首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

ARKit3 -苹果官方示例无法编译,存在缺陷的USDZ3D网格/骨架模型

ARKit3是苹果公司推出的增强现实开发工具包,用于在iOS设备上开发增强现实应用程序。它提供了一系列的API和功能,使开发者能够在现实世界中叠加虚拟对象,实现与现实环境的交互。

ARKit3的主要特点包括:

  1. 人体追踪:ARKit3可以实时追踪人体的骨骼和面部表情,从而实现更加真实的人体交互体验。
  2. 动作捕捉:ARKit3可以通过设备的摄像头和传感器,实时捕捉用户的动作,并将其应用于虚拟对象,实现更加逼真的交互效果。
  3. 环境理解:ARKit3可以对环境进行深度感知和场景理解,从而更好地将虚拟对象与现实环境进行融合。
  4. 多用户协作:ARKit3支持多个设备之间的协作,多个用户可以在同一个增强现实场景中进行交互。

对于苹果官方示例无法编译的问题,可能是由于开发环境配置不正确或者代码中存在错误导致的。解决这个问题的方法包括:

  1. 确保开发环境正确配置:检查Xcode版本是否与ARKit3兼容,确保设备上安装了最新的iOS版本。
  2. 检查代码错误:仔细检查示例代码中是否存在语法错误、拼写错误或者其他逻辑错误。可以使用Xcode的调试工具来定位和解决问题。
  3. 更新依赖库:如果示例代码中使用了第三方库或者框架,确保这些库的版本与ARKit3兼容,并按照官方文档进行正确的集成。
  4. 查找解决方案:在开发者社区或者官方文档中查找类似的问题和解决方案,或者向苹果开发者支持团队寻求帮助。

关于存在缺陷的USDZ 3D网格/骨架模型,可能是指USDZ文件格式中的问题或者模型本身存在的缺陷。解决这个问题的方法包括:

  1. 检查USDZ文件格式:确保USDZ文件符合官方规范,可以使用官方提供的工具进行验证和修复。
  2. 修复模型缺陷:如果模型本身存在缺陷,可以使用3D建模软件进行修复,或者重新创建一个符合要求的模型。
  3. 使用其他模型格式:如果USDZ格式无法满足需求,可以尝试使用其他常见的3D模型格式,如OBJ、FBX等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能等。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站的相关页面:

  1. 云服务器(ECS):提供弹性计算能力,支持多种操作系统和应用场景。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 云数据库(CDB):提供高性能、可扩展的数据库服务,支持关系型数据库和NoSQL数据库。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  3. 云存储(COS):提供安全可靠的对象存储服务,适用于存储和管理各种类型的数据。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cos
  4. 人工智能(AI):提供丰富的人工智能服务,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/ai

请注意,以上链接仅为示例,具体的产品介绍和链接地址可能会根据腾讯云官方网站的更新而有所变化。建议在使用腾讯云产品时,参考最新的官方文档和页面。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

gltfOverview中文翻译

因此被附加对象将会允许对移动物体或者相机飞行进行建模。 nodes也可以使用在顶点蒙皮中:节点层次结构可以用来定义动画角色骨架。然后node将会指向一个网格体或者蒙皮。...蒙皮将会包含更多信息关于如何将网格体基于当前骨架姿势进行改变。 meshes meshes包含多个网格体。...下图示例描述了values 和indices 还有数据关系。 ? materials 每个网格体都可能指向glTF资产中某个material。...依靠顶点蒙皮,他可以使网格顶点受到骨架当前姿势影响。这里不翻译了,暂时用不到。Computing the skinning matrix和animations由于暂时用不到,也跳过了。...为了克服这些缺陷,有一个选项可以整合GlTFjson和二进制数据到一个二进制gltf文件。这是一个以.glb为后缀小端序文件。

1.6K40

Champ首发开源:人体视频生成新SOTA,5天斩获1k星,demo可玩

官方 Hugging Face Demo 已经上线,封装 Champ-ComfyUI 也正在同步推进中。...在不同文生图模型生成真实感图像,虚拟人物也不在话下: 技术概览 Champ 利用先进的人体网格恢复模型,从输入的人体视频中提取出对应参数化三维人体网格模型 SMPL 序列(Skinned Multi-Person...下图中展示了该模块不同条件注意力可视化结果:深度图关注人物形态几何轮廓信息,法线图指示了人体朝向,语义图控制人体不同部分外观对应关系,而人体姿态骨架则仅关注于人脸与手部关键点细节。...此前工作或是基于人体骨骼模型,或是基于输入视频得到其他几何信息来驱动人像运动,但这些方法都无法将运动与人体体型解耦,导致生成结果无法与参考图像的人体体型匹配。...例如,给定一个大胖作为参考图像得到的如下图 7 所示对比结果: 可以看到,Animate Anyone 与 MagicAnimate 生成结果中,大胖大肚子被抹平,甚至骨架也有一些缩水。

