三维动画生成
通过视频转动画模型生成三维动画，并将相关能力整合至 Unity Muse、OVERDARE 和 Adobe Mixamo 等创作或游戏场景。
Kinetix
以三维技术与机器学习理解并生成人体运动Kinetix 结合三维技术与机器学习，构建用于角色动画和视频生成的前沿模型与核心技术，研究方向包括人体姿态估计、计算机视觉以及三维角色工作流的基础组件。
- 3D
- 核心研究与生成技术维度
- 5年
- 三维人体动画基础模型建设经验
- 3
- 公开展示的技术应用案例
从人体运动理解到可控内容生成
Kinetix 的研究覆盖三维人体动画、人体运动建模和 AI 视频生成，并将相关技术应用于游戏开发、角色创作和视频制作流程。
Kamo-1 AI 视频生成
Kamo-1 是三维条件视频生成模型，通过三维相机轨迹、三维角色动画、参考图像和自然语言提示控制视频生成。
多模态运动与场景控制
联合使用相机运动和角色运动条件，结合深度与姿态估计控制空间布局和关节运动，生成更具物理一致性的视频。
人体运动智能研究
围绕人体姿态估计、计算机视觉和三维角色工作流基础组件，研究人体运动的结构、节奏与情绪。
Kinetix 公开发表的研究进展
浏览 Kinetix 围绕动作重定向、视频生成物理理解和人体运动智能数据管线发布的最新文章。
Motion Retargeting: Building a Better Retraining Dataset
Kinetix 发布关于构建更优动作重定向再训练数据集的研究文章。
Motion Retargeting: Beyond The Skeleton and Into the Mesh
Kinetix 探讨动作重定向从骨骼表示延伸至网格表示的方法。
The Physical Understanding Gap in Video Generation
Kinetix 讨论视频生成中的物理理解缺口。
探索 Kinetix 的研究与公司信息
通过官方研究页面、出版物、公司介绍和文章入口，了解 Kinetix 的技术方向、应用案例与团队背景。
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