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免费的 AI 动作捕捉工具 #Rokoko Video
近期，Rokoko 通过推出免费的 AI 动作捕捉工具 Rokoko Video来兑现这一承诺。 图片来源 ：Rokoko 为什么说 Rokoko Video 是一个不错的选择 ？ 这是一款基于浏览器的免费 AI 训练工具，可从视频片段中提取运动数据并将其重新定位到 3D 角色。 动画可以在 Rokoko 的 Studio 软件中清理，该软件也可以免费使用，并以 FBX和 BVH 格式导出，用于 Blender 或 Maya 等 3D 应用程序，或 Unity 和 Unreal 一位使用过 Rokoko Smartsuit Pro 的 3D 艺术家和电影制作人也这样评价道“如果我使用动作捕捉，我想把它用于所有事情。 动作捕捉技术是能够赋予 “虚拟角色” 灵魂，并且在元宇宙中继续前进，当动画就像使用网络摄像头、手机或上传视频一样简单时，一切都将有可能发生。
2.9K20编辑于 2023-01-11 - 来自专栏企鹅号快讯
CMU提出基于学习的动作捕捉模型，用自监督学习实现人类3D动作追踪
这成为了限制动作捕捉的瓶颈，致使每次捕捉动作时必须用干净的绿布作为背景，并且要手动初始化或切换成多摄像头作为输入源。在本项研究中，我们提出了一个用于单摄像头输入的基于学习的动作捕捉模型。 当前，大多数动作捕捉系统都是优化驱动，其并不能从经验中获益。单目动作捕捉系统优化3D人体模型的参数以在视频中与测量结果相匹配（如人像分割、光流等）。 图1 动作捕捉的自监督学习 给定一个视频序列和一组2D肢体关节热图，我们的网络可预测SMPL3D人体网格模型的肢体参数。 相关研究 3D动作捕捉 使用多台摄像机进行3D动作捕捉（四个或四个以上）是一个已被详细研究的问题，其中现有的方法取得了令人印象深刻的结果。 然而，即使对于仅有骨架的捕捉/追踪，单个单目照相机的动作捕捉仍是一个尚待解决的问题。由于单目动作捕捉中的模糊和遮挡可能是严重的，大多数方法依赖于先前的姿势和动作模型。早期的研究考虑线性动作模型。
2.6K100发布于 2018-01-05 - 来自专栏冰漪叶的折腾
MMD模型应用到动作捕捉的经历
昨天看同学用小K直播姬上钉钉自习，我也想试试 于是下载了小K打算晚上回家试试 我是这么想的：MMD的PMX/PMD文件通过PMXEditor转换成OBJ格式的文件，再用3DMAX转换成FBX文件，直接导入到小 OpenGL，无法修改模型 方案一失败 想了一晚上，决定使用Blender+MMD插件直接打开MMD模型使PMX文件更规范，配合iclone face Runtime，显卡驱动我也找好了，今晚试试 2022-3-
90010编辑于 2022-10-24 - 来自专栏全栈程序员必看
利用键盘钩子捕捉linux键盘动作,利用键盘钩子捕获Windows键盘动作
本文下面将对Win32平台下全局钩子的运行机制进行介绍并给出了一个具体的由VC 6.0编写的捕获键盘动作的键盘钩子示例程序。 本文下面将对Win32平台下全局钩子的运行机制进行介绍并给出了一个具体的由VC 6.0编写的捕获键盘动作的键盘钩子示例程序。 下载本文示例代码 利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获 Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows 键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：
4K10编辑于 2022-08-15 - 来自专栏ATYUN订阅号
AI动作捕捉工具精准跟踪身体各个部位，无需标记
