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24天前
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来自: 云原生
3D/XR线上展厅实时云渲染平台搭建方案
在数字化浪潮下,传统3D展厅面临高成本、维护难、兼容性差等问题。实时云渲染技术革新展览展示行业,通过云端渲染和超低延迟视频流推送,用户可使用XR设备沉浸式体验云展厅。结合VR/AR/AI技术,提供智能导览、展品推荐等功能,分析观众行为数据优化展览内容。该方案支持多平台访问,已在杭州亚运会等大型活动应用,极大降低参会门槛,提升传播和营销效果。平行云的实时云渲染技术支持低成本搭建在线展览平台,助力实现一机逛遍博物馆的美好愿景。
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24天前
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来自: 视觉智能
聊聊实时云渲染对VR大空间文旅的赋能-点量云流
实时云渲染如何赋能VR大空间文旅体验。传统VR体验多为固定座椅观看,缺乏互动;如今的VR体验店则允许用户在一定区域内自由移动并进行互动。然而,高精度VR模型对显卡要求极高,单靠VR设备难以实现流畅运行。实时云渲染通过B/S架构解决了这一问题。 具体实施步骤包括:1)准备高性能服务器、显卡及VR模型;2)将3D模型存储于服务器,并安装实时云渲染软件,生成推流链接或二维码;3)VR眼镜端安装特定客户端App,连接服务器资源。
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27天前
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Deepseek解读 | UE像素流送与实时云渲染技术的差别
为了实现UE引擎开发的3D/XR程序推流,开发者通常使用像素流送(Pixel Streaming)技术。它通过WebRTC协议将服务器端渲染的画面传输到客户端,适用于短时、少并发场景。然而,在项目落地阶段,其局限性显现,实时云渲染方案成为更好的选择。Deepseek分析表明,实时云渲染具备高性能分布式渲染、低延迟传输、多平台支持等优势,特别适合高复杂度场景和大规模应用。Paraverse平行云的LarkXR产品,作为领先的实时云渲染解决方案,提供高质量、低延迟的渲染体验,支持多种3D引擎和XR内容格式,具备弹性扩展和成本优化等特点,广泛应用于元宇宙、虚拟仿真等领域。
Lumina-Video:上海 AI Lab 开源视频生成框架,动态程度可控,支持多分辨率
Lumina-Video 是由上海 AI Lab 和香港中文大学联合推出的高效视频生成框架,支持高质量视频生成、动态程度控制和多分辨率生成。
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1月前
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机器人SLAM建图与自主导航:从基础到实践
通过Gazebo平台和gmapping算法成功生成并保存了一张二维仿真环境地图,为后续的机器人自主导航实验奠定了基础。完整代码及更多细节可参考[GitHub仓库](https://github.com/Jieshoudaxue/ros_senior/tree/main/mbot_navigation/config/move_base)。
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1月前
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开启矿山新时代:数字孪生矿山系统引领未来
数字孪生矿山利用大数据、AI、实景三维等技术,构建矿山的虚拟映像,实现矿山规划、建设和管理的智能化转型。通过高效集成多源数据,精准复刻矿山全貌,提供实时监控、智能预测和优化决策,提升矿山安全性和经济效益,推动绿色矿业发展。该系统打破信息壁垒,促进协同创新,助力矿山行业迈向智能、绿色、可持续的未来。
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1月前
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来自: 物联网
数字化云上博物馆,打造地质旅游新趋势!
地质旅游是以观赏和科研地质景观为目的的新兴旅游形式。为推动地质资源的保护与展示,“十四五”规划倡导“互联网+旅游”,通过数字化手段提升地质资源的展示效果。我们推出的数字化云上博物馆解决方案,利用数字技术构建虚拟空间,以高清图片、3D模型、VR/AR等技术,实现地质资源的全方位展示与互动体验,突破时空限制,让用户足不出户即可云游地质遗迹,享受地理之美。
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1月前
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《LSTM:开启图像动态场景理解与时间变化信息捕捉的新旅程》
在计算机视觉中,理解图像动态场景并捕捉时间变化信息极具挑战。LSTM作为一种深度学习模型,通过将图像帧序列化并结合CNN提取的空间特征,有效捕捉帧间的时间依赖关系。LSTM的门控机制(遗忘门、输入门和输出门)能智能处理图像序列中的信息,过滤无关数据,保留关键变化。该方法广泛应用于自动驾驶、视频监控及虚拟现实等领域,提升了动态场景的理解与预测能力。
现在最火的AI是怎么应用到体育行业的
AI在体育行业的应用日益广泛,涵盖数据分析、伤病预防、观众体验、裁判辅助等多个领域。通过传感器和可穿戴设备,AI分析运动员表现,提供个性化训练建议;预测伤病风险,制定康复方案;优化比赛预测和博彩指数;提升观众的个性化内容推荐和沉浸式观赛体验;辅助裁判判罚,提高准确性;发掘青训人才,优化训练计划;智能管理场馆运营和票务;自动生成媒体内容,提供实时翻译;支持电竞分析和虚拟体育赛事;并为运动员提供个性化营养和健康管理方案。未来,随着技术进步,AI的应用将更加深入和多样化。
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1月前
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RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1,用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1,用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
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