Pasemos ahora a una comparación directa entre Move AI Gen 2 y Xsens, uno de los líderes del mercado tradicional de mocap. Echemos un vistazo a los puntos fuertes y débiles de cada solución, así como a las áreas en las que Xsens sigue estando por encima de la competencia y cómo puede mantener su posición en la era de la IA.
Move AI Gen 2 vs. Xsens: comparación de soluciones
Ventajas de Move AI Gen 2
La ausencia de traje y sensores es una de las diferencias clave entre Move AI y soluciones tradicionales como Xsens. El actor no necesita llevar nada más que ropa normal, lo que elimina inmediatamente muchas restricciones. No hay correas de presión, ni sensores, ni riesgo de que nada se caiga en el proceso. Esto aumenta la comodidad, especialmente durante sesiones largas o coreografías complejas, y da al actor más libertad de movimientos.
Para la producción, esto también es una ventaja: no hay necesidad de perder tiempo cambiándose de ropa, calibrando y comprobando el equipo antes de cada sesión. En Xsens, todo esto lleva una media de 10-15 minutos por actor. Con Move AI, basta con encender las cámaras y empezar a rodar.
En el estudio de caso de Sony Music, esto desempeñó un papel clave: fue la falta de un traje de mocap lo que permitió al equipo cumplir el ajustado plazo. Cuando la escena está preparada y el actor se encuentra en el plano, es importante no perder un tiempo precioso preparando la tecnología. El agarre sin marcadores te da la oportunidad de trabajar «en directo» y reaccionar más rápido a los montajes.
El umbral de hardware más bajo es otra gran ventaja de Move AI. Para un funcionamiento estable, por supuesto, se necesitan cámaras con una calidad decente, pero esto es masivamente asequible. Mucha gente ya tiene smartphones adecuados, y comprar de 2 a 4 cámaras sencillas es muchas veces más barato que un sistema Xsens completo.
La comparación de costes es clara: un Xsens completo con guantes, soporte multiusuario y servicio cuesta decenas de miles de dólares. Mientras que un iPhone y una suscripción es esencialmente todo lo que se necesita para ejecutar Move AI. Esto reduce enormemente la barrera de entrada, sobre todo para desarrolladores independientes, pequeños estudios, proyectos educativos y autónomos que no tienen presupuesto para un mocap profesional.
La posibilidad de construir un sistema que funcione por unos pocos cientos o miles de dólares, en lugar de decenas de miles, hace que el enfoque sin marcadores sea mucho más asequible.
La escalabilidad a múltiples personajes es uno de los puntos fuertes del enfoque sin marcadores y una de las ventajas prácticas de Move AI Gen 2. A diferencia de los sistemas inerciales, que requieren un traje distinto para cada participante, la captura sin marcadores se diseñó originalmente para el seguimiento múltiple. Gen 2 ha llevado esto a un nivel de trabajo: en buenas condiciones, el sistema puede rastrear hasta 20 personas simultáneamente.
Para Xsens, esto significa: dos personas - dos sets, diez personas - diez sets, con los costes, mantenimiento y sincronización asociados. Esto hace que las escenas a gran escala -con extras, números de baile, acciones de grupo- sean casi irrealizables sin un presupuesto y un equipo serios.
Con Move AI, es más fácil: basta con añadir cámaras para cubrir la escena y se puede rodar a un grupo en una sola toma. Esto es lo que abre oportunidades a teatros, coreógrafos, pequeñas producciones y estudios educativos que quieren trabajar con varios actores pero no pueden permitirse una flota de equipos.
Ver y registrar objetos en el entorno es una diferencia importante entre Move AI y los sistemas inerciales como Xsens. En Xsens, sólo se registran los movimientos del cuerpo porque el sistema sigue la posición de los sensores conectados al cuerpo del actor. Todo lo que queda fuera de este patrón (atrezzo, vestuario, entorno) requiere una animación independiente o rastreadores adicionales.
En cambio, Move AI analiza todo el flujo de vídeo. Esto significa que el proceso de captura tiene en cuenta no sólo los movimientos del actor, sino también las interacciones con los objetos, ya sea una espada, una silla, el borde del escenario o incluso partes del vestuario. Aunque el sistema no produce pistas de animación separadas para los objetos, se conserva la información visual sobre ellos. De este modo se crea un contexto que facilita la creación de guiones gráficos, la animación de interacciones y la comprensión de la dinámica de la escena.
Si un actor sostiene un accesorio o toca un objeto, en Xsens hay que configurarlo por separado, ya sea manualmente o mediante sensores adicionales. En Move AI no es necesario ajustar nada: todo lo que hay en el fotograma pasa a formar parte del análisis, lo que simplifica enormemente el postprocesado y el trabajo con referencias.
Captar los matices de las expresiones faciales corporales: otra de las ventajas del enfoque sin marcadores que mencionan a menudo los usuarios de Move AI. Dado que el sistema analiza todo el flujo de vídeo, es capaz de captar micromovimientos, vibraciones, desplazamientos del centro de gravedad y otros cambios sutiles en la pose. Por ejemplo, un ligero movimiento de la cabeza, una ligera tensión en el cuerpo o un movimiento implícito de los hombros pueden aparecer en la animación final porque la cámara lo ve.
En cambio, Xsens se centra en sensores fijos, y cualquier fluctuación por debajo de un determinado umbral puede interpretarse como ruido y suavizarse. Esto se nota especialmente cuando el sistema funciona con filtros agresivos o sin guantes: los pequeños gestos con los dedos o los movimientos fugaces simplemente se pierden.
Como resultado, las animaciones de Move AI suelen tener un aspecto más vivo desde el primer momento, sin necesidad de detalles adicionales. El algoritmo no sólo reconstruye la pose, sino que conserva la plasticidad que hace que los movimientos parezcan naturales. Sí, Xsens ofrece una gran precisión y estabilidad, pero sólo captura lo que se transmite a través de los sensores, ni más ni menos.