普林斯顿大学研究人员创建了LEAP，一种灵活的动作捕捉工具，可以在几分钟内训练，以高精度跟踪数百万帧现有视频的身体部位，无需任何物理标记或标签。 你可能见过穿着“动作捕捉”套装的好莱坞明星，他们穿着的服装布满传感器，电脑把他们变成绿巨人、龙或被施了魔法的野兽。
4.4K10发布于 2018-12-29 - 来自专栏镁客网
动作捕捉技术，VR体验沉浸感的“助燃剂”
在电影《阿凡达》中，卡梅隆用动作捕捉技术完成了整部作品，让我们看到了动作捕捉在电影行业上的不可估量的潜力。在虚拟现实中，如果想要增强体验的沉浸感，动作捕捉技术也是必不可缺的技术。 但是，从目前的发展来看，想要实现比肩《阿凡达》的特效，VR中的动作捕捉技术还有很长的路要走。 什么是动作捕捉技术？ 动作捕捉抽象的说，就是能够捕捉你全身的动作，甚至是面部细微的表情变化，通过数据处理后，还原重建成一个三维模型的你，而且这个三维虚拟的你会随着你的动作变化而变化。 它就是把现实中人物的动作复制到电脑创建的虚拟人物上。然而说起来简单，但是要实现随时随刻捕捉你的各种动作，面对的技术问题非常多。 目前主流的动作捕捉技术主要有两种：光学式动作捕捉和基于惯性的动作捕捉。 具体来说，RealSense采用了“主动立体成像原理”，通过打出一束红外光，以左红外传感器和右红外传感器追踪这束光的位置，然后用三角定位原理来计算出3D图像中的“深度”信息。
1.9K40发布于 2018-05-29 - 来自专栏我爱计算机视觉
CVPR 2020 论文大盘点-人体姿态估计与动作捕捉篇
所有人体姿态估计（Human Pose Estimation）、手势识别（Gesture Recognition）、人体形状与姿态估计（Human Shape and Pose Estimation）、人体运动捕捉 人体姿态估计分为2D（6篇）和3D（11篇）两大类；手势识别只有两篇文献，一篇基于骨架，另一篇基于点云的；人体形状与姿态估计是同时计算人体的姿态和网格有，有3篇；动作捕捉对人体形状和姿态进行连续计算，反应人体的运动 3D 人体姿态估计 单眼3D人体姿态估计的深度运动学分析 [7].Deep Kinematics Analysis for Monocular 3D Human Pose Estimation 作者 | 跨视场的多人3D姿态估计，速度可达100FPS [8].Cross-View Tracking for Multi-Human 3D Pose Estimation at Over 100 FPS 作者 人体动作捕捉（Human Motion Capture） [24].ActiveMoCap: Optimized Viewpoint Selection for Active Human Motion
3.8K21发布于 2020-06-28 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
CVPR2021：单目实时全身动作捕捉（清华大学）
3D人脸模型来估计身体和手的形状和运动。 与早期的单目全身方法相比，本文中的方法通过估算统计人脸模型的形状、表情、反照率和光照参数等捕捉更具有表现力的3D人脸的几何形状和颜色。 与之前仅仅估计面部表情的全身捕捉的研究相比，利用这种方法，研究人员对形状，反照率和光照参数的回归可提供更为个性化和逼真的效果。 在上图中，研究人员比较了两种不同的面部裁剪捕捉结果。由于研究人员的方法不估计相机姿态，为了叠加可视化，研究人员采用PnP-RANSAC和PA来对齐研究人员的3D和2D预测。 此外，该种方法不仅可以捕捉表情，还可以捕捉与身份相关的形状和反照率等参数，从而获得更具个性化的面部表情。接下来，研究的方向可能涉及身体纹理部分，以获得彩色的人体跟踪或人体表面的变形。
1K10发布于 2021-05-18 - 来自专栏计算机视觉工坊
CVPR2021：单目实时全身动作捕捉（清华大学）
