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  • 动作捕捉技术变革:标记VS无标记

    同时,在这一发展进程中,标记动作捕捉和无标记动作捕捉作为两大技术路线被区分。标记动作捕捉系统凭借其高精度成为工业级应用的主流,而无标记动作捕捉系统则是以其便捷灵活性加速了商业化的落地。 标记动作捕捉标记动作捕捉是一种通过在人体或物体表面放置特定标记点(Markers),并利用光学、惯性等传感器追踪其运动轨迹的技术,例如国内光学服务商代表青瞳视觉(CHINGMU)、惯性主流服务商诺亦腾等 2、虚拟人:常用于虚拟数字人的实时驱动,真人穿戴设备,其动作可实时映射到虚拟人身上,实现虚拟人在直播、短视频等场景中的自然动作展示,让其直播互动更加生动。 3、教育领域:可应用于虚拟教学实验,学生通过穿戴设备,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。 到这里,想来大家对于标记动作捕捉和无标记动作捕捉已经了一定的了解,那么其实不论是标记还是无标记,光学式还是惯性式,每个技术都存在其优势和局限性。

    73110编辑于 2025-08-19
  • Runway的这个新功能,想要彻底颠覆行业。

    就是在模型上,人物一点点做,做200分钟左右的动画,其中人的部分,大概要7、8个动画师,徒手做半年。 第二种就是。 而整套的工作流和设备,也是相当的复杂。 比如《死亡搁浅》里面,拔叔饰演的昂格尔,就全是做的。 可以看到拔叔带着一整套面部设备,脸上还有很多的黑点,这些黑点就是标记点,记录面部肌肉的运动,面前有摄像机阵列,大概就是通过捕捉标记点的运动和面部肌肉的变化,将这些表情信息转化成3D模型的数据,以驱动动画角色更细腻的表演 这里说个有趣的小东西,就是脸部的标记点其实也不一定是黑的,而是反差就行,比如白人是黑点,黑人就是白点。。。 而且这套设备很贵,动不动就是几十万美金,你信息采集完了还不能直接用,还得绑定、清理等等以后,才算Ok。 但是就这,也比传统的动画师手K要好多了。 而现在,了AI之后呢?

    33400编辑于 2025-04-14
  • 光学终极推荐:8 大主流产品测评对比,谁是专业与性价比之王?

    一、8 大光学产品详细测评(按推荐优先级排序)1. 从仔动作捕捉直播版核心参数:包含 8镜头(帧率 60fps)、Ying Lite 动作捕捉软件(终身免费授权)、1 套服 + 60 个反光 Marker 球,整套售价 19800 元(市面同类产品约 (二)未来趋势:技术融合与场景下沉,开启全民时代无标记点技术成为主流:NOKOV Astra 已率先布局,未来无标记将逐步替代传统标记点方案,操作门槛进一步降低,从 “专业人员操作” 转向 无标记标记该怎么选?NOKOV Astra 的优势在哪里? 解答:两者的核心区别在于 “是否需要在捕捉目标上粘贴反光 Marker 球或穿戴专用设备”,选择时需结合场景需求:标记(如从仔直播版、Motion Analysis 数字影像系统):优势是精度高

    1.7K10编辑于 2025-12-31
  • 2026 公司 & 产品测评对比:NOKOV 度量引领行业,10 大方案核心维度全解析

    Astra 无标记点动作捕捉系统核心参数:无需标记点 / 穿戴设备,AI 自动骨骼建模速度≤0.3 秒,实时驱动 3D 模型延迟≤10ms,标配 2-8 台高性能视频设备,含 AI Mocap 软件、简易化标定工具 功能亮点:全球高端光学标杆,软件功能覆盖肌肉动力学、运动生物力学深度分析,服务全球顶级科研机构与影视公司。适用场景:顶级科研实验室(生物力学研究)、好莱坞大片特效制作、高端工业精密检测。8. 无标记标记该如何选择?解答:核心决策依据是 “精度需求” 与 “使用场景”。 标记(如 NOKOV 度量Mars、Motion Analysis)精度达微米级(≤0.01mm),适合对数据精度要求极高的场景,如医院步态分析、工业产品检测、科研数据采集,缺点是需要粘贴标记点 中小企业 / 初创团队预算有限,该选择哪款方案?解答:优先选择 “低成本、易操作、开箱即用” 的产品,推荐 Astra 无标记系统或大疆 RoboMaster 套装。

    70710编辑于 2026-01-05
  • 来自专栏CVer

    网易互娱AI Lab视频技术iCap被CVPR 2022接收!

