Move AI Gen 2: технические характеристики и принцип работы
Move AI Gen 2 - это обновлённая система захвата движений без маркеров, которую компания Move AI представила в марте 2025 года. В её основе - компьютерное зрение, ИИ и физические модели, позволяющие определять позу человека по видео. Главное преимущество - возможность работы с обычными камерами, например, со смартфонами, без специальных костюмов и датчиков. Gen 2 получила несколько новых моделей для обработки движений: s2 и s2-light для съёмки с одной камеры, m2 и m2-xl для многокамерной записи, а также enhance - для улучшения и коррекции движений.
Технология Move AI строится на маркерлесс-трекинге: алгоритмы ИИ анализируют видео, определяют положение суставов и восстанавливают 3D-движение. В Gen 2 улучшили пространственное восприятие и стабильность анимации. Например, модель s2 (для одной камеры) стала гораздо точнее по сравнению с s1 - теперь она лучше оценивает глубину, что помогает избавиться от «скольжения ног» и улучшает контакт стоп с поверхностью. Ещё одно важное улучшение - теперь система способна отслеживать нескольких людей даже с одной камеры.
Модель m2 (multi-camera) разработана для точного захвата движений с нескольких камер. По словам разработчиков, она обеспечивает качество, близкое к оптическим системам mocap, но при этом обходится значительно дешевле. Версия m2-xl расширяет возможности мультикамерного трекинга, позволяя работать на огромных площадках - вплоть до стадионов. Эта модель способна одновременно отслеживать более 20 человек и эффективно справляется даже в ситуациях, когда люди частично перекрывают друг друга.
Ещё одно важное нововведение в Gen 2 - модель enhance. Она использует генеративные нейросети для восстановления и улучшения движений в случаях, когда исходные данные повреждены или частично утеряны. Например, система может автоматически убирать артефакты, дорисовывать движения при перекрытиях и корректировать ошибки трекинга.
Технически Move AI Gen 2 объединяет мультикамерную нейронную реконструкцию (аналогичную Neural Rendering) и модели временной стабильности, которые сглаживают траектории и делают движения более естественными. Это позволяет решить классические проблемы маркерлесс-систем: потери трекинга при перекрытиях, рывки и шумы в анимации. В итоге качество Gen 2 максимально приближается к традиционным методам mocap.
Ограничения и возможные проблемы Move AI Gen 2
Несмотря на продвинутые возможности, Move AI Gen 2 всё же сохраняет ограничения, типичные для маркерлесс-систем. Качество съёмки играет ключевую роль: для надёжного трекинга нужны хорошие камеры (обычно 2–6 штук или iPhone) и достаточно освещённое, просторное помещение.При использовании одной камеры система вынуждена восстанавливать глубину и 3D-координаты только по одной проекции, что усложняет задачу и может снижать точность. В Gen 2 это частично компенсируется улучшенными алгоритмами, но отсутствие стереоданных - это физическое ограничение, которое полностью устранить невозможно.
В многокамерных настройках важно правильно откалибровать камеры, особенно на больших площадках. Система должна точно понимать их расположение, иначе точность захвата движений пострадает.
Окклюзии (перекрытия) остаются одной из главных проблем. Если человек закрывает лицо руками или падает на пол, частично выходя из зоны видимости камер, точность трекинга снижается. В сложных случаях, например, при кувырках, когда конечности скрыты от обзора, система может терять трекинг или выдавать ошибочные данные. В Gen 2 улучшили работу с перекрытиями, особенно в модели m2-xl, которая рассчитана на сложные сцены с множеством взаимодействующих объектов. Также добавлены алгоритмы дорисовки скрытых суставов, но полностью исключить ошибки всё равно сложно.