3D人脸模型来估计身体和手的形状和运动。 与早期的单目全身方法相比，本文中的方法通过估算统计人脸模型的形状、表情、反照率和光照参数等捕捉更具有表现力的3D人脸的几何形状和颜色。 与之前仅仅估计面部表情的全身捕捉的研究相比，利用这种方法，研究人员对形状，反照率和光照参数的回归可提供更为个性化和逼真的效果。 在上图中，研究人员比较了两种不同的面部裁剪捕捉结果。由于研究人员的方法不估计相机姿态，为了叠加可视化，研究人员采用PnP-RANSAC和PA来对齐研究人员的3D和2D预测。 此外，该种方法不仅可以捕捉表情，还可以捕捉与身份相关的形状和反照率等参数，从而获得更具个性化的面部表情。接下来，研究的方向可能涉及身体纹理部分，以获得彩色的人体跟踪或人体表面的变形。
1.1K30发布于 2021-05-20 潜入数字深海：解密水下动作捕捉技术的应用与奥秘
这套设备，正是水下动作捕捉系统。 从海洋工程的船舶模型测试到水下机器人的精准操控，从影视动画的深海特效制作到康复医学的水下步态分析，水下动作捕捉技术正悄然改变着人类探索、利用水下世界的方式。 它如何突破水的阻隔实现精准捕捉？又在哪些领域创造着实际价值？本文将带你揭开水下动作捕捉的神秘面纱。一、什么是水下动作捕捉？ 二、水下动作捕捉的核心技术：如何驯服复杂水下环境？水下环境对技术的“苛刻要求”，让水下动作捕捉系统必须在环境适应性、捕捉精度和数据可靠性三个维度做到极致。 分析发现，某运动员划水时肘部角度偏小3°，导致推进力损失约8%；经过针对性训练调整角度后，其分段成绩提升0.5秒/50米。 数据显示，在模拟3级海况下，船体最大横摇角度为4.2°，与设计预期偏差0.3°，为优化船体结构提供了关键依据。
44610编辑于 2025-08-08动作捕捉技术变革：有标记动捕VS无标记动捕
2、游戏开发：为 3A 游戏、主机游戏中的可操作角色或 NPC捕捉战斗、跑步、互动等动作，提升游戏的沉浸感。 比如国产3A级游戏《影之刃零》是采用了青瞳视觉（CHINGMU）光学动捕系统进行游戏角色的创意及设计，并为创意实现提供技术支撑，并且将真实武打动作，1:1还原映射至游戏创作中，为游戏玩家塑造了真枪实弹的打斗场 3、虚拟现实：在 VR 游戏中，实时捕捉玩家的肢体动作，将动作映射到虚拟角色上，实现 “动作即操作” 的交互体验，比如 VR 拳击、舞蹈类游戏等VR游戏。 3、教育领域：可应用于虚拟教学实验，学生通过穿戴动捕设备，在虚拟环境中金顶实验操作，增强学习的沉浸感和趣味性，同时也能避免真实实验中的一些危险，让学习更加安全。 3、娱乐互动装置：应用于交互式展览、娱乐公园、直播等，将体验者动作转换为虚拟环境中化身或数字角色的动作，提供沉浸式交互体验。
73110编辑于 2025-08-19动作捕捉（Mocap）技术入门：从原理到 NOKOV 度量实战应用科普
作为连接现实动作与虚拟世界的 “桥梁”，动作捕捉技术如何实现？主流设备有哪些类型？专注于该领域的 NOKOV 度量又有哪些实战应用？本文将带你全面了解动作捕捉技术的奥秘。一、什么是动作捕捉技术？ 以下通过表格对比常见类型的核心特点：技术类型技术原理核心优势代表产品适用场景光学式动作捕捉通过多个高速相机拍摄目标上的反光标记点，利用三角定位计算 3D 坐标精度高（亚毫米级）、捕捉范围广NOKOV Mars 后期团队通过 NOKOV 度量软件将数据导入 Maya，仅用 3 天就完成了原本需要 2 周的动作调整工作。导演反馈：“角色的转身、挥臂动作自然度提升了 40%，观众完全看不出虚拟与现实的区别。” 实验室负责人表示：“无标记点技术让运动员无需穿戴传感器，动作更自然；亚毫米级精度的数据让我们发现了‘膝关节外翻角度超过 15° 时，损伤风险增加 3 倍’的关键结论，为训练方案优化提供了科学依据。” 案例 3：工业机器人的动作校准与测试某机器人企业在测试协作机器人的 “人机交互动作” 时，需要确保机器人的抓取、旋转等动作精准且安全。
1.9K10编辑于 2025-08-15机器人动作捕捉：驱动智能体精准运动的“隐形之手”