La ausencia de campos magnéticos y problemas de deriva es una gran ventaja de Move AI sobre los sistemas inerciales, incluido Xsens. El mocap inercial utiliza magnetómetros para la orientación, y cualquier objeto metálico, campo electromagnético o superficie irregular puede introducir distorsiones. Sí, Xsens lo compensa parcialmente con software, pero si filmas, por ejemplo, junto a un coche, en un hangar o en un decorado con metal, existe un alto riesgo de que el personaje derive o «gire».
El sistema Markerless no teme esas interferencias: analiza la posición visual del cuerpo en cada fotograma con respecto a las cámaras, en lugar de basarse en las lecturas de los sensores. Por lo tanto, en lugares complejos en términos de ruido magnético (barco, fábrica, estudio con suelo de metal) Move AI puede mostrar resultados aún más precisos que el traje, que empieza a «volverse loco» por el ruido de fondo.
Además, los sistemas inerciales tienen tendencia a acumular errores cuando se mueven durante largos periodos de tiempo - especialmente si el personaje camina durante mucho tiempo o gira sin pausa, el algoritmo puede «perder» el punto de referencia. Esto suele solucionarse mediante inserciones de fijación (por ejemplo, colocar al actor en una silla para recalcular la posición). El enfoque sin marcadores no tiene esos problemas: está rígidamente ligado al sistema de coordenadas mundiales de las cámaras, y si el personaje da un paso adelante y luego vuelve, estará exactamente en el mismo lugar de la animación.
La captura remota y oculta es otro ámbito en el que el sistema sin marcadores abre nuevas posibilidades. Con las cámaras, se puede capturar desde lejos, en directo, sin llamar la atención. En teoría, se puede grabar una referencia del movimiento de una persona en un entorno natural (con su permiso) y luego plasmarlo en una animación. Ponerse un traje Xsens y salir al entorno urbano no funcionará: es demasiado voluminoso y llamativo. Además, Move AI permite capturar movimientos incluso en formato semidocumental: puede ser útil para rodajes de referencia, storyboards, coreografías o investigaciones sobre la plasticidad del comportamiento.
La rápida repetición de tomas también se convierte en una ventaja. Si la escena no sale bien, el actor simplemente repite la toma. No hay pausa para volver a conectar los sensores, comprobar el vestuario, eliminar la deriva. Las cámaras funcionan continuamente, el sistema se arregla y el rodaje no se detiene. Esto es especialmente importante en rodajes densos en los que hay que filmar docenas de variaciones de escena: el markerless es perfecto para esto.
El coste para volúmenes pequeños es uno de los argumentos más prácticos. Si el proyecto es un clip corto, una animación de pocos minutos, una escena experimental - Move AI es mucho más barato. Puedes utilizar simplemente una suscripción o incluso una prueba gratuita. Xsens, en cambio, no tiene una entrada barata: o se compra un kit caro o se alquila un estudio por sumas impresionantes. Para autónomos, indies y proyectos educativos, este es un factor clave.
Está claro que no todas las ventajas son universales: mucho depende del contexto. Pero en conjunto, está claro: Move AI ofrece una flexibilidad y accesibilidad que antes no estaban disponibles. Una formación mínima, una personalización sencilla y la posibilidad de escalar para masas o tomas rápidas: todo esto está cambiando el enfoque del trabajo con movimiento. Como resultado, mucha gente se está replanteando dónde es realmente necesario el mocap tradicional y dónde la tecnología sin marcadores puede hacer el trabajo, sin sacrificar la calidad, pero con un gran ahorro de tiempo y recursos.
Inconvenientes y limitaciones de Move AI Gen 2
A pesar de sus ventajas, Move AI Gen 2 no está exento de compromisos, especialmente si se compara con sistemas como Xsens, que han sido sometidos a años de puesta a punto y llevan mucho tiempo en producción.
La dependencia del entorno de disparo es un factor importante. Xsens funciona independientemente del entorno: basta con ponerse un traje para disparar en una habitación oscura, un parque soleado o un armario estrecho. Move AI requiere una ubicación preparada. Necesitas luz, espacio libre y cámaras bien colocadas. Si la habitación es estrecha y no puedes colocar las cámaras desde los ángulos adecuados, la calidad baja. Si la iluminación es escasa o con un fuerte contraluz, el algoritmo puede «ver» mal el cuerpo. Así que el rodaje sin marcadores requiere más trabajo con el entorno, no sólo «levantarse e irse» como en el caso de Xsens. Hay que pensar en los ángulos, eliminar objetos innecesarios, pensar en la exposición... de lo contrario, los datos no funcionarán.
Las oclusiones y las interacciones complejas son el segundo punto débil. En cuanto las partes del cuerpo empiezan a solaparse -por ejemplo, un actor se cubre la cara con las manos, se tumba en el suelo, abraza a otro actor-, el sistema sin marcadores empieza a perder la orientación. Si dos personas se pelean o están en estrecho contacto en el escenario y una se superpone a la otra, Move AI puede empezar a confundirse: qué articulación es de quién, dónde está el brazo, dónde está el torso. En principio, en Xsens no existen estos problemas: los sensores «cabalgan» con el cuerpo y, aunque la mano esté detrás de la espalda, los datos se siguen escribiendo. Lo mismo ocurre con las caídas, los giros, los agarres: en el rodaje sin marcadores, estas escenas son un escenario de riesgo, mientras que en Xsens son bastante rutinarias.
Por ejemplo, si dos personajes se pelean, está casi garantizado que se produzcan fallos en la IA de Move. Y con dos trajes Xsens, obtendrás las trayectorias completas de ambos actores sin lagunas, aunque se solapen. Sí, el traje no dará información sobre el punto de contacto físico (golpe, toque), pero los movimientos de los cuerpos se capturarán con precisión. El sistema sin marcadores para una captura tan fiable sigue careciendo de estabilidad en caso de pérdida de contacto visual.
