在教育工作者不断追求丰富远程教育的过程中，基于虚拟现实（VR）的远程存在因其沉浸式和互动性而显示出显著的前景。现有方法往往依赖于点云或基于NeRF的技术，向远程学生提供教师和教室的真实表现。然而，实现低延迟并非易事，并且在这种限制下保持高保真渲染面临更大的挑战。本文介绍了LiteAT，一种轻量数据和用户自适应的VR远程存在系统，旨在实现实时、沉浸式的学习体验。LiteAT采用基于高斯喷射的重建管道，将SMPL-X驱动的动态人体模型与静态教室相结合，支持轻量数据传输和高质量渲染。为实现虚拟教室中的高效和个性化探索，我们提出一种用户自适应视角推荐框架，动态建议符合用户偏好的高质量视角。候选视角基于多个视觉质量因素进行评估，并根据最近的用户行为和场景动态持续优化。定量实验和用户研究验证了LiteAT在多个评估指标上的有效性。LiteAT为沉浸式远程存在奠定了多功能且可扩展的基础，潜在支持实时场景，如程序性教学、多模态指导和协作学习。
Shen等（星期三）研究了这个问题。