Быстрые движения - ещё одна проблема. Резкие повороты, удары, прыжки - всё, что вызывает размытие на видео или резкие изменения позы между кадрами, может приводить к сбоям в реконструкции. Высокочастотные движения, такие как быстрые удары или скачки, традиционно сложны для компьютерного зрения и ИИ - возможны потери точности или задержки в определении поз. В Gen 2 это пытаются компенсировать за счёт более высокой частоты обработки и учёта физики, но полностью избавиться от артефактов невозможно. При экстремально быстрых движениях всё ещё могут появляться рывки или дрожание конечностей. В таких случаях приходится дополнительно чистить данные - либо с помощью встроенной модели enhance, либо вручную на этапе постобработки.
Множественные актёры и взаимодействия. Gen 2 умеет отслеживать нескольких людей одновременно, даже с одной камеры, но на практике это не всегда работает идеально. Чем больше людей в кадре, тем выше риск перекрытий и путаницы. Без маркеров система может спутать скелеты, особенно если люди находятся в тесном контакте - например, в боевых сценах или танцах. В таких случаях алгоритмы могут либо терять отдельных персонажей, либо «склеивать» их движения, создавая ошибки в трекинге.
Компьютерное зрение всё ещё с трудом справляется с плотными взаимодействиями, особенно когда участники часто перекрывают друг друга. Чем больше окклюзий, тем сильнее падает точность, а исправление ошибок требует больше ручной работы. В лабораторных тестах Gen 2 показывает трекинг десятков людей на большой площадке, но в ограниченном пространстве, где актёры постоянно взаимодействуют, система всё ещё может давать сбои, поэтому нужна дополнительная проверка и корректировка данных.
Задержка результатов и зависимость от вычислительных ресурсов. В отличие от инерциальных систем, которые передают движения в реальном времени, маркерлесс-технологии требуют обработки, а значит, задержки неизбежны. Move AI работает по принципу: сначала записываем видео, потом загружаем его в облако для обработки. Это означает, что между съёмкой и получением анимации проходит время. Пользователи отмечают, что на минуту видео может уходить около 20 минут обработки, а без стабильного интернета загрузка файлов вообще может стать проблемой.
Компания разрабатывает решение Move Live для стриминга движений в реальном времени, но пока система рассчитана на офлайн-обработку. Это означает, что во время съёмки нет мгновенной обратной связи. Если что-то пошло не так, ошибка станет очевидной только после обработки, и сцену придётся переснимать вслепую. В отличие от Move AI, традиционные системы вроде Xsens позволяют сразу видеть результат и корректировать трекинг на лету. Поэтому при работе с Move AI важно закладывать время на постобработку и по возможности снимать дополнительные дубли.
Стоимость и лицензирование. С Move AI не нужны миллионные вложения на старте - достаточно камер (например, смартфонов) и подписки на сервис. Но если использовать систему регулярно, затраты могут накапливаться. У Move AI разные тарифные планы: по данным пользователей, лицензия Pro на двух актёров стоит около $7 000 в год, а в ранних версиях модели ценообразования фигурировала цена порядка $4 000 за час обработанных данных.
То есть, если снимать редко, Move AI действительно дешевле традиционных mocap-систем. Но при постоянном использовании стоимость подписки может сравняться с ценой хорошего инерциального костюма. К тому же, в базовых пакетах может быть ограничение на метраж анимации - например, без доплат обрабатывается до 30 минут данных, а дальше нужно докупать расширения.
Помимо подписки есть и скрытые расходы: покупка нескольких качественных камер, штативов, освещения, мощного ПК для локальной работы с видео. Хотя это оборудование не привязано к Move AI и может использоваться в других задачах, затраты на него всё же стоит учитывать. В итоге система удобна для тех, кому нужен mocap без сложного оборудования, но для постоянной работы финансовую модель нужно просчитывать заранее.