La sensibilidad a los movimientos bruscos es otro punto vulnerable de la tecnología sin marcadores. Los sistemas inerciales como Xsens funcionan a una frecuencia de hasta 240 Hz y pueden detectar fácilmente aceleraciones repentinas e impulsos de corta duración, por ejemplo, un puñetazo de boxeo, un tirón, una voltereta. En la mayoría de los casos, el vídeo se graba a 60 fps, y si el movimiento es demasiado rápido, la extremidad puede «difuminarse» en el fotograma, y el algoritmo se confundirá: el brazo ya se ha movido hacia delante, pero la pose en el fotograma - se retrasa. Esto provoca imprecisiones o artefactos, especialmente en coreografías o acciones rápidas. En tales casos, las animaciones Move AI a menudo tienen que ser corregidas manualmente, mientras que los datos Xsens son inicialmente «limpios».
La falta de feedback instantáneo en el modo estándar también es crítica. Con Xsens, la animación se transmite a la pantalla en tiempo real: el director puede ver inmediatamente si un actor, por ejemplo, ha pasado por un objeto, y puede dar inmediatamente la orden de repetirlo. Esto es muy cómodo y ahorra mucho tiempo, sobre todo en el set de rodaje. Normalmente, Move AI funciona offline: hay que esperar a que se procese para ver cómo ha ido la escena. Y si el seguimiento falló o el actor salió de la zona de la cámara - te enterarás después del hecho. La capacidad de transmitir animaciones está disponible en Move Live, pero es un sistema independiente y aún está en fase de desarrollo. En la práctica, esto significa que la captura de IA requiere más seguros: duplicados, pruebas, planes de respaldo.
Las dificultades con las calles y las ubicaciones no estándar es otro aspecto en el que Xsens sale ganando. El traje se puede utilizar en cualquier sitio: en el bosque, en un coche, en un escenario al aire libre. Sin cámaras, sin configurar el equipo: ponérselo, encenderlo y escribir. Con Move AI todo es diferente: para un rodaje en exteriores se necesitan cámaras, alimentación, trípodes, luz normal y, a veces, Internet para la sincronización. Todo esto se convierte en un reto logístico. Incluso una lluvia o un viento triviales pueden hacer descarrilar una sesión. Markerless funciona bien en un entorno controlado, pero su movilidad es limitada. Xsens es más fiable en este sentido: si el actor puede moverse físicamente por allí, la escena se grabará.
Las limitaciones en la duración de la filmación continua es otro punto práctico. En teoría, Move AI puede grabar todo el tiempo que quiera, pero en realidad todo se basa en el tamaño de los archivos de vídeo, la facilidad de carga y el procesamiento. Las tomas muy largas son gigabytes de datos que tardan mucho en procesarse y son difíciles de depurar. Además, si hay varias cámaras grabando, con el tiempo pueden aparecer desviaciones de sincronización: las cámaras pierden la sincronización y esto afecta a la precisión del seguimiento. Con Xsens, no existen estos problemas: el sistema escribe el flujo de datos, dividiéndolo automáticamente en partes, y toda la sesión permanece coherente, sin pérdida de sincronización. Si quieres 30 minutos de movimiento ininterrumpido, adelante. Lo principal es mantener los sensores en su sitio, pero si todo está bien fijado, puede grabar incluso una hora.
La precisión y el detalle de las manos y la cara también es una diferencia notable. Move AI se centra ahora en el cuerpo: no rastrea los dedos ni la cara. Para ello, es necesario conectar soluciones separadas: Live Link Face para la cara, Leap Motion u otros sistemas para las manos. Xsens tampoco tiene integrada la captura de expresiones faciales, pero sí la integración con los guantes Manus, que permiten capturar cada dedo. En el lado positivo, Xsens realiza un seguimiento preciso de la orientación de manos y pies, y eso es especialmente importante en escenas complejas.
Move AI, por el contrario, en el caso de manos superpuestas o una fuerte inclinación de las manos, pueden producirse errores - el sistema simplemente no ve cómo se gira exactamente la palma y empieza a adivinar. Y los dedos siguen siendo un «punto ciego» - simplemente no están en el agarre. Si se utiliza la IA para las manos, es necesario capturarlas por separado, desde un ángulo diferente, y ejecutar otros modelos. Esto es posible, pero añade capas al piplano.
Al final, si la tarea es capturar cuerpo, manos, cara en un solo fotograma, con alta precisión y sin huecos - Xsens junto con guantes y Faceware da una solución más completa, aunque cuesta más. La IA de Move se puede complementar con sistemas de terceros, pero sólo se centra en el cuerpo.
La depuración y la previsibilidad son aspectos prácticos importantes. Xsens es una herramienta con un comportamiento claro y afinado: si algo va mal, suele estar claro por qué. ¿Sensor muerto? ¿Pérdida de señal? ¿Un fallo de calibración? Todo tiene solución, y las soluciones están documentadas. Move AI, en cambio, funciona como una caja negra: si el algoritmo se equivoca de repente en una determinada pose o el seguimiento «sale mal», es casi imposible entender inmediatamente qué es lo que falla. Los usuarios han señalado que han tenido que volver a grabar tomas con distinta iluminación o posiciones de cámara, experimentando para obtener un resultado estable. Esto puede ser crítico si hay poco tiempo en un rodaje. El traje graba o no graba y, si está calibrado, producirá una pista repetible. En cambio, un sistema de IA puede interpretar la misma escena de forma ligeramente distinta en función de matices que no siempre son obvios.
