视频透视这里需要解决的问题是 ， 如何缩小透视摄像头的体积、提升视频透视质量 。 Lanman认为 ， 如果神经渲染等图形算法可以实时运行 ， 也许有望优化视频透视效果 。



目前 ， Reality Labs正在尝试将机器学习算法和传统透视技术结合 ， 以实现符合人眼视角的透视效果 。
面部重建在VR社交、VR会议中 ， 如果你想要以自己的形象参与 ， 则需要某种3D面部重建 ， 即使是扮演预设的虚拟化身 ， 你可能也需要面部追踪来控制虚拟化身的表情 。 但问题是 ， AR/VR头显会遮挡住一半人脸 ， 从而影响面部追踪 。



此前 ， 为了解决这一问题 ， Reality Labs曾做出一些尝试 ， 比如在头显面罩内集成应变仪等非图像传感器 ， 以实时重建被遮挡的面部结构 。 此外 ， 也有一些用手机预先3D扫描面部的方案 。 参考：SIGGRAPH

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