Kinetix

什么是 Kinetix？

Kinetix 是一家专注于 3D 人体运动智能的 AI 研究实验室。其工作结合机器学习与 3D 工程，用于理解、生成并控制类人运动，服务于角色动画及相关媒体工作流。

网站重点展示了两条主要研究方向：3D 动画技术和具物理约束的 AI 视频。在 3D 方向上，Kinetix 开发无标记动作捕捉、文本转动画、感知网格的重定向以及自动绑定。在视频方向上，它展示了 Kamo-1，这是一种受 3D 条件约束的视频生成模型，利用空间与运动先验共同引导摄像机和角色运动。

Kinetix 能做什么？

无标记全身动作捕捉

使用专有模型和人体模型，从原始表演素材中重建时间一致、逼真的运动，并通过单个摄像头输入生成 3D 动画数据。

文本转动画生成

根据自然语言提示生成全身 3D 动画，同时保持运动在时间上的连贯性。

基于网格感知的重定向

通过建模骨骼结构和网格几何，将源动作适配到目标角色的体型，帮助减少穿模、互相穿插及其他不匹配问题。

自动绑定

利用几何与解剖先验，为未绑定骨骼的角色自动推断适配后的骨架，生成适合下游动画制作的骨骼绑定。

具物理约束的 AI 视频生成

将摄像机轨迹、重建的 3D 角色动画、参考图像和自然语言提示等 3D 先验作为条件来生成视频，从而同时控制摄像机和角色运动。

数据与训练流水线

基于大规模专有运动数据集和合成扩展流水线工作，旨在扩展覆盖多种角色体型、场景、光照条件和摄像机设置的训练数据。

使用场景

“从现场素材捕捉运动”

在将原始表演素材转换为时间一致的 3D 运动数据以用于动画流水线时，使用 Kinetix 的动作捕捉研究。

“生成并准备角色动画”

在生成或准备 3D 制作工作的角色运动时，使用文本转动画和绑定技术。

“在角色之间迁移运动”

在运动需要在体型或骨骼结构不同的角色之间传递时，使用基于网格感知的重定向。

“创建具物理约束的 AI 视频”

当摄像机运动和角色运动需要在同一生成视频镜头中协同时，使用 Kamo-1。

“将运动能力嵌入产品”

如 Unity Muse、OVERDARE 和 Adobe Mixamo 的集成所示，可将团队技术作为工具或游戏工作流中的内嵌能力使用。

常见问题

Kinetix 是做什么的？

Kinetix 是一家专注于在 3D 中理解和生成人体运动的 AI 研究公司。其工作涵盖动作捕捉、文本转动画、基于网格感知的重定向，以及具物理约束的 AI 视频生成。

Kinetix 是消费者应用还是研究实验室？

源材料将 Kinetix 主要呈现为一家研究实验室和技术提供方，而不是一款打包式 SaaS 产品。它为 3D 动画和人体运动工作流构建模型与工具。

Kinetix 主要研究哪些运动技术？

Kinetix 的 3D 研究页面重点介绍了：通过单个摄像头进行无标记全身动作捕捉、从自然语言生成全身 3D 动画、基于网格感知的重定向，以及自动绑定。

Kinetix 是否列出了价格？

价格页面目前返回 404，因此在已收集的来源中，网站未提供公开的定价方案。

Kinetix 与哪些产品或平台合作过？

网站提到了与 Unity Muse、KRAFTON 的 OVERDARE 以及 Adobe Mixamo 的集成和部署，但在已收集的页面中没有显示通用集成列表或 API 文档。