論文の概要: Robo-Saber: Generating and Simulating Virtual Reality Players
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18319v1
- Date: Fri, 20 Feb 2026 16:19:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-23 18:01:41.376
- Title: Robo-Saber: Generating and Simulating Virtual Reality Players
- Title（参考訳）: Robo-Saber: 仮想現実プレーヤーの生成とシミュレーション
- Authors: Nam Hee Kim, Jingjing May Liu, Jaakko Lehtinen, Perttu Hämäläinen, James F. O'Brien, Xue Bin Peng,
- Abstract要約: 仮想リアリティ(VR)ゲームのための最初のモーション生成システムを提案する。
ゲーム内オブジェクトアレンジメントからVRヘッドセットとハンドヘルドコントローラの動作を生成し,シミュレーションゲームプレイスコアの最大化を図った。
結果のモデルであるRobo-Saberは、熟練したゲームプレイを生成し、様々なプレイヤーの振る舞いを捉え、入力スタイルの模範によって指定されたスキルレベルと動きパターンを反映する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.186918999941188
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present the first motion generation system for playtesting virtual reality (VR) games. Our player model generates VR headset and handheld controller movements from in-game object arrangements, guided by style exemplars and aligned to maximize simulated gameplay score. We train on the large BOXRR-23 dataset and apply our framework on the popular VR game Beat Saber. The resulting model Robo-Saber produces skilled gameplay and captures diverse player behaviors, mirroring the skill levels and movement patterns specified by input style exemplars. Robo-Saber demonstrates promise in synthesizing rich gameplay data for predictive applications and enabling a physics-based whole-body VR playtesting agent.
- Abstract（参考訳）: 仮想リアリティ(VR)ゲームのための最初のモーション生成システムを提案する。
ゲーム内オブジェクトアレンジメントからVRヘッドセットとハンドヘルドコントローラの動作を生成し,シミュレーションゲームプレイスコアの最大化を図った。
BOXRR-23データセットをトレーニングし、人気のVRゲームBeat Saberにフレームワークを適用します。
結果のモデルであるRobo-Saberは、熟練したゲームプレイを生成し、様々なプレイヤーの振る舞いを捉え、入力スタイルの模範によって指定されたスキルレベルと動きパターンを反映する。
Robo-Saberは、予測アプリケーションのためにリッチなゲームプレイデータを合成し、物理ベースの全体VRプレイテストエージェントを実現するという約束を実証している。
関連論文リスト
- VRScout: Towards Real-Time, Autonomous Testing of Virtual Reality Games [3.4662962824313865]
我々は,VR環境を自律的にナビゲートし,人間らしくリアルタイムに仮想オブジェクトと対話できる,ディープラーニングベースのエージェントであるVRScoutを紹介する。
この結果から,VRScoutはトレーニングデータに制限のある専門家レベルの性能を実現し,60FPSのリアルタイム推論を実現していることがわかった。
これらの結果は、VRScoutをVRゲームの自動テストのための実用的でスケーラブルなフレームワークとして位置づけ、品質保証と安全性監査の両方に直接的な応用がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-18T09:16:05Z) - Real-Time Simulated Avatar from Head-Mounted Sensors [70.41580295721525]
我々はAR/VRヘッドセットから得られた情報(ヘッドセットポーズとカメラ)からシミュレーションアバターを制御するSimXRを提案する。
カメラでヘッドセットのポーズを合成するために、人型ロボットを制御してヘッドセットの動きをトラッキングし、入力画像を分析して身体の動きを決定する。
体の一部が見えると、手足の動きは画像によって案内され、見えない場合は物理法則が制御器を誘導して可塑性運動を発生させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T16:15:51Z) - VR.net: A Real-world Dataset for Virtual Reality Motion Sickness
Research [33.092692299254814]
VR.netは10のジャンルで10の現実世界のゲームから約12時間のゲームプレイビデオを提供するデータセットである。
各ビデオフレームに対して、カメラ/オブジェクト移動、深度場、モーションフローなど、モーション病関連ラベルの豊富なセットを正確に割り当てる。
我々は,VRゲームのソースコードにアクセスすることなく,3Dエンジンのレンダリングパイプラインから地上の真実データを自動的かつ正確に抽出するツールを利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-06T03:43:11Z) - Promptable Game Models: Text-Guided Game Simulation via Masked Diffusion
Models [68.85478477006178]
ニューラルビデオゲームシミュレータのためのPGM(Promptable Game Model)を提案する。
ユーザーは高レベルのアクションシーケンスと低レベルのアクションシーケンスでゲームを実行することができる。
私たちのPGMは、エージェントの目標をプロンプトの形で指定することで、ディレクターのモードをアンロックします。
提案手法は,既存のニューラルビデオゲームシミュレータのレンダリング品質を著しく上回り,現在の最先端の能力を超えたアプリケーションをアンロックする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-23T17:43:17Z) - Deep Billboards towards Lossless Real2Sim in Virtual Reality [20.7032774699291]
ニューラルネットワークを用いて暗黙的に3Dオブジェクトをモデル化するディープビルボードを開発した。
我々のシステムは、商用VRヘッドセットとニューラルレンダリングを実行するサーバーを接続することで、詳細な剛体物体をリアルタイムに高精度にシミュレーションすることができる。
私たちはDeep Billboardsを物理的なインタラクション能力で強化し、スクリーンベースのゲームから没入型VRに古典的なビルボードを適応させました。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-08T16:16:29Z) - Learning Effect of Lay People in Gesture-Based Locomotion in Virtual
Reality [81.5101473684021]
最も有望な方法はジェスチャーベースであり、追加のハンドヘルドハードウェアを必要としない。
最近の研究は、主に異なるロコモーションテクニックのユーザの好みとパフォーマンスに焦点を当てている。
本研究は,VRにおける手のジェスチャーに基づくロコモーションシステムへの適応の迅速さについて検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-16T10:44:16Z) - DReyeVR: Democratizing Virtual Reality Driving Simulation for
Behavioural & Interaction Research [5.200989469097526]
DReyeVRは、Unreal EngineとCARLAをベースとしたオープンソースの運転シミュレータである。
このシミュレータを5000ドル以下で展開するために必要なハードウェアについて説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-06T05:47:08Z) - Wireless Edge-Empowered Metaverse: A Learning-Based Incentive Mechanism
for Virtual Reality [102.4151387131726]
メタバースにおけるVRサービスのための学習型インセンティブメカニズムフレームワークを提案する。
まず,仮想世界におけるVRユーザのための指標として,知覚の質を提案する。
第二に、VRユーザー(買い手)とVR SP(売り手)間のVRサービスの迅速な取引のために、オランダの二重オークション機構を設計する。
第3に,この競売プロセスの高速化を目的とした深層強化学習型競売機を設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-07T13:02:52Z) - Guidelines for the Development of Immersive Virtual Reality Software for
Cognitive Neuroscience and Neuropsychology: The Development of Virtual
Reality Everyday Assessment Lab (VR-EAL) [0.0]
本研究は、認知神経科学および神経心理学におけるVRソフトウェア開発のためのガイドラインを提供する。
20～45歳,12～16歳のフルタイム教育を受けた25名の被験者がVR-EALの様々なバージョンを評価した。
VR-EALの最終バージョンはVRNQのすべてのサブスコアでハイスコアを獲得し、同種のカットオフを上回った。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-20T14:55:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。