23210

AAAI 2018 | 时空图卷积网络:港中文提出基于动态骨骼行为识别新方案

这就是深度神经网络力量。然而,如前所述,骨骼并未以 2D 或 3D 网格方式展现,而是以图像形式展现。这就使得使用诸如卷积网络等已证实模型变得困难。...图中存在两种类型边,即符合关节自然连接空间边(spatial edge)和在连续时间步骤中连接相同关节时间边(temporal edge)。...图 3:本文提出用于构建卷积操作分割策略。从左到右:(a)输入骨骼框架示例。身体关节以蓝点表示。D=1 卷积核感受野由红色虚线画出。(b)单标签划分策略。其中近邻所有节点标签相同(绿色)。...向心节点(蓝色)到骨架重心距离比根节点到骨架重心距离短,而离心节点(黄色)到骨架重心距离比根节点长。...在 Kinetics 和 NTU-RGBD 两大数据集中,本模型与主流方法相比有了很大提高。 本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权。

1.4K60

苹果M3系列发布:最高920亿晶体管,128GB统一内存!

根据台积电官方数据,其第一代N3制程对比第一代N5,同等功耗下性能提升10-15%、同等性能功耗降低25-30%,逻辑密度达提升了70%,SRAM 密度提升了20%,模拟密度提升了10%。...据悉,N3E修复了N3上各种缺陷,设计指标也有所放宽,对比N5同等功耗性能提升15-20%、同等性能功耗降低30-35%,逻辑密度约1.6倍(相比原计划N3有所降低),芯片密度约1.3倍。...比如,M3性能核心比 M1 系列性能核心快 30%,因此在 Xcode 中编译和测试数百万行代码等任务甚至更快,音乐工作者可以在其中使用数百个音轨、插件和虚拟乐器。逻辑专业版。...苹果称,对高达 128GB 内存支持解锁了以前在笔记本电脑上无法实现工作流程,例如人工智能开发人员使用具有数十亿参数更大Transformer模型。...针对人工智能和视频定制引擎 M3、M3 Pro 和 M3 Max 还具有增强神经网络引擎,可加速庞大机器学习 (ML) 模型

65010

创建可微物理引擎Nimble,开源SOTA人体骨骼模型,斯坦福腿疾博士生用AI「助跑」人生

来源:机器之心 本文约2000字,建议阅读5分钟 身残志坚,斯坦福大学这位人工智能 + 机器人博士生想用技术克服身体缺陷。...此外,研究者引擎支持比以前可用更丰富碰撞和接触处理几何集合,包括网格网格原始碰撞,以便为机器人应用程序实现全功能可微 DART 物理引擎版本。  Nimble 物理引擎效果怎么样呢?...研究者通过这个运行示例来解释 Nimble 基本概念。...,下图展示了一些常见关节类型: 可微人体模型 该研究创建 Nimble 主要动机之一是支持生物力学和 AI 交叉领域研究。...对于需要物理精度应用,该研究参考了生物力学文献,生物力学黄金标准人体模型是 Rajagopal 2015 模型,从 OpenSim 移植而来。该模型与 Nimble 捆绑在一起,并且是完全可微

20720

创建可微物理引擎Nimble,开源SOTA人体骨骼模型,斯坦福腿疾博士生用AI「助跑」人生

机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 身残志坚,斯坦福大学这位人工智能 + 机器人博士生想用技术克服身体缺陷。...此外,研究者引擎支持比以前可用更丰富碰撞和接触处理几何集合,包括网格网格原始碰撞,以便为机器人应用程序实现全功能可微 DART 物理引擎版本。 Nimble 物理引擎效果怎么样呢?...研究者通过这个运行示例来解释 Nimble 基本概念。...,下图展示了一些常见关节类型: 可微人体模型 该研究创建 Nimble 主要动机之一是支持生物力学和 AI 交叉领域研究。...对于需要物理精度应用,该研究参考了生物力学文献,生物力学黄金标准人体模型是 Rajagopal 2015 模型,从 OpenSim 移植而来。该模型与 Nimble 捆绑在一起,并且是完全可微