Вывод по ограничениям
Move AI Gen 2 серьёзно продвинул markerless-технологии вперёд: дрожание, скольжение ног, ошибки в позах - всё это стало заметно лучше благодаря новым ИИ-моделям. Но сам подход, основанный на анализе видео, всё ещё имеет ограничения. Для качественного результата важно учитывать освещение, размещение камер и планирование дублей. В сложных сценах, где есть полные перекрытия или экстремальные движения, возможны ошибки, поэтому систему нельзя воспринимать как полностью безошибочный инструмент.
Профессионалы, работающие с Move AI, обычно разрабатывают свои способы обхода проблем: проводят тестовые записи, используют больше камер для покрытия всех углов, ставят маркеры в комнате для калибровки, а затем дорабатывают анимацию вручную - фильтруют траектории, корректируют ошибки трекинга, восполняют утерянные данные. Если подходить к процессу грамотно, можно получить очень точную и естественную анимацию, но важно понимать границы технологии и быть готовым к дополнительной обработке.
Точность и качество данных Move AI Gen 2 по сравнению с традиционными mocap-системами
Главный вопрос - насколько точно Move AI Gen 2 может конкурировать с классическими маркерными (оптическими) и инерциальными mocap-системами. Судя по тестам и отзывам, в базовых сценариях (ходьба, бег, повороты, жесты без сложных перекрытий) уровень точности markerless-технологии сравним с профессиональными костюмами.
Например, отчет Han Yang (Unreal Han) показывает, что простые движения - ходьба, дыхание, повороты корпуса, работа рук - выглядят естественно и плавно при обработке в Move AI. Более того, на SIGGRAPH 2022 Electronic Arts провела эксперимент: одного и того же актёра записали двумя способами - через Move AI и через традиционную mocap-систему. Разница по детализации и точности движений оказалась минимальной, что говорит о высокой проработке алгоритмов. CEO Move AI Tino Millar заявляет, что их технология позволяет снимать «сверхкачественные» движения, используя только обычные видеокамеры. В частности, мультикамерный режим Gen 2 (m2) позиционируется как альтернатива оптическим системам, но с меньшими затратами и без сложной установки.
Однако при предельных нагрузках традиционные mocap-системы пока выигрывают. Если в сцене много препятствий, актёры плотно взаимодействуют или уходят за границы зоны съёмки, Move AI теряет точность. Например, при окклюзиях (если актёр кувыркается, ложится на пол, выходит из поля зрения камер) markerless-система может давать сбои, в то время как инерциальные костюмы вроде Xsens продолжают стабильно работать.
Также у AI-трекинга есть проблемы с высокоскоростными движениями: резкие удары, прыжки и стремительные смены поз иногда приводят к пропускам или смазанным анимациям. В отличие от этого, инерциальные системы фиксируют движения с высокой частотой и без визуальных артефактов.
Вывод: в стандартных условиях Move AI Gen 2 практически догоняет классические mocap-системы, но в сложных сценах (сильные окклюзии, контакт с поверхностями, экстремальная динамика) маркерные и инерциальные технологии пока остаются более надёжными.
Оптические системы с маркерами (например, Vicon) всё ещё остаются лидерами по абсолютной точности. Они фиксируют положение маркеров с миллиметровой точностью, тогда как markerless-технологии, включая Move AI, работают на основе статистических моделей скелета и выдают приближённые позы. В большинстве случаев разница малозаметна, но если задача требует научной точности (например, биомеханический анализ или медицинские исследования), калиброванные системы с датчиками остаются надёжнее.
При этом markerless-анимация иногда выигрывает в реалистичности. Креаторы отмечают, что движения, полученные с видео, содержат микронюансы, которые делают их более живыми. Например, режиссёр Илья Нодия считает, что ключевое преимущество Move AI - именно естественность микродвижений, которые могут теряться при использовании костюмов. Один из специалистов, сравнивавший Move AI с Xsens, отметил, что после минимальной обработки AI-анимация выглядела даже лучше, включая детализацию пальцев.