在机器人从机械臂向人形进化的革命中，机器人动作捕捉技术正成为突破运动智能瓶颈的核心引擎。 作为国产高精度光学动捕领导者，NOKOV度量动作捕捉系统以亚毫米级精度和超低延迟，为机器人训练、控制与协同铺设了通往未来的高速路。 一、机器人动作捕捉：如何让钢铁之躯“活”起来？ 三、如何选择机器人动作捕捉方案？ 答：手术机器人需0.5mm精度时，IMU的累积误差可能达3cmm，而NOKOV度量光学系统通过全局坐标系消除误差源。 Q2：中小团队如何降低机器人动作捕捉成本？ 答：可采用NOKOV度量的轻量级方案（4相机系统），租金仅主流产品1/3，且支持按小时计费。 Q3：多机器人协同为何必须全局动作捕捉？
42710编辑于 2025-08-13动作捕捉摄像头技术解析与NOKOV度量系统应用案例
一、技术原理与分类对比1.1 光学动作捕捉摄像头工作原理：通过红外摄像机捕捉反光标记点（Marker）的2D坐标，经三角定位算法计算3D空间位置。 2.3 工业仿真验证案例3：汽车装配动作优化技术实现：捕捉工人操作轨迹，通过AI算法生成机器人运动程序。数据亮点：某车企电路板焊接误差控制在±0.5mm，生产效率提升30%。 A：NOKOV Astra通过AI骨架识别实现无标记捕捉，但快速动作（如翻滚）误差会升至3mm。建议深色衣物场景使用主动发光标记点，识别率提升20%。Q2：如何解决多人捕捉时的标记点混淆？ 实测24人同步捕捉无ID冲突，比传统颜色编码效率提升400%。Q3：国产系统与国际品牌差距在哪？ NOKOV度量系统以高精度、强抗干扰性和场景适配能力，成为动作捕捉领域的标杆选择。
53110编辑于 2025-08-14- 来自专栏量子位
1部iPhone搞定3A大作级动作捕捉，网友：游戏行业要变天
没错，动作捕捉视频，发布会现场iPhone录制，后期处理全过程也都当场完成。 在这个过程中，先是用Live Link Face对演员的视频进行面部动作捕捉。 完成面捕之后，只需要三帧视频 （正面、左侧面、右侧面）就能生成演员的“元人类DNA”。 这个所谓“n维人类空间”，是Epic在多年来收集到的详细面部捕捉数据的基础上，挑选打磨过的庞大数据库，包含头部各个部位的各种运动姿态。 有metahuman领域的网友就说“3D动画和游戏都要变天了”： 几个月前用iPhone还只能捕捉到大致的面部肌肉控制。 不过，相比于各种“失业”现场，对于这项技术，更多人乐见其成。 / — 完 — 3月29日「中国AIGC产业峰会」 抢票开启 「中国AIGC产业峰会」定档3月29日，线下会场抢票开启！
74050编辑于 2023-03-27 动作捕捉系统是什么？从科幻到现实的精准运动解析技术
（如体育训练）诺亦腾AI无标记式通过深度学习算法从视频中直接提取关节、骨骼的关键点临床研究（医疗康复、运动科学）NOKOV度量动作捕捉 Astra无标记点动作捕捉系统1.2 为什么选择光学式动作捕捉？ 3D坐标，精度可达±0.03mm数据输出：生成关节角度、速度、加速度等生物力学参数案例：清华大学孙富春团队在无人机协同项目中，通过Mars4H系统实现6架无人机编队的亚毫米级轨迹捕捉，验证了分布式控制算法的有效性 三、选择动作捕捉系统的三大关键指标3.1 精度与频次的平衡艺术指标科研级需求工业级需求3D精度≤0.1mm≤0.5mm采样频率≥200FPS≥100FPS延迟≤5ms≤10msNOKOV度量推荐型号Mars26H 五、FAQ：关于动作捕捉系统的常见问题解答5.1 动作捕捉系统的精度如何保证？ 3个月缩短至45天。
69510编辑于 2025-08-07- 来自专栏人工智能领域
数字人技术的核心：AI与动作捕捉的双引擎驱动（210）