67430

CMU提出基于学习动作捕捉模型,用自监督学习实现人类3D动作追踪

原文来源:arXiv 作者:Hsiao-Yu Fish Tung、Hsiao-Wei Tung、Ersin Yumer、 Katerina Fragkiadaki 「雷克世界」编译:我是卡布达、哆啦...请注意,由于3D网格是无纹理,因此我们预测中,二次投影误差只存在于形态上而非设计纹理上。 我们提供了在SURREAL和H3.6M数据集上进行3D密集型人体形态追踪定量和定性分析结果。...然而,即使对于仅有骨架捕捉/追踪,单个单目照相机动作捕捉仍是一个尚待解决问题。由于单目动作捕捉中模糊和遮挡可能是严重,大多数方法依赖于先前姿势和动作模型。早期研究考虑线性动作模型。...最近,Bogo等人提出了一种静态图像姿势和3D密集形状预测模型,其工作分为两个阶段:首先,从图像中预测一个三维人体骨架,然后使用优化过程将参数3D形状拟合到预测骨架,在此过程中骨架保持不变。...相反,我们研究通过测试时间适应,将3D骨架和3D网格估计结合到一个端到端可微框架中。

2.2K100

ROS、OpenAI和Gazebo机器人与人工智能仿真与实践教研杂记(二)环境构建

接下来,将快速浏览一个示例插件,该插件根据环境反馈控制动画。 演员actor 在Gazebo中,动画模型被称为actor。Actors扩展了常见模型,增加了动画功能。...有两种类型动画可以单独使用或组合使用: 骨架动画,是一个模型中链接之间相对运动 沿着轨迹运动,将全世界所有演员链接作为一个整体 两种类型动作都可以组合起来,以实现在世界中移动骨架动画 Gazebo...不能有嵌套在actor中模型,因此我们仅限于动画网格,链接和关节。 提示:在此处查看 SDF元素 完整规范。...这意味着您将获得流畅运动,但可能无法达到航路点中包含的确切姿势。 提示:非演员模型也可以遵循脚本轨迹,但这需要使用插件。请参阅本教程以了解具体方法。 现在轮到你实践了!... GAZEBO_MODEL_PATH,如下所示: model://skeketon_model/skeleton.dae 最后,可以使用一些与Gazebo一起安装示例网格,直接引用它们文件名。

94310

苹果 AI 部分性能超过 GPT4 | Swift 周报 issue 59

(来源:新京报)苹果AI部分性能超过 GPT42024 年 7 月 31 日苹果公司最新发布论文,分享了关于 Apple Intelligence 模型相关细节,称其部分性能已经超过 OpenAI ...据论文描述,苹果自研大模型在指令遵循、文本总结方面测试超 GPT-4。数据显示,在电子邮件、信息和通知汇总方面,苹果模型AFM满意度分别为 71.3%、63% 和 74.9%。...(来源:IT之家)iOS 18.1 更新引争议 苹果官方回应绝了2024 年 7 月 30 日近日,苹果公司最新推出一系列产品引发了业界广泛关注。...某些情况下无法避免这些警告,例如导入 WebKit 模块时。使用 -warnings-as-errors 选项时,无法编译原本有效 Swift 5 代码。...问题影响:对于使用 -warnings-as-errors 项目,无法使用新 Swift 6 编译编译 Swift 5 代码。

11900

学界 | 港中文AAAI录用论文详解:ST-GCN时空图卷积网络模型

NTU-RGBD 数据集上建立时空图示例 图结构上卷积网络 为了在时空图上对人类动作信息进行分析,我们提出使用图卷积网络 (graph convolutional networks – GCN)。...这种平均操作在骨架动作识别会遇到一个重要问题,即:它无法建模关键点之间相对位置变化情况,或所谓「微分性质」(differential properties)。...对一个存在 K 个子集划分规则,卷积核参数包含 K 个部分,每个部分参数数量与特征向量一样。...也就是说,图像卷积可以解释为普通图上卷积在规则网格图(regular grid)上一种应用。 为了在时空图上进行骨架动作识别,我们提出了三种空间划分规则。...第一个是从将骨架序列理解为一帧帧骨架演进为将整个视频理解为一个整体时空图,这使得用一个统一模型来分析动作成为可能。 第二个是从原始 GCN 朴素思想演进为使用基于划分规则卷积定义。

3.4K70

结构工程师:请避开有限元分析中6个常见“坑”