El coste en grandes volúmenes es otro factor importante. Si un proyecto dura meses e implica cientos de horas de captura, el modelo de suscripción de Move AI puede acabar resultando más caro. Xsens requiere una inversión al principio, pero luego se puede escribir indefinidamente sin pagar más por medición o número de sesiones. El hardware dura años, y su amortización es clara. Además, los datos de Xsens se almacenan localmente, y el estudio no depende de un servicio de terceros. Move AI, en cambio, es una herramienta basada en la nube: existe el riesgo de cambios en la política, los precios o incluso el cierre del servicio. Por ahora no es un problema, pero para la planificación a largo plazo, esa dependencia puede ser delicada. Algunos esperan una versión local de Move AI -procesamiento local sin vinculación a una plataforma-, pero por ahora esto está en el futuro.
En resumen, Move AI Gen 2 es inferior a Xsens en cuanto a fiabilidad, previsibilidad y versatilidad en condiciones difíciles: en combate, en localizaciones exteriores y en entornos de rodaje inestables. Pero para la mayoría de las tareas estándar, especialmente en producción digital y medios interactivos, sus ventajas -flexibilidad, ausencia de disfraces, facilidad de puesta en marcha, escalabilidad- hacen que sus desventajas no sean críticas. Todo depende del contexto. Si necesita una garantía de resultados en cualquier condición, Xsens sigue siendo la única alternativa. Si lo importante es la accesibilidad, la movilidad y la iteración rápida, Move AI se convierte en una potente alternativa, que en muchos escenarios ya puede sustituir al mocap clásico. A continuación se desglosan las tareas en las que Xsens es objetivamente mejor.
Ventajas de Xsens (y áreas en las que lleva la delantera)
Xsens (ahora parte de Movella) es uno de los pioneros del mocap inercial y un líder reconocido en la categoría. Sus soluciones estrella, Link y Awinda, se utilizan en películas, juegos, ciencia del deporte e investigación. A pesar de la aparición de alternativas sin marcadores como Move AI, Xsens sigue manteniendo su posición, en gran parte gracias a una serie de ventajas técnicas y prácticas únicas.
La independencia de las condiciones exteriores es una razón clave por la que Xsens sigue siendo una herramienta indispensable en los rodajes en exteriores. El vestuario no requiere cámaras, luces ni una gran superficie: sólo necesita que el actor pueda moverse libremente. Por eso se utiliza Xsens en exteriores: se pueden grabar escenas en el bosque, al aire libre, en la montaña, sin necesidad de montar equipos a su alrededor. Una empuñadura Markerless para este tipo de tareas requiere una cámara, alimentación, una plataforma estable y una configuración construida con precisión: no se puede salir al campo con ella sin más. En proyectos deportivos también es fundamental: Xsens permite filmar carreras, saltos, movimientos en trayectorias no estándar (por ejemplo, una carrera de 100 metros), donde las cámaras de vídeo físicamente no pueden seguir el ritmo del actor o no pueden instalarse a la distancia adecuada.
La resistencia a las oclusiones y a las interacciones complejas es otro punto fuerte de Xsens. Si dos personas disfrazadas se abrazan, se pelean o dan volteretas, cada disfraz escribe los datos de forma independiente y el sistema no se confunde. No hay riesgo de que el rastro de una persona se mezcle con el de la otra, como ocurre a veces en la captura sin marcadores cuando los cuerpos se cruzan. Sí, Xsens no determinará el punto de contacto entre los actores -eso se deja al nivel de la puesta en escena-, pero el movimiento de cada cuerpo se capturará con precisión y coherencia.
Las caídas, saltos y volteretas tampoco suponen ningún problema. Los sensores están fijados directamente al cuerpo, y ningún cambio de ángulo, pérdida de visibilidad o solapamiento afecta al sistema. Un sistema de IA en estas condiciones puede perder partes del cuerpo debido a solapamientos o fuera del alcance de la cámara, y Xsens sigue leyendo ángulos y posiciones.
En definitiva, cuando se trata de fiabilidad en movimientos complejos, especialmente en escenas de acrobacias y lucha, Xsens sigue siendo un referente de estabilidad con el que los sistemas sin marcadores no pueden competir todavía.
La alta frecuencia y el funcionamiento sin desenfoque es un área en la que los sistemas inerciales siguen estando firmemente a la cabeza. Xsens funciona a una frecuencia de hasta 240 Hz, lo que proporciona un registro extremadamente preciso de aceleraciones y rotaciones. El sistema es independiente de la imagen, por lo que no hay desenfoque de movimiento. Los datos son siempre nítidos: aunque el actor se mueva a la velocidad del rayo, aunque golpee con el puño con una aceleración brusca, el traje lo capta todo en tiempo real y con el detalle necesario.
Los sistemas de IA, incluida la IA de Move, trabajan con vídeo a 60 fps, y si se produce movimiento entre fotogramas, estos matices se pierden. Ejemplo: un esgrimista da una estocada fuerte, pero el vídeo sólo muestra una mano borrosa. El algoritmo tiene que adivinar la trayectoria, y esto da errores. Xsens proporciona la trayectoria exacta de la mano en esa situación, porque lee el movimiento directamente del cuerpo. Por eso el mocap inercial sigue siendo más preciso y completo para escenas de lucha, acrobacias y coreografías de alta velocidad.
Las previsualizaciones instantáneas y la interactividad son otra ventaja difícil de exagerar. Con Xsens MVN, puedes transmitir datos en tiempo real a Unreal o Unity y ver cómo se mueve un personaje al instante. Esto cambia el enfoque en el plató: el director ve el resultado justo en el encuadre, puede entender al instante si el movimiento está funcionando, si la acción coincide con la escena virtual, si es necesario volver a rodar. El actor ve su avatar. El operador puede personalizar la cámara virtual para adaptarla a la actuación en directo.
En la producción virtual o los espectáculos en directo, esto es imprescindible: el personaje se anima justo durante la actuación, y el público ve al héroe digital en tiempo real. Move Live está empezando a alcanzar este nivel, mientras que Xsens lleva años perfeccionando esta funcionalidad: streaming estable con latencia mínima, compatibilidad con los principales motores y pipelines probados.
