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John Carmack
Keen Technologies 的 AGI、Oculus VR 前首席技術官、Id Software 和 Armadillo Aerospace 的創始人
Starlink 宣布推出每月 5 美元的計劃,提供 500kbits/s 的無限使用。
現代應用程式和網頁會立即備份每個緩衝區,這會帶來痛苦的體驗,但考慮在這個緊湊的框架內進行優化是有趣的(在 90 年代,4x ISDN 是高端!)。
由於 Starlink 的良好延遲,輸入分發的多人遊戲仍然可以正常運行,只要它們不下載任何內容。你甚至可以進行語音聊天。
通過最佳實現,你可以以全文本的方式快速滾動 X 動態,當你暫停時,漸進式圖像會出現,但當你再次開始滾動時,帶寬使用會立即停止。
遠程 shell 預設情況下會很好地工作,但對於複雜更新,我們可以做得比標準 ANSI 更好。
伺服器渲染的網頁或應用程式至少可以逐步渲染並以文本為先,即使在保真度較低時也能保持完全響應。
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為了捕捉完整的空間視頻,已經創造了許多瘋狂的多攝像頭設備。
我記得在Meta的一次對話,基本上是「我們將儘可能依賴經典的幾何計算機視覺,然後再考慮機器學習算法」,我對這個方向表示支持。那是很多年前,當時機器學習仍然感覺像是不可預測的煉金術,當然你希望最大化利用真實數據!
在相機校準、同步和數據處理方面投入了大量的工程努力,但它從未真正實現願景。無論你有多少個攝像頭,任何複雜的移動物體都會有被遮擋的區域,而「現實中的空洞」在不在攝像頭點的觀眾眼中顯得格外明顯。
即使在良好的可見性下,多攝像頭攝影測量中的模糊性也使得事情不如你所希望的那樣精確。還有一些實驗是看看如何利用離線計算從Quest攝像頭生成更好的3D場景重建,答案仍然是「不是很好」,表面相當粗糙。許多3D重建在手機的動態信息流中看起來很驚艷,但在完全沉浸式的VR渲染中放大,與高質量的傳統照片對比時就顯得不那麼好。
你真的需要強大的先驗知識來推動擬合問題並填補覆蓋空白。對於建築場景,你可以從簡單的平面先驗中獲得一些收益,但現代生成性AI是終極的先驗。
即使這些瘋狂的攝像頭設備完全實現了承諾,它們仍然無法促進良好的內容生態系統。如果每個創作者都需要一台RED數字電影相機,YouTube就不會成功。
Quest Instagram中的(相當不錯的!)立體3D照片生成是通往未來的一小步。通往立體視頻和6DOF靜態視頻的路徑,然後最終到6DOF視頻。
讓一切都沉浸式,然後允許對沉浸感媒體進行定制調優。

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