В кино- и игровой индустрии качество Move AI Gen 2 уже настолько высокое, что зритель не сможет сказать, был ли захват выполнен через markerless-систему или традиционный mocap. Разница становится заметной только в экстремальных условиях или при техническом анализе данных.
Получается, что Move AI Gen 2 способен обеспечивать студийное качество mocap и уже сейчас может конкурировать с традиционными системами. Однако для сложных задач (акробатика, множественные объекты, съёмка с мгновенной обратной связью) маркерные и инерциальные технологии остаются стабильнее. Всё больше студий выбирают комбинированный подход: markerless используют для быстрых итераций и творчества, а костюмы - для критически важных съёмок. Разрыв сокращается, и Move AI уже не просто интересный эксперимент, а полноценный инструмент в профессиональном продакшене.
Применение Move AI Gen 2 в индустрии
Move AI Gen 2 уже активно используется в кино, геймдеве, рекламе и виртуальных мероприятиях. Вот несколько примеров, которые показывают, как markerless-технологии меняют подход к захвату движений.
Виртуальные концерты и ивенты
Одним из самых ярких кейсов стало сотрудничество Sony Music и Move AI при создании виртуального концерта для Fortnite. Певец Myles Smith выступил в цифровом формате, а его движения были анимированы с помощью Move Pro (мультикамерный захват). Команда Racquet Studios, работавшая над проектом, добилась плавной и точной анимации без использования традиционного mocap-оборудования.
Ключевое преимущество - скорость и гибкость. Традиционный мокап потребовал бы недель подготовки: калибровка, настройка костюмов, обработка данных. Move AI позволил записать, обработать и интегрировать анимацию гораздо быстрее, что критично для проектов с жёсткими сроками. Этот случай показал, что при грамотной организации markerless-захват может полностью заменить маркерный мокап даже в крупнобюджетных продакшенах.
Реклама и спортивный контент
Move AI Gen 2 также активно используется в рекламных и спортивных проектах. Nike применил markerless-mocap в кампании Dri-FIT ADV. Хотя детали не раскрыты, факт того, что крупный бренд доверил технологию Move AI для работы с атлетами, подтверждает её качество. Скорее всего, система помогла быстро захватить динамичные движения спортсменов для создания эффектной визуализации.
Музыкальные клипы тоже стали полем для экспериментов с markerless-технологиями. Известно, что Move AI использовали в клипах, включая проекты с Grimes. Electronic Arts тестировала систему для ускорения производства анимаций в играх. Это важный сигнал для всей индустрии, поскольку EA - один из крупнейших игроков на рынке, использующий традиционные mocap-системы.
В индустрии развлечений Move AI воспринимается как способ "демократизировать" захват движений, сделав его доступным не только крупным студиям с дорогим оборудованием, но и небольшим командам, которые раньше не могли позволить себе mocap уровня AAA.
Независимые режиссёры и студии
Move AI Gen 2 становится важным инструментом для независимых режиссёров, позволяя создавать качественный mocap без многомиллионных вложений.Илья Нодия, упомянутый выше, режиссёр и аниматор, стал одним из профессионалов, которые перешли на Move AI ради творческой свободы. Изначально он использовал готовые библиотеки анимаций, но в какой-то момент ему потребовались уникальные движения, соответствующие его сценарию. Покупка традиционного mocap-оборудования была слишком дорогой, и Move AI стал для него настоящим «прорывом»: теперь он может сам записывать сложные трюки и сразу применять их к своим персонажам.
Илья сравнивает появление Move AI с Unreal Engine, который сделал 3D-графику доступной для небольших команд. Теперь высококачественный mocap не требует огромных бюджетов, что открывает новые возможности для анимации и кино. Главное, что он ценит, - точность передачи микродвижений. Markerless-технология улавливает мельчайшие нюансы: изменение баланса, шевеления конечностей, естественные колебания тела, что делает персонажей на экране более живыми.