Incluso la industria cinematográfica utiliza cada vez más Xsens para escenas LED virtuales: un actor disfrazado, su imagen aparece inmediatamente en el espacio 3D, y todo el equipo puede trabajar en condiciones lo más parecidas posibles a la toma final. Hasta ahora, la captura sin marcadores sólo aspira a esto: no hay alternativas a Xsens en aplicaciones en tiempo real.
La consistencia y repetibilidad de los datos es uno de los criterios en los que Xsens es especialmente fuerte. Tras la calibración, el sistema se ciñe rígidamente a los parámetros establecidos: si la altura del personaje se fija en 1,8 metros, permanecerá así en todas las tomas. Cada movimiento se registra en coordenadas físicamente significativas, y cada unidad de datos (ángulo, aceleración, orientación) es el resultado de mediciones directas de los sensores.
En Move AI Gen 2, la escala también se calcula, especialmente en la calibración multicámara, pero puede haber ligeras fluctuaciones entre tomas: el personaje es ligeramente más alto, o ligeramente más bajo, si la escala de la escena no estaba perfectamente definida. Esto no es crítico para tareas creativas, pero en analítica, biomecánica, medicina o deportes, donde los valores absolutos de ángulos, longitudes de paso y aceleraciones son importantes, Xsens es más fiable y preciso. No es casualidad que se utilice en universidades, laboratorios e institutos de investigación de todo el mundo, donde se necesitan resultados garantizados y validados en cifras. El enfoque Markerless está empezando a penetrar allí y aún necesita validarse.
Otra área en la que Xsens sale ganando es la de la oferta y el soporte integrales. Es un producto maduro con todo un ecosistema a su alrededor: soporte técnico, comunidad, actualizaciones periódicas, documentación, configuraciones personalizadas. Los estudios saben que no sólo pueden comprar un traje, sino también obtener asesoramiento, asistencia técnica, ayuda para la integración y visitas in situ. Move AI sigue trabajando sobre una base más de «producto»: autoservicio, suscripción, documentación en línea. Esto está bien para equipos pequeños, pero en rodajes grandes y proyectos importantes a menudo se necesita apoyo personal, y aquí Xsens da confianza.
Es más probable que los productores y directores de producción elijan una solución probada, sobre todo cuando se trata de clientes, alquiler de equipos o plazos ajustados. Muchos estudios de mocap alquilan Xsens junto con el equipo y el operador, y está estandarizado. Todavía no existe una infraestructura similar para Move AI.
La integración de guantes y sensores adicionales es otra ventaja práctica de Xsens. El sistema es fácilmente ampliable: se pueden conectar guantes Manus para capturar los movimientos de los dedos, añadir sensores en accesorios (por ejemplo, espadas o armas), y todo funcionará en un único entorno, de forma sincronizada y precisa. Los datos se recogen en MVN y se exportan como un único flujo de mocap. Un sistema Markerless no puede hacer eso: no puede seguir los dedos o un objeto en la mano directamente - eso requiere un vídeo separado, una red neuronal diferente, una personalización compleja, y al final seguirá sin ser parte de un sistema completo. Así que si necesitas captura de cuerpo completo + dedos + objetos, Xsens es el eje central que lo reúne todo.
La fiabilidad durante largos periodos de tiempo es otro aspecto en el que Xsens sigue a la cabeza. Si un proyecto se prolonga durante meses y la captura se realiza a diario, el sistema debe ser predecible y resistente. Los trajes de Xsens son exactamente eso: los sensores están diseñados para resistir el desgaste, el software es estable, las actualizaciones son periódicas y la asistencia está preparada. En este sentido, Move AI depende de factores de terceros: procesamiento en la nube, utilización del servidor, estabilidad de Internet. Si algo va mal, una sesión puede retrasarse o incluso interrumpirse. Además, los grandes estudios o empresas con estrictos requisitos de seguridad pueden prohibir el uso de servicios en la nube. Move AI simplemente no funcionará allí, mientras que Xsens es totalmente autónomo, todo funciona localmente.
En definitiva, Xsens sigue siendo la mejor opción cuando la estabilidad, la precisión y la previsibilidad son la prioridad. Gana en entornos difíciles, levantamientos largos y regulares, en tiempo real, proyectos en los que se necesita un control total de los datos o en los que el coste del error es elevado. Por eso Xsens se utiliza en proyectos del nivel de La Guerra de las Galaxias para captar escenas de batallas con decenas de actores, en deportes profesionales para medir y analizar técnicas y en investigaciones científicas en las que cada grado de ángulo debe ser preciso. En estos casos, las soluciones de IA siguen quedándose cortas en cuanto a estabilidad.
Donde Xsens sigue siendo la mejor herramienta
Vamos a destacar algunas de las áreas específicas en las que Xsens mantiene actualmente la ventaja sobre Move AI Gen 2:
Acrobacias y escenas de lucha. En las secuencias de acción, especialmente en las que intervienen dobles, Xsens es casi siempre la opción elegida. La razón es sencilla: funciona de forma fiable incluso en movimientos caóticos, colisiones, caídas, volteretas y explosiones. Un sistema sin marcadores en estas condiciones puede perder el seguimiento: si el cuerpo está parcialmente cubierto, si los actores chocan en una pelea, si alguien se cae al suelo... Move AI no siempre lo soportará. Xsens no tiene esos problemas: cada sensor permanece junto al cuerpo y la escena se graba en su totalidad, sin saltos.
Además, en las escenas de acrobacias, la capacidad de visualización instantánea es importante. El director quiere ver al personaje CG directamente en el plató para ajustar la puesta en escena. Esto sólo es posible con un traje que proporcione datos en tiempo real. En este tipo de tareas, la tecnología sin marcadores es hasta ahora un compromiso con la latencia. Así que para las escenas de acción, en las que a menudo se tarda una sola toma en rodar, la elección es obvia: Xsens ofrece resultados inmediatos y sin sorpresas.
