Ganzkörper-Animoji auf dem iPhone: Open-Source Projekt trackt Bewegungen und projiziert sie auf Avatar

Avatare, die unsere Bewegungen nachahmen können, kennen wir bereits aus der Welt von iOS und iPadOS. Die lustigen Gesichter nennen sich Memojis und können der Bewegung unseres Gesichts folgen. Bewegungsnachahmung ist auch ein großes Thema in Virtual Reality, kurz VR. Man setzt sich eine Brille auf den Kopf und nimmt jeweils einen Controller in jede Hand. Innerhalb eines Spiels oder anderer Software wird dann unsere Bewegung getrackt und abgebildet. Amerikanische Forscher haben nun eine ganz neue Art von Software entwickelt, die es möglich macht, die Bewegung des Körpers lediglich mit Hilfe des iPhones zu tracken und auf einen Avatar abzubilden. Das ganze läuft im Rahmen eines Open-Source Projektes.
Animojis bilden Bewegungen in Echtzeit ab
Die Forschergruppe der Carnegie Mellon University in Pittsburgh, Pennsylvania, die hinter dem ganzen steckt, taufte das Projekt "Pose-On-the-Go". Leiter des Projektes ist Chris Harrison, welcher als Professor an dem Lehrstuhl Human-Computer Interface Institute tätig ist. Die Gruppe verfolgt das Ziel, Bewegungen einer Person in Echtzeit zu tracken und dann auf einen virtuellen Charakter zu übertragen, genannt Animoji. Anders, als etwa bei VR-Brillen, sollen dabei keine zusätzlichen Sensoren zum Einsatz kommen müssen. Lediglich ein iPhone mit intakter Kamera soll genügen. Eine eigens für den Zweck programmierte App koordiniert das ganze, indem eine Vielzahl an Bildinformationen ausgewertet, neu zusammengesetzt und auf das Animoji übertragen wird.
Das Tracking umfasst nicht nur einfache Armbewegungen, sondern jegliche Bewegungen des Körpers. So soll jeder Schritt erfasst werden können, aber auch, in welcher Lage sich der Körper überhaupt befindet, ob er beispielsweise sitzt oder steht. Die Präzision des ganzen sei laut der Forscher bereits "ziemlich gut", aber noch verbesserungswürdig. Mit Hilfe von professionellen Motion-Capture-Systemen, die eigenlich für Filmproduktionen gedacht sind, überprüften sie die Genauigkeit. Das Ergebnis war eine durchschnittliche Abweichung von 21 Zentimetern vom realen Wert, gemessen an Kopf-; Arm- und Beinbewegungen. Allerdings beruhe die gesamte Messung nur auf Schätzdaten, weswegen die Software auch ausgetrickst werden könne.
Das Projekt war nicht nur zum Vergnügen der Forscher gedacht, sondern könnte tatsächlich in Zukunft Anwendung in teils wichtigen Bereichen finden. Vor allem im Gesundheitsbereich und Fitnessbereich könnte ein Ganzkörper-Tracking nützlich sein, zum Beispiel, um Sportübungen wie Kniebeugen oder Liegestützen genau zu verfolgen und zu zählen. In der Physiotherapie wäre die Funktion nützlich. Und natürlich könnte sie auch zum Vergnügen der Nutzer eingesetzt werden, zum Beispiel in Spielen oder in den Nachrichten, ähnlich den Memojis.
Quellcode auf Github und Paper zum Projekt
Das Projekt ist ein Open-Source Projekt, was bedeutet, dass der gesamte Code der programmierten App einsehbar ist. Zur Zeit ist der Quellcode noch nicht veröffentlicht, aber die Forscher wollen dies bald nachholen. Dann wird er auf Github zu finden sein. Das Verfahren haben die Forscher Chris Harrison, Karan Ahuja, Sven Mayer und Mayank Goel bereits in einem kurzen Paper beschrieben. Außerdem hat das Projekt eine eigene Webseite erhalten. Dort könnt ihr Fotos, animierte Bilder und Videos finden.
Ob es die Animojis tatsächlich in eine Version von iOS oder iPadOS schaffen werden, bleibt ungewiss. Da der Quellcode aber öffentlich gemacht werden soll, könnte dieser aber zumindest im Rahmen von Apps verwendet werden und somit dann doch auf dem iPhone zu finden sein.
Das könnte dich auch interessieren
Weitere Geschichten aus Sonstiges.

Anthropic KI-Agent greift GitHub-Projekt an
Der Anthropic KI-Agent griff im Test ein GitHub-Projekt an. Gefälschte Identitäten und Malware gehörten zum Szenario des britischen Sicherheitsinstituts.

Apple plant Smart Glasses mit Gesundheits-Tracking ab 2027
Laut Mark Gurman soll Apples künftige Brillen-Generation ab 2027 als Fitness- und Gesundheitsplattform dienen. Die ersten Modelle starten jedoch ohne diese erweiterten Funktionen.

GymLoad: Neue Fitness-App mit Plan-Assistent und Apple-Watch-Integration
Die neue iOS-App GymLoad richtet sich an Kraftsportler und alle, die gerne trainieren, und kombiniert intelligente Trainingsplanung mit Recovery-Tracking. Die App integriert sich tief in das Apple-Ökosystem und bietet eine umfangreiche Übungsbibliothek.

Alibaba präsentiert Qwen 3.8 mit 2,4 Billionen Parametern und baut KI-Ökosystem aus
Der chinesische Tech-Riese hat mit Qwen 3.8 ein KI-Sprachmodell vorgestellt, das technisch an die Weltspitze anknüpft. Parallel dazu öffnet Alibaba Teile der eigenen Softwareplattform, um den Absatz der hauseigenen Zhenwu-Chips voranzutreiben.

Kimi K3: Moonshots massivstes KI-Modell mit 2,8 Billionen Parametern verfügbar
Moonshot AI präsentiert Kimi K3 als sein bisher schwerstes Sprachmodell mit 2,8 Billionen Parametern. Die Nutzung ist über mobile Apps und den Browser kostenlos möglich, während die offenen Modellgewichte erst Ende Juli folgen.

LM Studio stellt KI-Agent Bionic für Open-Source-Modelle vor
LM Studio erweitert sein Angebot um die neue App Bionic, die als intelligenter Assistent für Entwickler und Wissensarbeiter dient. Die Software kombiniert lokale und Cloud-basierte Open-Source-Modelle für Coding, Dokumentenarbeit und Recherche.
Kommentare
Sei der Erste, der hier kommentiert.
Du musst angemeldet sein, um zu kommentieren.