Ещё одно удобство - прямая интеграция с PC. Запись можно сделать прямо через приложение на iPhone, а затем сразу синхронизировать с компьютерной сценой, что ускоряет процесс и позволяет сосредоточиться на режиссуре, а не на технических сложностях.
Разработчики игр тоже активно тестируют Move AI Gen 2 и делятся опытом на форумах Unreal Engine и Reddit. Один из специалистов использовал систему для короткометражного фильма: установил 6 камер GoPro (4K@60fps) вокруг актёра, обработал данные за 20 минут, а затем импортировал анимацию в Unreal Engine и наложил её на MetaHuman. Итог его устроил - минимальное редактирование, лишь лёгкое сглаживание, чтобы убрать небольшие дрожания. Причём результат оказался лучше, чем анимация, полученная с его костюма Xsens с перчатками. После этого он решил продать Xsens и полностью перейти на Move AI.
Во время тестов он попробовал сложные сцены: двух актёров одновременно, взаимодействие с предметами (лестница, табуреты), даже небольшую борьбу. Система справилась - не идеально, но достаточно хорошо. При борьбе анимация была немного шумной, но легко исправлялась сглаживанием, и в целом результат оказался рабочим. Это интересно, потому что раньше markerless-технологии не воспринимались как подходящие для сложных взаимодействий, а тут оказалось, что они вполне могут справляться.
Конечно, он использовал мощную установку с 6 камерами и платную лицензию Pro (около $7 000 в год за двух актёров), но для малого продакшена это всё равно дешевле, чем несколько mocap-костюмов.
Отзывы и впечатления
Профессионалы, попробовавшие Move AI, отмечают, что система значительно снижает барьеры для захвата движения. Теперь можно записывать актёров где угодно, без необходимости надевать на них костюмы или датчики. Это открывает новые возможности - например, можно снимать танцора прямо на улице или в реальной декорации, просто расставив смартфоны.
Также специалисты говорят об ускорении работы. В Sony Music и Racquet Studios отказ от маркерного мокапа позволил сократить время от записи до внедрения анимации в проект с недель до нескольких дней. Для креаторов гибкость особенно важна: можно потратить вечер на съёмку, а уже на следующий день начинать монтаж в Unreal или Unity.
Конечно, есть и нюансы. Новичкам может понадобиться время, чтобы привыкнуть к настройке камер и ракурсов - первые дубли могут получиться неидеальными. Но после небольшой практики процесс становится стабильным.
Что касается стоимости, то большинство пользователей считают её оправданной. Подписка стоит немало, но всё же дешевле аренды mocap-студии или покупки нескольких костюмов, особенно для небольших проектов.
Критики отмечают, что Move AI пока не заменяет традиционные системы в самых сложных сценариях. Vicon и Xsens по-прежнему остаются стандартом для трюковых сцен и задач, требующих максимальной точности. Однако тенденция меняется: всё больше профессионалов рассматривают AI-захват как реальную альтернативу или дополнительный инструмент.
Вывод из отзывов простой: если сцена относительно простая или среднесложная, Move AI справится и сэкономит время и деньги. Если же движения сложные и критична точность, стоит либо комбинировать методы, либо подстраховаться традиционным мокапом.
Стабильность Move AI Gen 2 при сложных движениях
Одним из главных улучшений Move AI Gen 2 стало повышение стабильности при сложных движениях: резких вращениях, прыжках, работе с реквизитом и взаимодействии нескольких актёров. Разработчики сделали акцент на этих сценариях, доработав алгоритмы в модели m2 - теперь система лучше отслеживает кинематику позвоночника и плечевого пояса (6DOF для плеч) и даёт более плавную и стабильную анимацию даже в динамичных сценах.
Особенно проработали работу в условиях высокой окклюзии. В версии m2-xl алгоритмы адаптированы под сцены, где много людей или объектов перекрывают друг друга. Этого добились, вероятно, за счёт улучшенной нейросетевой обработки многокамерных данных: если одна камера «теряет» сустав, система использует информацию с других ракурсов и прогнозирует движение по предыдущим кадрам.
