VR每日热点简报2026.2.24

VR每日热点简报2026.2.24

5DT Data Glove Ultra”是5DT公司为现代动作捕捉和动画制作领域的专业人士专门设计的一款数据手套产品,可满足最为苛刻的工作要求。该产品具有佩戴舒适、简单易用、波形系数小、以及驱动程序完备等特点。超高的数据质量、较低的交叉关联、以及高数据频率使该产品成为制作逼真实时动画的理想工具。


5DT Data Glove 14 Ultra也可测量手指弯曲的程度与手指间的外部肌肉(每只手指上有2个传感器)。该系统通过USB数据线与计算机相连。通过“5DT Data Glove Ultra”串行接口模块可以使用串行端口(RS 232 – 视平台而定)选项。该系统具有8-bit曲度解析率、佩戴舒适、低漂移和开放式结构等特点。通过蓝牙技术(距离可达20米),仅需使用一块电池,“5DT Data Glove Ultra ”无线模块即可实现与计算机的高速连接长达8小时。产品配有左右手两种型号,统一尺寸,适应性超强(由可伸缩的莱卡布制成)。

1、Virtuix正式进军欧洲市场 推出Omni One Core VR跑步机售价2995欧元起 摘要:全球VR系统开发商Virtuix宣布Omni One Core VR全向跑步机正式登陆欧洲市场,英国、德国、法国等可通过线上商店下单,首批产品预计4月13日至24日交付。该设备为SteamVR游戏打造的PC端消费级VR设备,支持360度全向物理移动,用户每小时最高可消耗700卡路里。欧盟含增值税售价2995欧元,英国2795英镑。

2、任天堂Switch外设玩VR游戏,《塞尔达传说:旷野之息》也能体验 摘要:任天堂Switch的Virtual Boy头显配件可玩支持VR模式的游戏,包括《塞尔达传说:旷野之息》。头显配件将两枚镜片放在Switch屏幕上,主机以左右眼显示两幅画面形成3D效果,利用陀螺仪实现VR体验。Switch 2版《塞尔达传说:旷野之息》仍保留VR模式,玩家升级后也可体验。

3、Here's how you'll control and navigate Android XR glasses 摘要:Google详细介绍了2026年将推出的Android XR眼镜的用户界面和控制方式。眼镜分为AI Glasses(仅音频)和Display AI Glasses(带显示屏)两种形态。所有设备都配备电源开关、触摸板和相机按钮。触摸板支持点击、长按唤醒Gemini、滑动导航等操作。

4、Meta'元宇宙'VR会议应用Horizon Workrooms正式关停 摘要:Meta旗下VR会议应用Horizon Workrooms正式关停,用户数据等信息将不再保留。该应用于2021年上线,已运营约5年,提供3D会议聊天室、屏幕共享、文件传输、虚拟白板等功能。Meta近期不断削减VR投入,将资源转向智能眼镜等方向,Reality Labs部门第四季度录得60.2亿美元经营亏损。

5、Meta CTO:Steam Frame若获成功将借鉴其设计 竞合并存成行业常态 摘要:Meta首席技术官安德鲁·博斯沃思回应与Valve即将推出的Steam Frame VR头显的关系问题,明确表示竞争与借鉴并存。若Steam Frame获得市场成功,Meta将从中吸取产品设计与用户反馈的相关经验。Steam Frame配备的无线适配器是Meta曾试验但放弃的设计,若消费者认可度高将证明其市场潜力。

6、全球首个'三位一体'智能驾驶实验室建成投用 摘要:全球首个集实物整车—动态交通—环境模拟于一体的智能驾驶实验室正式建成并投入使用,由招商局检测车辆技术研究院打造,总面积超5000平方米。实验室彻底打破传统测试中'真车、环境、交通'相互割裂的行业痛点,实现环境无缝渐变模拟、三要素实时融合,为高阶自动驾驶系统提供全链条服务。

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Ψ0——人形全身VLA:先用800h人类自视角视频数据和30h的真实机器人交互数据预训练VLM,再后训练MM-DiT,最后用AMO做下肢RL跟踪