Actuaciones en directo y retransmisiones. Cuando un artista sube al escenario disfrazado y su avatar se retransmite en tiempo real -por ejemplo, como parte de un concierto, una presentación o una retransmisión-, es fundamental que no haya retrasos, saltos ni inestabilidad. En este sentido, Xsens se ha convertido en el estándar del sector: se utiliza para presentadores virtuales, avatares, espectáculos de Fortnite y otros proyectos a gran escala. Es estable, ofrece un seguimiento en directo preciso y se integra bien con Unreal, Unity, Omniverse y otras plataformas.
Move AI está empezando a tomar esta dirección. Move Live tiene potencial, pero aún no muestra la misma estabilidad y no se utiliza en grandes proyectos en directo. Así que si necesitas realizar un espectáculo ahora mismo, sin riesgos, opta por Xsens. Está probado, los técnicos lo conocen y simplemente funciona.
La analítica deportiva y la medicina son áreas en las que Xsens aún no tiene competidores. Aquí no sólo importa la animación, sino los datos métricamente precisos: ángulos, aceleraciones, longitudes de segmento y simetría del movimiento. Xsens proporciona mediciones verificadas basadas en sensores reales calibrados para una persona concreta. Los sistemas sin marcadores, incluido Move AI, aún no tienen un grado de confianza suficiente: depende demasiado de las condiciones de filmación, la calidad del vídeo y la interpretación del modelo. A la hora de diagnosticar la marcha o analizar la rehabilitación, los pacientes no pueden arriesgarse a errores en los datos. En estas tareas, la captura con IA sigue siendo un experimento, y Xsens es una herramienta de práctica.
Además, Xsens puede utilizarse fuera del estudio, al sol, en un entorno natural, lo que es importante para analizar carreras, por ejemplo. El rodaje sin marcadores en tales condiciones se enfrenta a la sobreiluminación, los contrastes, las sombras, lo que empeora el resultado. Para la biomecánica seria, la rehabilitación, las prótesis y la investigación deportiva, Xsens sigue siendo la única solución alternativa, y Movella está desarrollando activamente esta área.
Las tomas largas y el rodaje fuera del estudio son otra ventaja. Move AI, al ser un servicio que depende del vídeo, está limitado por el tamaño de los archivos, la estabilidad de la cámara y la sincronización. Grabar una hora continua bailando o practicando es arriesgado. Un fallo y toda la sesión se puede ir al traste. Xsens, en cambio, graba un flujo de datos en tiempo real, sin riesgo de pérdida. Su software puede soportar sesiones largas, lo que resulta especialmente valioso en coreografía, teatro y producciones experimentales. Además, los conjuntos de datos de redes neuronales para el entrenamiento del movimiento suelen crearse precisamente con Xsens, gracias a la estabilidad, limpieza y duración de las grabaciones.
Las características individuales del actor también son importantes. Xsens está calibrado para un cuerpo específico: altura, longitud de las extremidades, proporciones. Todos los datos coinciden exactamente con el físico de una persona concreta. Move AI calcula el esqueleto a partir del vídeo, lo que da un resultado aproximado basado en un modelo promediado. Para tareas en las que se necesita preservar la mecánica de movimiento única de un actor o atleta concreto, es preferible un traje.
La privacidad y el control son un factor aparte. Xsens funciona de forma completamente local: ningún dato sale del estudio. Esto es importante en proyectos cerrados, platós de cine y empresas con restricciones de seguridad. Move AI requiere subir el vídeo a la nube por defecto. Aunque la seguridad esté a un buen nivel, el mero hecho de depender de un servicio externo puede resultar inaceptable para algunos clientes. Hasta que esté disponible una versión completa en las instalaciones, Xsens mantiene aquí una fuerte ventaja.
Así pues, Xsens sigue siendo una herramienta clave allí donde la estabilidad, el control y la precisión son importantes. Es la herramienta preferida en la filmación de acrobacias complejas, para actuaciones en directo, en deportes, medicina, biomecánica e I+D. No está sustituyendo al agarre por IA -ni está siendo suplantado por él-, sino que está ocupando el lugar que le corresponde en el Pipeline profesional, donde el coste del error es demasiado alto como para experimentar con él.
Perspectivas: Cómo puede Xsens mantenerse a la cabeza en medio de las soluciones de IA
El desarrollo de la IA-mocap plantea un serio reto a los fabricantes tradicionales: cómo seguir siendo relevantes y no perder terreno. En el caso de Xsens (Movella), hay varias estrategias que pueden mantenerles en la cima en medio del rápido crecimiento de los sistemas sin marcadores.
Integrar la IA en sus propios productos. Xsens no tiene por qué competir directamente con las soluciones de IA, al contrario, puede utilizar las mismas tecnologías en su propio beneficio. Una forma obvia es un enfoque híbrido: una combinación de visión por ordenador y sensores inerciales. Las cámaras podrían utilizarse para compensar la deriva, afinar la posición en un sistema de coordenadas mundial o capturar un rostro sin marcadores. Ya existen prototipos en los que varias cámaras complementan el traje, abordando los puntos débiles de ambos métodos. Si Xsens consigue un sistema de este tipo, fiable, preciso, sin oclusiones y totalmente georreferenciado, podría superar tanto a las soluciones puramente inerciales como a las puramente sin marcadores. También se rumorea que Xsens podría desarrollar complementos de inteligencia artificial, como por ejemplo la limpieza automática de mocap mediante un modelo entrenado. Es un paso lógico: no luches contra la IA, sino incorpórala a tu pila, reforzando tu propio producto.
