5篇论文讲清元宇宙关键技术

2021年被称为元宇宙元年，在各领域，大量关于元宇宙的辩论和探索都在发酵，不得不承认，未来元宇宙市场会有广泛的发展前景。

元宇宙代表着高性能数据处理中人工智能和机器学习的自我匹配，它在深度学习中应有也会越来越广泛，今年的顶会也有几项很好的工作。

为此，我特地整理了5篇最新元宇宙相关论文供大家学习

5篇精选元宇宙论文

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本文提出AvatarPoser，第一个基于学习的方法，只用用户的头和手的运动输入就能预测世界坐标中的全身姿态。同时，该方法的推理速度支持实时操作，为Metaverse应用提供了一个实用的界面来支持全身的化身控制和表现。

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该论文搭建了一套基于CNN的「手势识别」系统，该系统能够适应大量真实场景、高精度、实时、低功耗、低抖动。为了训练出泛化性更好的模型，本文利用人工标注和automated tracking相结合，设计了一套可扩展，半自动的采集大量高质量的数据样本和标签的方法。

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该论文提出一个新的 3D 人脸重建的 benchmark 数据集，名为 REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的 3D 人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片 3D 人脸重建算法进行了详细的评测。

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在这篇论文中，研究者提出了对 mip-NeRF 的扩展 ——mip-NeRF 360，它能够生成这些无界场景的逼真渲染。

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在这篇论文中，研究者提出了对用LiDAR产生的点云信号作为输入，输出是完整、高清的三维重建，同时还有一个高清的视角渲染，从多视角图片的倾斜摄影技术往点云融合。