芬兰阿尔托大学研究员在虚拟现实中指导舞蹈编

admin · 发表于 2024-4-30 14:27:52

以前的技术在很大程度上依赖于预先排练和简化。团队表示：“在虚拟现实中，你很难想象和交流舞者应该如何移动。人体是多维的，很难实时获取丰富的数据。”

所以，研究人员首先尝试了之前舞蹈游戏中熟悉的可视化技术。但经过几个原型和阶段后，他们决定尝试在体育赛事中十分常见的“人浪”来引导舞蹈。

作为说明，人浪是一种球迷在体育赛事中通过有次序地举手、站起再坐下，从而形成波浪状的运动。

研究员马库斯·拉塔拉解释道：“模特舞者的波浪状动作可以让你提前看到接下来的动作，而且你不必事先排练这个动作。”

一般来说，由于人类感知运动控制的延迟，人们无法实时跟上新的编排动作。另一方面，研究人员开发的WAVE技术是基于对未来运动的预测。

团队表示：“在我们实施的舞蹈设计中，制造人浪是一种交流方法，模特舞者可以跟随同样的舞蹈设计，只有一秒的延迟。”

在实验中，总共有36人参加了一分钟的舞蹈测试，以将新的WAVE可视化与传统的版本进行比较。两种技术之间的差异是显而易见。
这种方法至少适用于慢节奏的舞蹈风格。舞者可以跳进去开始跳舞，不需要事先学习任何动作。但在更快的动作中，视觉效果可能会令人困惑，所以需要进一步的研究和开发来适应和测试更多舞蹈风格的方法，

除了虚拟舞蹈游戏，这项新技术同时可能适用于音乐视频、卡拉ok和太极。

研究人员指出：“对于用户来说，如果他们能决定如何以适合自己的方式放置模特舞者，那将是最佳选择。如果这个想法进一步发展，几个舞者可以在社交虚拟现实中相互发送动作。这可能会成为一种全新的跳舞方式。”

另一方面，如果你在真实的舞蹈空间里有一面镜子，你就可以用机器视觉来跟随你的脚的运动。舞者的视角可以通过虚拟镜子进行修改。

团队表示：“舞者的虚拟表演可以通过增加灵活性，跳跃高度或臀部运动来提升优化。这可以让他们觉得自己比实际情况更熟练，而研究表明这对体育活动的动机有积极的影响。”

WAVE支持Meta Quest 2和Quest 3，项目具体可访问Github。

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