结构是通过构件连接而构成可承受荷载、起骨架作用体系。一些人以为,只要会操作软件,就能够进行结构分析。殊不知,如果对于结构缺乏体系化认知,就无法正确计算分析,也不能起到验证设计思路作用。...实际上,作为可承载骨架体系,结构内部是存在荷载传递路径。比如下图所示框架结构: 在竖向荷载(以自重为代表)作用下,框架结构传力路径是荷载→楼板→次梁→框架梁→框架柱→基础。...误区三:对网格划分存在误解 有的分析人员,尤其是初学者,往往对于网格划分存在认识上误区,这些问题存在,通常会使得分析效率低下、事倍功半。 有人片面地认为计算规模越大、网格划分越细结果就越准确。...还有人一味地执着于划分所谓全六面体网格,在网格划分环节花费大量精力,甚至会因为无法划分成功而放弃计算。事实上,用带有中间节点四面体网格,同样能够得到较高精度解答。...应变、应力结果是由节点位移导出,且由于计算软件所采用等参元和数值积分技术,这些结果通常只能得到积分点位置数值。所以对于应力结果探究,通常也有助于判断模型网格精度。

93920

图神经网络越深,表现就一定越好吗?

编译 | 陈彩娴 编辑 | 丛 末 数十层甚至数百层神经网络应用,是深度学习重要标志之一。...上述示例NodeNorm还改进了仅有两层浅层架构,从而实现了最佳性能。因此,我们无法确定在其他条件均相同情况下,更深层数图神经网络是否会表现得更好。...深度GNN可能会被应用于处理远程信息,但如果图结构导致感受野呈指数增长,信息瓶颈现象则会阻止远程信息有效传播。这也是为什么深度模型性能无法提高。...目前人们无法确定哪些图属性可以通过浅层GNN计算、哪些必须通过深层模型计算、哪些又是任何类型GNN都根本无法计算。 以下是卷积神经网络基于人脸图像学习到的人脸特征示例。...他们聚焦于常见基准缺陷,并指出简单模型和复杂模型在相同条件下表现相差无几。 我们观察到一些与深度结构相关现象(包括性能随深度加深而降低),可能仅是因为小型数据集过度拟合。

67330

教程 | 如何使用Swift在iOS 11中加入原生机器学习视觉模型

选自Hackernoon 机器之心编译 作者:Alex Wulff 参与:侯韵楚、李泽南 随着 WWDC 大会上 iOS 11 发布,苹果终于推出了原生机器学习和机器视觉框架,由此开启了许多崭新可能性...我示例项目将会以一幅图像作为输入,并得出可能分类及其各自信任度。所有计算都是在苹果新推出含 Core ML 和机器学习视觉框架设备上完成。 这个项目内容很少。...苹果 Core ML 工具 Python 包使开发人员能够将预先存在模型转换为 iOS 可访问 Core ML 格式。随着格式增多,在未来人们应该能为各种用例得到经过训练模型。 ?...而对于不基于图像模型苹果已经创建了小型示例项目来演示使用方法,它完全独立于 Vision 之外,仅仅依赖 Core ML。 下一个代码块会建立并处理请求。...希望我示例项目对「如何轻松在 iOS 11 中实现机器学习」进行了成功概述。只需拖入一个模型并对结果加以处理,你就离成功不远了!

2.2K50

Unreal 骨骼动画入门(一)

新建完成后,导入模型和动画资源,这里使用了 UE 官方「Animation Starter Pack」,它可以在 UE marketplace 中找到: 图片 导入后,目录结构如下: 接下来删除...网格体 mesh 分为静态网格体 static mesh 和骨骼网格体 skeletal mesh 两种,两者区别在于 skeletal mesh 可以被动画化,因为它具有和骨骼绑定关系,通过移动骨骼可以实现对它变形...Animation Sequence 是可在骨架网格体上播放单个动画资源,记录骨骼随时间运动状态信息,也就是定义了动画。...模型和动画资源是由美术使用类似 Maya 之类工具制作。...Ctrl 键: 图片 回到主界面,点击「Play」运行游戏,就可以用 WASD 键控制方向,用左 Ctrl 蹲下,查看动画效果了: 图片 骨架网格体 | 虚幻引擎文档 ↩︎ 骨架资源 | 虚幻引擎文档