Centrarse en los puntos fuertes: fiabilidad y tiempo real. Xsens se basa en lo que ya sabe hacer bien. Fiabilidad, repetibilidad, funcionamiento en todas las condiciones y retransmisión de movimiento en directo son los puntos en los que el mocap inercial sigue destacando. Los productos relacionados están evolucionando: Xsens DOT: sensores miniaturizados para el seguimiento del movimiento en AR/VR, mejor software, calibración más sencilla, menor dependencia del operador. Cuanto más fácil sea utilizar un traje, menos motivos tendrán los usuarios para pasarse al markerless. Si mañana hay un traje Xsens que se puede poner en un minuto y calibrar automáticamente sin conectarse a un ordenador, será un argumento de peso para quedarse con un sistema en el que ya se confía.
Además, Xsens puede jugar con la flexibilidad de precios. Ya tienen Xsens Animate, una suscripción de software sin tener que comprar la suite completa directamente. Si la empresa empieza a ofrecer distintos modelos de propiedad -alquiler, suscripción, licencias educativas- abrirá la puerta a nuevos clientes sin rebajar el estatus de la tecnología.
De este modo, Xsens no solo puede sobrevivir en una era de absorción de la IA, sino reformular su oferta reforzando los puntos fuertes, eliminando los débiles e integrando la IA como parte de la solución.
Nuevas áreas de aplicación. Aunque la IA-mocap se está promocionando activamente en los sectores de los medios de comunicación, el cine y los videojuegos, Xsens puede adentrarse en segmentos B2B especializados en los que la prioridad no es la expresividad visual, sino la alta precisión, la certificación y la fiabilidad. Por ejemplo, la medicina, la biomecánica clínica, la analítica deportiva, los simuladores militares, la robótica y la ergonomía. En estos campos son importantes las medidas numéricas precisas que puedan interpretarse, repetirse y validarse. Todavía no se confía en las tecnologías sin marcadores para este tipo de tareas: hay demasiadas incertidumbres. Movella ya está apostando por ello: Xsens aparece cada vez más en laboratorios universitarios y proyectos médicos. Si la empresa refuerza su posición en estos ámbitos, dependerá menos de las fluctuaciones del mercado del entretenimiento, donde hoy se habla mucho y mañana poco.
Servicio y ecosistema. Xsens puede reforzar su posición ofreciendo un nivel de servicio superior. En lugar de limitarse a vender equipos, la empresa puede ofrecer un paquete completo: equipos + formación + implantación + asistencia. En general, esto ya funciona. Los sistemas sin marcadores tienen en gran medida un modelo de autoservicio: descárgatelo, resuélvelo tú mismo. Pero en producción, no siempre se dispone de tiempo y recursos para experimentar: valoran la fiabilidad y el soporte. Si Xsens sigue desarrollando una red mundial de socios, amplía el soporte técnico (idealmente 24 horas al día, 7 días a la semana) y ofrece soluciones flexibles para satisfacer las necesidades de los clientes, se convertirá en una gran ventaja competitiva, sobre todo para los grandes estudios y los proyectos internacionales.
Integración con motores gráficos. Xsens ya funciona bien con Unreal y Unity, pero se puede ir más allá - ofrecer sets de producción ya hechos: vestuario + cámaras + plantillas de escena + paquete con pantalla LED o cámara virtual. Algo así como «Stage in the Box» - una solución en caja para ejecutar un escenario virtual sin integraciones adicionales. Este enfoque no solo ahorra tiempo a los clientes, sino que hace que Xsens pase de ser una «herramienta» a una «plataforma completa». Esto añade un valor que los servicios de IA pura aún no ofrecen.
Centrarse en la calidad del resultado. Xsens puede comunicar claramente la diferencia de calidad en la estrategia de marketing. Por ejemplo: «La IA ofrece resultados impresionantes, pero puede fallar en momentos clave: oclusiones, giros rápidos, caídas. Xsens es estable y limpio en todo momento». Las ilustraciones de este tipo de comparaciones, los casos reales y los ejemplos de errores del sistema de IA pueden demostrar de forma convincente que los profesionales necesitan una herramienta en la que puedan confiar sin reservas. Además, se pueden introducir garantías de calidad: por ejemplo, se puede afirmar que el sistema ofrece más de un 95% de precisión de los movimientos en todas las condiciones, algo que ningún servicio sin marcadores puede garantizar todavía. Esto devuelve la discusión al punto: no sólo «guay y rápido», sino preciso, estable, reproducible. Y ése sigue siendo un campo en el que Xsens es objetivamente fuerte.
En general, Xsens tiene motivos de sobra para mantener su posición de liderazgo si la empresa sigue adaptándose e integrando inteligentemente el desarrollo de la IA en su ecosistema. La historia de la tecnología ha demostrado una y otra vez que los nuevos enfoques no desplazan necesariamente a los antiguos, sino que más a menudo se produce una redistribución de funciones o una síntesis. Lo mismo está ocurriendo ahora con el mercado de la captura de movimientos.
Es muy probable que el mercado se divida: los servicios sin marcadores ocuparán el segmento de contenidos masivos, rápidos y baratos - aplicaciones móviles, previsas, vídeos para redes sociales, proyectos experimentales. Pero la producción de alto nivel, la investigación científica, los diagnósticos médicos, el tiempo real, las escenas en directo, las acrobacias y todo aquello en lo que el precio del error sea alto quedará para los trajes, quizá de forma híbrida, en la que la IA ayude, pero el traje siga siendo la base.
Xsens, como uno de los actores más maduros del mercado, está bien posicionado no sólo para mantener, sino para canalizar esta tendencia. Al invertir recursos en integraciones de IA, soluciones híbridas y usabilidad mejorada, la empresa puede ofrecer un producto con el que es difícil competir: fiable, preciso, en tiempo real, escalable y personalizable. Con esta configuración, Xsens puede mantener su estatus como referente del mocap profesional, y basarse en su síntesis tecnológica en lugar de en su resistencia al cambio.
