Snap专利提出无代码XR手势建模系统
用户可以可视化地演示手势，并通过3D编辑器界面改进手势。这将生成细化的手势三维模型，而改进的三维模型接下来可用于从用户手部追踪数据中识别手势。
（映维网Nweon 2025年07月14日）尽管开发者可以将平台提供的手势集成到自己的应用之中，但来自平台的预定义手势可能存在限制，而定制机器学习模型需要专业知识，启发式算法需要编程知识。这使得XR应用程序开发者为自己的应用难以创建富有表现力的自定义交互。
在一项专利申请中，Snap提出了一个优化手势模型，目标是为本公开中描述的方法为XR应用开发者提供一种无需编码或机器学习专业知识便可轻松定义自然的手势和序列。
在一个实施例中，用户可以可视化地演示手势，并由计算机视觉系统捕获。然后，用户可以通过3D编辑器界面改进手势。这将生成细化的手势三维模型，包括精确定义手势的关节和几何形状。改进的三维模型接下来可用于从用户手部追踪数据中识别手势。
在一个实施例中，多个手势可以串联成序列。细化的三维模型和序列指令存储在手势模型库中。在运行时，系统使用手势模型库检测手势和自然交互序列。模型生成系统使用摄像头捕获由用户演示手势所做的手势的手部追踪数据。模型生成系统利用手部追踪数据生成手势的三维模型，并向用户提供三维模型的显示。
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