Ψ0——人形全身VLA:先用800h人类自视角视频数据和30h的真实机器人交互数据预训练VLM,再后训练MM-DiT,最后用AMO做下肢RL跟踪

前言 今26年3.11,一投资人微信上跟我说,“ 周老师好!最近在搞什么模型?今天USC大学发布的这个模型,请您评估看看?” 我当时回复她道,“这个我这个星期,抽时间解读一下,到时候再说一下我的看法哦” 对于本文要解读的Ψ0 1. 首先,作者在大规模第一视角人类视频(约800 小时的人类视频数据),和30 小时的真实世界机器人数据上对一个 VLM 主干进行自回归预训练,以获得具有良好泛化能力的视觉-动作表征 2. 随后,再在高质量的人形机器人数据上后训练一个基于流(flow-based)的动作专家,用于学习精确的机器人关节控制 个人认为,该工作在理念创新上 确实 挺不错的 1. 以规模不大的“人类第一视角数据和真实机器人交互数据”预训练vlm 再后训练、微调 避免一味 堆数据,毕竟 数据 很难是个头 2. 全身摇操系统 看起来 也组合的不错 更重要的是,虽然目前市面上loco-mani方向的工作已经不少了

ComfyUI Manager:AI绘画效率提升的全能管理工具

ComfyUI Manager:AI绘画效率提升的全能管理工具 【免费下载链接】ComfyUI-Manager 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-Manager ComfyUI Manager作为ComfyUI生态系统的核心管理工具,为AI绘画爱好者和专业创作者提供了一站式的插件管理、模型配置和环境优化解决方案。无论是简化复杂的插件安装流程,还是实现工作环境的一键备份,这款工具都能显著降低技术门槛,让创作者将更多精力投入到创意本身。本文将从核心价值、快速上手、功能探索、问题解决到进阶提升,全面解析如何最大化发挥ComfyUI Manager的实用价值。 核心价值:为什么选择ComfyUI Manager ComfyUI Manager的核心优势在于其"全生命周期管理"理念,通过整合四大关键能力,构建了完整的AI绘画工作流支持体系: 1. 生态整合能力 将分散的插件、模型和工作流统一管理,打破工具间的使用壁垒,实现"一处配置,全局生效"的无缝体验。 2.

一文读懂VR/AR/MR:小白也能分清的虚实交互技术

一文读懂VR/AR/MR:小白也能分清的虚实交互技术

目录 * 前言 * 一、逐个击破 —— 三种技术的 “大白话” 解读 * 1.1 VR(虚拟现实):钻进 “虚拟世界” 不出来 * 1.2 AR(增强现实):给 “现实世界” 加层 “滤镜” * 1.3 MR(混合现实):在 “现实里” 玩 “虚拟物件” * 二、核心区别大对比 —— 一张表 + 一张图看懂 * 2.1 对比表格 * 2.2 可视化对比图(核心区别一目了然) * 三、避坑指南 —— 小白最容易混淆的 2 个误区 * 3.1 误区 1:

无人机数据集汇总无人机航拍各个方面检测分割数据集合集

本数据集集合了面向无人机视觉任务的大规模、多场景、多目标标注数据资源,涵盖了地理环境、智慧城市、基础设施巡检、农业生产、公共安全与灾害监测等多个关键领域。数据主要以两种主流格式提供:适用于目标检测的VOC/YOLO格式与适用于像素级语义分割的LabelMe格式,为算法开发与模型训练提供了高度结构化的标注支持。 在地理与农业监测方面,包含田地、道路、森林、水体等地理要素的分割数据集,以及作物病害、杂草识别、农田农机、牛羊牲畜等农业目标的检测数据,支持精准农业与生态研究。智慧城市与交通领域提供了丰富的城市街道场景数据,涵盖行人、车辆、交通标志、占道经营、消防通道、广告牌等目标的检测与分割,助力城市智能化管理。基础设施巡检是另一重点,覆盖电力线、光伏板、桥梁、铁路、风力发电机等设备的缺陷与异常检测,以及工地车辆、施工人员、物料垃圾的识别,满足工业自动化巡检需求。在灾害与安全监控中,包含滑坡、洪水、火灾烟雾、河道垃圾、违规建筑等应急场景的检测与分割数据,同时提供了溺水人员、海上救援、军事目标等特殊任务的专项数据集。此外,