На практике возможности уже тестировались. Например, в эксперименте с грапплингом (стиль ближнего боя в борьбе) двух людей Move AI смог захватить движение, хотя потребовалась небольшая постобработка для сглаживания дрожания. Тем не менее, сама возможность записать сцену борьбы без маркеров - это серьёзный шаг вперёд, так как подобные движения традиционно считались неподходящими для markerless-систем.
Важно понимать, что пока система лучше работает в относительно контролируемых условиях. Если сцена включает хаотичные, сверхбыстрые движения (например, резкие удары или жёсткий партер в MMA), возможны сбои. Но прогресс очевиден: если раньше markerless-мокап не рассматривался для боевых сцен вообще, то теперь он уже может их записывать с приемлемым качеством, пусть и с некоторыми корректировками.
Резкие повороты и вращения. Для одной камеры резкие повороты, особенно когда персонаж поворачивается спиной, представляют серьёзную проблему. В таких случаях система может столкнуться с неоднозначностью – сложно определить точное положение суставов, если лицо или грудь временно исчезают из зоны видимости.
В Gen 2 эту задачу улучшили за счёт более продвинутых алгоритмов, обученных на больших массивах данных. Также мультикамерная установка помогает решить проблему: если камеры расставлены по кругу, всегда есть хотя бы одна, которая фиксирует переднюю часть тела, снижая вероятность ошибок.
Пользователи отмечают, что повороты и перевороты туловища обрабатываются стабильно, если есть хорошее покрытие камерами и освещение. Однако при очень быстрых вращениях (например, танцевальные вращения или элементы брейк-данса) могут появляться небольшие рывки. Это связано с тем, что при резких движениях кадры могут размываться, и алгоритмам становится сложнее точно определить позу.
Чтобы минимизировать такие ошибки, Gen 2 использует интерполяцию и физические ограничения. Если на нескольких кадрах поза получилась нечеткой, система не даёт телу "телепортироваться" и сглаживает траекторию движения. В результате субъективно анимация выглядит более ровной и естественной, чем в Gen 1, где подобные движения были гораздо менее стабильными.
Прыжки и полёты - ещё одна сложность для markerless-захвата. Когда ноги отрываются от земли, система теряет привязку к поверхности, и ошибки становятся более вероятными. В отличие от инерциальных костюмов вроде Xsens, которые фиксируют ускорения с помощью акселерометров, Move AI видит только картинку - человека в воздухе. Если ноги размываются из-за скорости или тень даёт ложную подсказку, алгоритм может немного ошибиться.
В Gen 2 прыжки стали отслеживаться лучше, вероятно, за счёт использования физической модели, где система предсказывает траекторию центра масс. Обычные прыжки (вверх, вперёд) обрабатываются прилично, но если движение становится сложнее - например, очень высокий прыжок или переворот - возможны неточности. Иногда система неправильно определяет, какая нога первой коснулась земли, или может немного дрогнуть угол сгиба в коленях при приземлении.
Для анимации игровых персонажей эти ошибки легко исправить вручную, подправив ключевые кадры. А встроенный инструмент Gen 2 Enhance потенциально может сам корректировать такие моменты, анализируя физику падения и компенсируя мелкие артефакты.
Реквизит и предметы - одно из уникальных преимуществ Move AI. В отличие от традиционных mocap-систем, которые фиксируют только движение актёра, здесь алгоритмы могут анализировать и окружение. Например, если персонаж держит в руках мяч, система способна отслеживать его положение. Конечно, это работает лучше с простыми объектами - мяч, коробка, крупные предметы вроде стула или оружия.
Но при резких движениях с реквизитом, например, размахивании мечом или броске предмета, пока нельзя полагаться на 100% на автоматическое отслеживание. Мелкие детали могут потеряться, и такие объекты проще анимировать отдельно. Однако движения самого актёра с крупным предметом записываются нормально, что даёт гибкость при постобработке.