2.2 动作捕捉：构建数字人 "灵动身躯" 光学捕捉：通过红外摄像头追踪标记点，实现毫米级精度 光学动作捕捉系统主要由红外光摄像机、被动或主动标记以及动作捕捉分析软件组成。 基于 3D 建模与表情捕捉技术，打造出了具有亲和力的拟人化数字人主播形象。这些数字人主播拥有逼真的外貌和丰富的表情，能够像真实主播一样与观众进行互动。 案例3：基于动作捕捉的实时交互 Python import cv2 import mediapipe as mp mp_pose = mp.solutions.pose pose = mp_pose.Pose 裸眼3D：无需佩戴设备即可实现立体视觉效果的技术。 虚拟主播：用于直播带货或娱乐的数字人角色。 虚拟医生：通过动作捕捉和AI技术实现远程医疗指导。 6.3 相关素材 杭州亚运会数字点火仪式：结合惯性动捕和AI算法实现数字火炬手与真实火炬手动作同步。 农业直播带货：数字人主播通过3D建模和动作捕捉技术实现自然交互。
1.3K10编辑于 2025-04-09 人体动作捕捉设备：从原理到应用，NOKOV度量系统的创新实践
一、技术原理与分类：从实验室到商业化的技术演进1.1 动作捕捉技术的核心原理动作捕捉技术通过传感器、摄像头等设备，将人体或物体的运动轨迹转化为数字信号，最终重建为三维模型。 1.2 主要技术分类对比1.3 NOKOV度量系统的技术定位作为国产光学动作捕捉系统的代表，NOKOV采用标记点式光学技术，结合自主研发的高性能摄像头与算法，实现：亚毫米级精度（±0.05mm）1200 、未来趋势：动作捕捉技术的跨界融合4.1 技术升级方向无标记点技术：通过AI算法识别自然动作，降低设备佩戴门槛。 Q3：医疗康复中如何保证数据安全性？A：系统支持本地化部署，数据加密传输，符合HIPAA医疗隐私标准，并通过三甲医院临床验证。Q4：能否用于户外大场景动作捕捉？ Q5：未来动作捕捉技术会取代演员吗？A：技术将更侧重于增强创作而非替代，例如通过动作库生成基础动画，再由演员微调表演，提升制作效率。
46110编辑于 2025-09-29- 来自专栏用户10004205的专栏
Unity【HTC Vive & Noitom】- 关于动作捕捉的两种解决方案
的使用说明文档地址： http://www.root-motion.com/finalikdox/html/page16.html 缺点： 1.追踪信号依赖于基站，会有信号丢失现象 2.追踪点较少，手指等细节位置的动作无法体现 二、Noitom 诺亦腾设备 官方介绍： PN Studio 是诺亦腾动作捕捉系列中的旗舰级产品。 PN Studio 具有无线数据传输、低延迟、高精度、磁干扰免疫等先进特性，可在最大1000平米范围内有效捕捉各种大动态高难度运动以及精确的手指姿态动作。 硬件： Perception Neuron Studio 专业级动作捕捉系统 软件： Axis Studio及Unity SDK，下载地址： https://shopcdn.noitom.com.cn /article/36.html 两种解决方案相比较而言，Noitom设备的追踪点较丰富，动作细节表现的更好些。
82310编辑于 2022-08-29 - 来自专栏AI科技评论
诺亦腾 CTO 戴若犁，和动作捕捉的十年
40多年过去，动画师李·哈里森三世开发出了现代意义上的第一套动作捕捉系统——他将电阻缝在紧身衣上，并以此记录人体的动作。到了后面，使用外骨骼的动作捕捉技术也应运而生。 无需摄像头，这些传感器直接记录下自己的运动信息，再根据算法，演算出演员全身或局部的动作，来实现动作捕捉的效果。 直到今天，戴若犁还能记得一串代号——L3G4200D——这是意法半导体一款陀螺仪芯片的产品代号，被应用于IPhone3GS和不少其他的手机型号中。 戴若犁说，“动作捕捉技术能够继续在行业里下沉，还是要感谢智能手机的发展。” 您认为，动作捕捉技术在元宇宙建设中，扮演了一个怎样的角色？ 戴若犁：动作捕捉技术，在元宇宙这个概念里面，属于一个基础建设级别的技术。
1.1K11编辑于 2023-02-23
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