70960

ECCV 2022 | 摆脱部件标签依赖,上科大&ZMO.AI提出分部件3D人体重建与驱动新方法UNIF

长期以来,三维重建一直以网格模型为主流表达,但受限于固定拓扑结构和离散形状表达。神经隐式函数因其灵活拓扑结构和连续表达空间在形状重建领域受到追捧。...在人体形体重建和驱动领域,近期方法普遍将网格模型替换成神经隐式函数作为形状表达,并沿用在网格模型中普遍运用线性蒙皮算法(LBS)进行人体驱动。...在推理阶段,通过操纵骨架,即可进行对人体驱动。...骨骼边界损失和截面法向损失:当两个部件在训练动作中几乎没有相对运动时,它们之间存在重叠情况就无法避免。当我用新动作驱动模型时,就很容易出现暴露出原本重叠部件,造成视觉瑕疵。...邻接部件缝合(APS) 通过上述方法,该方法已经能够在训练动作下保证部件正确划分和紧密相接。但在推广至新动作时,仍存在下图所示断裂和重叠问题。

40820

苹果把NeRF玩出新高度:只需单个10s视频,就能重构人物动作和场景

(手动狗头) 让我们赶紧来看看,这个由苹果最新研发NeuMan框架: 只需输入一段10s左右的人物视频,就能合成该人物在新场景下做着各种新动作影像。 前空翻?so easy!...如下图所示,使用端到端SMPL优化的人体模型,能够更好地表现人体典型体积。 纠错神经网络则是用来弥补SMPL模型无法表达细节。...然后通过假设人类始终与地面有至少一个接触点,来进一步估计该场景比例。 最后,再应用SMPL网格和场景点云叠加,就形成了新图像渲染效果。...并且,在分别输入六组不同视频后,数据显示,与此前方法相比,NeuMan方法生成视频渲染质量最佳。 不过,研究团队也承认,NeuMan设计目前还存在一些缺陷。...要想解决这个问题,需要更智能几何推理知识,这也是未来研究一个发展方向。 研究团队 这项研究由苹果机器学习研究中心和英属哥伦比亚大学合作完成。

35520

东京工业大学开发AI预测系统,可预测0.5秒后动作

大数据文摘出品 来源:engadget 编译:Andy、蒋宝尚 预测这件事情重要性不言而喻。毕竟如果你比别人提前知道信息就能够抢占先机。...该位置输入到 LSTM(可以学习长时序列数据模型)以学习时序特征,并且预测未来2D位置。 之后用网格光流(为向量来视觉化表示物体移动。...通过将物体网格化减少计算量),将我们使用晶格光流(它表示物体运动作为视觉表示中矢量。物体复杂性通过晶格简化以减少计算量),将位置信息转换成了人便于看“运动”表示。...从上面可以看出,通过这种方式预测姿势由红色骨架模型表示,同时人体运动预测可以实时可视化。...此外,在实际实验视频中,确实反应速度会增加,但在现实情况下,因为大脑处理视觉信息到身体反应存在时滞,因此会造成还差一点点就能躲开但是没躲开感觉。

1.1K40

利用人类神经网络进行蛋白质设计

当开始时骨架和序列都未知时,蛋白质设计人员必须创造性地选择拓扑结构,并构建适当结构元素以形成骨架。...Foldit示例和设计步骤。 蛋白质设计涉及三个主要组成部分:评分标准以指导运动、策略改变结构以及序列调整以改进模型(图1 D,E)。在Foldit中,后两者由人类玩家控制。...修正玩家确定得分缺陷,最终将使得分指标更加可靠。实际上,在随后回合中,Foldit被配置为强制执行打包和主干正则化规则。...由于采用了构建规则,Foldit生产模型与受过训练专家长期能够生产设计不再产生令人震惊差异。...令人惊讶是,如何利用知识衍生规则和人类创造力之间相互作用来促进科学发展。 如今,自动化计算机算法无法像Foldit那样执行设计任务。

36560

什么是体积视频?

Breezy Filmmaking / Demonic Google Immersive Light Field Video 总结 体积视频释义 体积视频在三维空间中捕捉实时画面,并且将其转换为 3D 模型...,该模型可以放置在任何 3D 环境中,如虚拟现实环境,元宇宙或者增强现实等。...例如某些 iPhone 型号上前置摄像头就配备了红外深度相机,它使用与激光雷达不同网格方法构建 3D 模型,一些 vtuber 使用苹果 AR 套件可实现更准确面部跟踪。...然而,体积视频优势不仅仅在于 3D 捕捉,它还引入了操纵最终模型能力,一旦将所有数据拼接在一起,就可以添加骨架,调整网格,重新定位四肢,头部,面部等,并对用户交互做出反应。...目前,体积捕捉质量与电影或高清视频质量不能相提并论。只要技术不断进步和发展,人类总会找到新和创造性方式将现实世界带入数字世界。最终,虚拟将变得与现实无法区分。

4.7K31
领券