Ещё один нюанс - окклюзии из-за предметов. Если актёр держит перед собой щит, скрывая торс и лицо, система может терять точность в определении позы. В таких случаях помогает дополнительная камера с другого ракурса или последующая ручная коррекция данных. Но сам подход удобен тем, что нет ограничений: Move AI просто захватывает всё, что видит, а дальше данные можно использовать в зависимости от задач проекта.
Стабильность поз и контактов - важный аспект markerless-технологий. Ранее одной из главных проблем было «скольжение» ног по полу. Поскольку система не чувствует физического сопротивления поверхности, стопы могли двигаться, даже если персонаж должен стоять на месте.
В Gen 2 этот момент значительно доработали. Алгоритмы стали лучше определять foot planting (момент устойчивого контакта с землёй), и пользователи подтверждают, что проблема скольжения заметно уменьшилась. Однако в отдельных случаях небольшие артефакты всё же могут появляться - например, если персонаж сильно наклоняется или опирается руками о стену.
Эти ошибки исправляются встроенным постпроцессингом Move AI, который применяет IK-коррекции, либо средствами движков. Например, при импорте анимации в Unity рекомендуется включить Foot IK, чтобы система дополнительно фиксировала положение ступней. В результате персонаж уверенно стоит на земле, а сцена выглядит естественно.
В целом, Gen 2 стал намного надёжнее в сложных сценах по сравнению с предыдущими markerless-решениями. Он лучше удерживает трекинг при быстрых движениях, перекрытиях и взаимодействии с объектами, благодаря данным с нескольких камер и алгоритмам предсказания движения.
Но физические ограничения никуда не делись: если камеры физически не видят нужные суставы (например, при резком рывке или полной окклюзии тела), система будет вынуждена угадывать данные, а это может привести к неточностям. Пока ни одна AI-система не может заменить датчики, прикреплённые к телу, в условиях полного хаоса. Например, если актёр падает в воду или сцена окутана дымом, Move AI может потерять трекинг, тогда как инерциальный костюм продолжит запись без проблем.
Но для типичных сложных движений - прыжков, быстрых поворотов, работы с реквизитом - Gen 2 уже обеспечивает стабильность на уровне продакшена. Возникающие небольшие ошибки не критичны и рассматриваются как обычная часть пайплайна анимации, аналогично тому, как правятся данные с mocap-костюмов.
Интеграция Move AI Gen 2 с Unreal Engine, Unity и другими движками
Одно из главных преимуществ Move AI - удобная интеграция с популярными движками и DCC-пакетами. После обработки видео пользователь получает анимационные данные в формате FBX (с записанным движением скелета) или данные скелетных трансформаций в JSON/CSV для анализа биомеханики. Move AI даёт несколько способов импорта и предоставляет инструкции и плагины, чтобы процесс был максимально простым.
В Unreal Engine workflow предельно понятный: импорт FBX с анимацией, привязка его к скелету персонажа, ретаргетинг на MetaHuman или любой другой риг. Move AI заранее адаптирует анимацию под Humanoid-стандарт, что упрощает ретаргетинг. В Unreal достаточно загрузить FBX, создать Animation Sequence и назначить её на skeletal mesh. Если нужно настроить кости, используется Retarget Manager или IK Retargeter, особенно если анимация идёт на MetaHuman. Судя по отзывам пользователей, импорт проходит без проблем: скачал, импортировал, ретаргетировал - персонаж двигается без дополнительных танцев с бубном. Один из примеров: анимация легла на MetaHuman идеально, автор только заменил меши на доспехи, и всё заработало. Это говорит о полной совместимости Move AI со скелетной системой Epic Games.
