，他们现在使用MR来统称MR/VR。然而，许多开发者对这样的描述感到困惑，无法确定Meta是在讨论广义的混合现实还是特指具有VR透视的混合现实。此外，普通Quest用户也认为博斯沃思的描述不清晰，难以区分全沉浸式虚拟现实和将数字内容叠加到现实世界视图的混合现实。

来自 Meta Reality Labs、多伦多大学、Vector Institute 和加州大学伯克利分校研究者的「Pippo: High-Resolution Multi-View Humans from a Single Image」是一项能从一张人物照片生成多个角度高分辨率图像的技术！

索尼最近发布了PlayStation VR2的上个月下载排行榜，分为美区和欧洲区。具体榜单如下。

Schell Games和Innersloth宣布《Among Us VR（2022）》将增加支持平面屏幕，实现VR和PC跨平台联机。此外，《Among Us VR》将更名为《Among Us 3D》，为PC玩家提供第一人称视角体验。Schell Games证实，该游戏将允许PC玩家与Quest、SteamVR、PSVR 2和Pico头戴设备上的VR玩家进行跨平台联机。值得注意的是，《Among Us 3D》与原版《Among Us》不兼容，自2022年首次推出以来一直保持独立。项目总监Ryan Hall表示该工作室将通过让VR和PC玩家联机，提供更多背叛朋友的方式。工作室计划在接下来的几个月中进行重新命名，并更新商店页面、网站和游戏品牌。此外，《Among Us 3D》还将引入一种名为“Stardust”的新游戏货币，玩家可以用来购买装饰物，以支持游戏的扩展。游戏尚未确定具体发布日期，但将在Steam Next Fest中进行独家早期演示。

《仙剑奇侠传》30周年之际，Astation与仙剑IP合作推出Vision Pro特别版本，利用苹果MR头显的空间计算技术，为玩家提供全新的沉浸式体验。该项目保持了经典元素，融合MR技术，精心打造剧情与角色动作，使玩家能够与游戏主角并肩作战，感受虚实交融的仙侠故事。Astation致力于传承仙剑文化，并希望通过此次合作开辟新的虚拟现实体验。

今天，Meta宣布成立5000万美元基金，以激励创作新的、改进的内容在Horizon Worlds，该公司的第一方社交游戏平台。这一举动是因为许多为Quest平台构建独立VR应...

not that NDA 推出的面向动画师的 Blender 实用功能合集插件「Transformator」已经发布！

3D资产创建平台Alpha3D收购了AI驱动的游戏开发平台MoonlanderAI，旨在打造大型XR用户生成内容社区。Alpha3D支持用户快速将2D图像转化为高质量3D模型，已有55万用户，并与Nvidia、谷歌等建立合作。MoonlanderAI的“Text-2-Game”技术能大幅缩短游戏开发时间，最多可减少95%，吸引了众多游戏和XR公司关注。