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XR日报:Vuzix支购硅谷一波导研收中间,PICO限量报销五一年夜空间VR体验

辉达资讯 辉达 3天前 3次浏览

XR日报:Vuzix支购硅谷一波导研收中间,PICO限量报销五一年夜空间VR体验

◐ Vuzix收购硅谷波导研发中心,加码AIAR眼镜光学技术突破

AR眼镜厂商Vuzix宣布收购美国加州米尔皮塔斯的波导研发设施,将其升级为下一代AI/AR眼镜光学研发中心,专注于轻量化、高性能波导元件的开发。该基地将服务Vuzix及ODM/OEM客户,加速紧凑型光学解决方案落地,强化其在智能眼镜市场的技术壁垒。CEO保罗·特拉维斯强调,此举旨在整合AI与AR技术,推动时尚化、高精度设备的量产。

◐ 报销门票!PICO五一限免开放500个大空间VR名额,四大IP沉浸体验+购机返利

PICO推出“五一穿越计划”限时活动,开放全国10+城市线下体验店的500个免费大空间VR体验名额(4月30日-5月11日)。用户可体验四大独家IP内容:《时空谜局:恐龙危机》:科幻探险+机械恐龙互动;《敦煌:沙海谜窟》:唐代敦煌复原+佛教文化沉浸;《遇见东坡》:国风美学还原苏轼生平;《太空奥德赛》:8K画质太空战役+AI对话。参与方式包括到店体验、社交平台分享及购票评价,审核通过可报销门票费用(京东E卡),购机PICO 4 Ultra另返100元。活动同步推出限定周边抽奖。

◐ Meta Quest星球大战日VR游戏促销开启,作品最高66%优惠

Meta为庆祝星球大战日(5月4日),在Horizon Store推出限时促销活动,旗下所有《星球大战》主题VR游戏(如《Vader Immortal》系列、《Star Wars: Tales from the Galaxy’s Edge》等)最高享66%折扣。活动持续至太平洋时间5月5日23:59,玩家可低价体验光剑对决、银河冒险等经典IP内容。

◐ Vision Pro应用Homerise上线 无接触操控HomeKit智能家居

Homerise应用登陆Apple Vision Pro,用户可通过头显直接操控支持HomeKit的智能家居设备(如灯光、风扇、摄像头等),实现无接触虚拟控制。该应用支持自定义虚拟控件布局,并叠加于现实物体旁,同步反馈调节效果。此外集成音乐播放、新闻浏览等功能,需内购解锁高级特性,为Vision Pro用户提供一站式智能家居管理方案。

◐ PICO与法国Varonia Systems合作,线下体验部署PICO头显支持30人联机

PICO与法国Varonia Systems达成合作,其旗下60余家线下体验店(LBE)将采用PICO 4 Ultra Enterprise头显,支持30人联机大空间沉浸体验。此次合作强化了PICO在B端市场的布局,同时公司持续优化生态:推出腰部体感追踪器完善全身动捕方案,并升级开发者政策,简化个人开发者入驻及应用上架流程,推动全球XR内容生态扩张。

◐ Lowe’s在加州门店推出Vision Pro厨房设计应用

美国家居装饰巨头Lowe’s扩大Apple Vision Pro试点,在加州湾区5家门店推出沉浸式厨房设计应用Lowe’s Style Studio。用户可通过空间计算技术,在真实环境中虚拟预览橱柜、台面、地板等配置方案,实现“所见即所得”的个性化设计。该应用自2024年夏季试点后逐步推广,标志着零售业向沉浸式技术驱动体验转型。

◐ 挪威Fynd Reality为乌克兰提供VR坦克训练系统

挪威初创公司Fynd Reality为乌克兰军队提供VR坦克训练系统,用于培训豹2A4主战坦克乘员。该方案通过沉浸式模拟减少对实体坦克的依赖,使珍贵装备优先投入实战。VR训练支持多场景复现,提升士兵实战适应性,成为挪威对乌军援的重要补充。

◐ 多特征平衡网络MDBNet为VR/AR环境构建提供更鲁棒的3D场景理解方案

英国南安普顿大学与沙特伊玛目穆罕默德·本·沙特伊斯兰大学联合提出多特征数据平衡网络(MDBNet),显著提升语义场景补全(SSC)任务的精度。该模型采用双分支架构,同步处理RGB图像与F-TSDF深度数据,通过预训练Segformer提取2D语义特征,结合3D U-Net自适应残差块优化体素级预测,并引入加权交叉熵损失解决类别不平衡问题。在NYUv2和NYUCAD数据集测试中,MDBNet的mIoU分数超越此前最优方法(AMMNetSegformer、PCANet)3.1%和2.7%,尤其改善了对窗户、电视等高挑战性对象的识别能力,为VR/AR环境构建提供更鲁棒的3D场景理解方案。

◐ 德国团队研发雷达图像3D人脸重建技术,毫米波突破光学建模局限

德国埃尔朗根-纽伦堡大学团队提出了一种基于毫米波雷达图像的3D人脸重建技术,通过合成雷达数据集训练CNN编码器与可微分渲染器结合的模型,解决了传统光学传感器在非理想光照或遮挡场景下的局限性。该技术利用物理模拟生成合成雷达图像,结合变形人脸模型(3DMM)参数优化,实现了平均误差2.56毫米的高精度重建,且处理速度较传统物理模拟提升超2000倍。实验验证显示,该方法在合成与真实雷达数据中均有效,为虚拟现实、安防等领域提供了穿透性强、光照鲁棒的人脸建模方案。

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