Basiert auf Unity Eyes (duh).

- Unterstützt Konfiguration der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Eye Pse, Came intrinsic and extrinsic parameters, multi-camera setups, unterschiedliche Beleuchtungsbedingungen
- GUI für scnelles Prototyping der Data Distributions
- Zeigt: training mit Kamera-spezifischen Datensätzen ermöglicht besseren Transfer zur echten Welt
- TODO: UnitityEyes 1 kann wohl nur 18 Environments, 20 Gesichter sowie  yaw und pitch von camera und Auge kontrollieren 


- Camera Intrinsics:
	- Image width, Height
	- Focal length (x und y)
	- image center (c und y)
	- Einheit: alles in pixel
	- Die Parameter können anhand von standard-Toolboxen kalibriert werden (https://ieeexplore.ieee.org/document/888718)

- Generated output:
	- Random generated images (basierend auf User-Settings)
	- Ground-truth locations von:
		- Pupil center
		- normalized vector representing optical axis
		- center of globe of the eye
		- Alle 2D-Parameter, die UnityEyes ausgespuckt hat
- Generiert auf einem M3 Max 85,7 Bilder pro Sekunde

Sie nutzen EfficientNetV2 (https://arxiv.org/abs/2104.00298) für Pupil center und gaze vector estimation.
Trainiert mit 10000 Samples von UnityEyes (1) und UnityEyes 2

UnityEyes 2 ist deutlich besser als UnityEyes 1