В Unity процесс аналогичный: импорт FBX, выставление Animation Type = Humanoid, применение к персонажу через Animator Controller. В документации Move AI есть полезные советы по нюансам Unity - например, если при импорте движок сбрасывает FPS с 60 до 30, можно просто удвоить Speed в AnimationClip, чтобы вернуть нормальную скорость. Также рекомендуется включить Foot IK в Animator, чтобы ноги не скользили, и отключить избыточную компрессию анимации, если она даёт артефакты. В целом, анимация Move AI ничем не отличается от той, что создаётся в Xsens или Mixamo, с точки зрения интеграции - это обычные трансформации костей, которые можно редактировать, комбинировать с другими анимациями и использовать в игровой механике.
Другие платформы. Помимо Unreal Engine и Unity, Move AI подготовил инструкции для Maya, Blender, Cinema 4D, NVIDIA Omniverse и других DCC-пакетов. Например, в Blender есть специальный плагин, который позволяет прямо из браузера экспортировать анимацию на персонажа без дополнительных шагов. В Maya поддерживается HumanIK ретаргетинг, что даёт возможность быстро адаптировать движения под риг анимационного персонажа.
Move AI интегрируется даже с платформами для виртуального производства и визуализации. В NVIDIA Omniverse можно импортировать mocap-анимации, что делает их доступными для работы с цифровыми двойниками и симуляциями.
В целом, компания явно нацелена на максимальную совместимость: независимо от того, в какой программе или движке нужна анимация, её можно без проблем импортировать и адаптировать.
Real-time (Live). Хотя Move AI в основном работает в офлайновом режиме, компания также разрабатывает Move Live 2.0, позволяющий захват движений в реальном времени. Судя по документации, для этого требуется высокая частота кадров: 60fps для калибровки и 110fps для стабильного захвата. Это означает, что нужны высокоскоростные камеры и, вероятно, мощный локальный сервер с GPU для обработки данных.
Move Live умеет стримить анимацию прямо в Unreal и Unity, аналогично тому, как работает Xsens Live через плагин. Также у Move AI есть Move API, который позволяет разработчикам встраивать захват с одной камеры в свои приложения.
Пока что live-режим не столь развит, но его появление показывает, что Move AI движется в сторону конкуренции с Xsens, Vicon и другими системами, которые уже предлагают захват в реальном времени. Это особенно перспективно для трансляций, VR/AR и интерактивных приложений, где важна мгновенная передача движений в цифровую среду.
Практические примеры уже подтверждают, что интеграция Move AI с движками работает без проблем. Например, в виртуальном концерте для Fortnite (описанном выше) анимация персонажа была выполнена в Unreal Engine на основе данных Move AI. MetaHuman-анимации тоже успешно тестировались энтузиастами, а в некоторых проектах Move AI используется для превизуализации: режиссёр может быстро записать сцену с актёром, обработать данные и загрузить их в Unreal для чернового монтажа, не тратя время на бронирование mocap-студии. Это даёт гибкость и значительно ускоряет продакшен.
С технической точки зрения, Move AI совместим со стандартными скелетами (HumanIK, Epic Skeleton и др.), что означает минимальные проблемы с импортом в игровые движки. Большинство замечаний пользователей касаются устранения мелких дефектов — например, настройка IK для ног или корректировка частоты кадров — но всё это легко правится на этапе импорта.
Порог вхождения в систему очень низкий. Даже новички, скачав пробные данные Move AI, могут буквально за час импортировать их в Unity или Unreal, следуя инструкциям. Это резко контрастирует со старыми mocap-системами, где требовались специальные плагины и сложная конвертация форматов. Move AI изначально создавался так, чтобы быть максимально удобным для конечных пользователей.
В следующем материале перейдем к непосредственному сравнению Move AI Gen 2 и Xsens – одного из лидеров традиционного рынка mocap. Рассмотрим сильные и слабые стороны каждого решения, а также области, где Xsens всё ещё вне конкуренции, и как ему сохранить позиции в эру AI-технологий. Следите за обновлениями.
Comments