Conclusiones prácticas y recomendaciones
Move AI Gen 2 y Xsens: ambas soluciones son potentes, pero se adaptan a tareas diferentes. Move AI Gen 2 ha hecho que el mocap sea accesible: ya no necesitas un traje, rastreadores, estudio - sólo tienes que poner cámaras o teléfonos, grabar, subir y obtener la animación. Esto es muy útil para equipos pequeños, desarrolladores independientes y estudios sin acceso a equipos. También es adecuado para previsualizaciones y prototipos en los que no se necesita una precisión perfecta, pero la velocidad y la flexibilidad son importantes. Si la escena no es demasiado complicada -uno o dos actores, solapamientos mínimos, iluminación normal-, el resultado es muy bueno, cercano a lo que producen los sistemas de marcadores, pero sin costes de infraestructura. Un punto importante es el rodaje competente: hay que saber cómo colocar las cámaras, cómo organizar la localización para que el seguimiento funcione correctamente. Gen 2 ya se ha implantado en producción, se utiliza en gamemade, vídeos musicales, incluso en publicidad... y se muestra como una herramienta que da libertad y acorta el ciclo. Es importante tener en cuenta que el sistema no es mágico: habrá que dedicar tiempo a las pruebas, puede que la toma no funcione, habrá que adaptarse. Pero si el planteamiento se construye, se puede conseguir calidad de estudio sin gastar decenas de miles en equipos.
Por otro lado, Xsens sigue siendo una herramienta fiable, una especie de «seguro» en mocap. Sobre todo cuando las condiciones no son las ideales: escenas con caídas, peleas, interacciones complejas, rodajes en tiempo real o trabajo fuera de plató. En estas situaciones, el traje da confianza en el resultado: pase lo que pase en el plató, el sistema registrará el movimiento. Es estable en caso de acciones repentinas y caóticas, muestra al instante lo que ha funcionado y no requiere adivinar cómo se procesará la toma. Esto es fundamental en proyectos en los que no puede permitirse cometer un error, por ejemplo, en tareas médicas, mediciones científicas o simulaciones militares.
Si el proyecto es grande, con un presupuesto importante, un rodaje largo o muchos actores, utilizar Xsens reduce los riesgos. Se obtiene una solución probada con un comportamiento repetible. Además, cuando hay que rodar fuera del estudio -en el bosque, en el pasillo, en la calle- el traje funciona de forma autónoma, sin depender de redes, cámaras, luces. Para muchas producciones, ésta es sencillamente la única opción fiable, especialmente cuando la estabilidad y la previsibilidad son importantes.
La elección entre Move AI Gen 2 y Xsens depende de la tarea y el formato del proyecto.
Si trabajas en clips cortos, juegos independientes, previsualizaciones o experimentos, suele ser más cómodo utilizar Move AI Gen 2. Se configura rápidamente, no requiere traje y ofrece resultados que se pueden cargar inmediatamente en Unreal o Unity. Permite ejecutar escenas rápidamente, realizar ediciones y volver a rodar sin pasos innecesarios. Todo sucede rápidamente: equipo mínimo, logística mínima. Para muchas tareas de este nivel, la calidad Gen 2 ya es suficiente para usarla en el Pipeline final.
Si el proyecto es serio -una película, un juego AAA, una representación escénica o un espectáculo en directo con muchos actores, coreografías complejas, o el tiempo real es importante - Xsens proporciona una fiabilidad que los sistemas sin marcadores aún no ofrecen. Cuando no se puede perder una toma por un fallo de seguimiento, cuando las escenas son complejas, los costes de volver a rodar son elevados y el proceso debe ser predecible, el traje alivia el estrés. Todo se graba de forma coherente, el sistema se prueba y el equipo puede centrarse en el trabajo y no en la depuración técnica. Este tipo de proyectos suelen contar con la experiencia y el presupuesto necesarios para utilizar una solución clásica sin concesiones.
En realidad, cada vez se utiliza más un enfoque mixto: ambas herramientas pueden coexistir sin problemas y complementarse. Por ejemplo, en las primeras fases se puede utilizar Move AI para una captura rápida: configurar las cámaras, rodar una escena básica, hacer animatics, coordinar el storyboard y la dirección. Y luego, cuando necesites finalizar el episodio, vuelve a grabar los momentos clave con Xsens, con la máxima precisión y total garantía de calidad.
Y viceversa: si el vestuario ya se utiliza para la mayor parte de los movimientos, las animaciones auxiliares - NPCs de fondo, variaciones, escenas sencillas - pueden capturarse a través de Move AI para ahorrar tiempo y descargar la técnica. Los formatos de datos son compatibles, lo que significa que todo puede fusionarse en un único piplane sin perder la integridad del proyecto. Esta flexibilidad es un fenómeno nuevo en el mercado del mocap, y juega a favor de estudios y productoras.
En cuanto a Xsens, es probable que su futuro no esté en la competencia directa con la IA, sino en la evolución e integración de nuevas tecnologías. Ya se pueden vislumbrar módulos con IA en el traje: por ejemplo, autocorrección de datos, un híbrido con cámara para posicionamiento, filtros inteligentes y mejoras de posprocesamiento basadas en redes neuronales. No se trata de una contradicción, sino de una evolución lógica. La frontera entre la IA y el mocap clásico se difumina poco a poco.
En la actualidad, Xsens mantiene el listón gracias a su fiabilidad y profunda validación, mientras que Move AI está impulsando el sector con un enfoque innovador, fácil de usar y asequible. Al final, los usuarios ganan: directores, animadores y estudios tienen más opciones, iteran más rápido y eligen una herramienta que se adapte a la tarea en lugar de las limitaciones de presupuesto o ubicación. Éste es el verdadero progreso de la captura de movimiento.
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