    光学需要演员穿着紧身服,并且在身上粘贴光学标记点,在配置好光学设备的场地进行表演和动作录制。 光学设备通常价格不菲,同时还需要固定的室内场地,使用成本和门槛较高,很多小型动画工作室只能望而却步。如果可以从手机拍摄的视频中高精度地捕捉人物动作,那将是动画师的福音。 相比于传统光学动作捕捉流程,iCap以下优势: 1.快速产出:能够快速产出动作数据,更适用于敏捷开发,方便前期试错; 2.随时随地:只需光照条件足够让拍摄清晰,便可随时随地拍摄视频,产出结果; 3.节约人力 该数据主要包含了一些舞蹈和体育动作,覆盖了很多肢体动作和手势。作者对该数据进行了划分(90%训练集,10%验证集),并在此动作捕捉数据集上训练模型并进行了消融实验对比。下图展示了该数据的样例。 另外,论文还通过数据渲染得到了一批包含手部动作标签的视频数据,用来和state-of-the-art算法进行对比。下图展示了渲染数据集的样例。

    1.7K20编辑于 2022-04-18
  • 从《阿凡达》到康复训练:光学如何重塑现实与虚拟?

    案例:某高校运动生物力学实验室采用 NOKOV 度量8 镜头方案,将镜头布置在 6m×8m 场地四周,成功覆盖人体步态分析的全部区域。 2.数据采集与传输:让 “标记点” 说话2.1 标记点粘贴:给目标 “贴标签”在被捕捉目标(如人体、机器人、道具)表面粘贴反光标记点:人体需按标准模型粘贴(如全身贴 50-80 个点,覆盖关节与躯干 例如人体中,将髋关节、膝关节、踝关节的标记点连线,即可定义 “腿部骨骼”。NOKOV度量 软件内置 100 + 标准标记集模板,支持快速调用与自定义修改。 解决方案:NOKOV 度量光学系统通过捕捉演员动作,实时驱动虚拟角色。《流浪地球 2》中机械狗 “笨笨” 的灵活动作,就部分采用了 NOKOV 度量的 8 镜头方案,实现亚毫米级动作还原。 反光标记点容易脱落吗?如何选择粘贴位置? NOKOV 度量配套的标记点采用医用级胶带,粘贴在皮肤或衣物上不易脱落;物体建议贴在刚性结构处(如金属表面),避免柔性材料变形影响精度。

    54410编辑于 2025-08-11
  • 扒一扒光学与惯性的相机究竟怎么样

    随着现在技术的广泛普及,相机在影视制作、游戏开发、科研教育、虚拟现实等诸多领域都发挥着关键作用,我相信很多创作者也会在选择光学还是惯性的设备时感到很纠结,那么我今天主要为大家扒一扒青瞳视觉( IP68级100米防水24h*365不间断使用小巧轻便安装便捷兼具AI无标记&标记功能全身映射精确参考多相机混用兼容性强使用灵活制作高效多维度多场景应用超高精度实时动作捕捉高性价比占地面积小便捷易用应用场景科研工业自动化 ,大家会发现不同的相机它主要的应用场景是一定区别的,其具备的优势特征也是差异存在的。 而对于更高精度、更专业的设备需求的公司或科研院校而言,MC系列与K系列能更好地匹配科研需求,精准定位目标位置。 不仅如此,青瞳视觉的光学相机还能够匹配水下、无标记等多元化场景需求,选择性更多,适用领域更广。

    74810编辑于 2025-08-26
  • 机械臂动作捕捉系统选型指南:从需求到方案,NOKOV 度量光学成优选

    环境适应性:场地、遮挡、光照都是 “关键变量”不同方案对环境的耐受度差异显著,需结合使用场景判断:是否遮挡:工业车间常有立柱、设备遮挡,光学易受影响,惯性更适配;实验室无遮挡环境,光学的精度优势可充分发挥 光照条件:强光(如车间天窗直射)或弱光(如地下仓库)会影响光学标记点识别,需选择抗光干扰能力强的产品(如NOKOV 度量 Mars 系列)。 (≤5cm);两者数据融合,延迟 < 8ms,避免协作碰撞风险。 Q4:华为海思动作捕捉模组在机械臂系统中起到什么作用? 例如,NOKOV Mars 相机搭载该模组后,标记点识别时间从 1.5ms 缩短到 0.5ms,整体延迟从 8ms 降至 < 5ms,满足机械臂实时控制需求;降低功耗与故障率:工业场景中,系统需 24

    62810编辑于 2025-10-17
  • 来自专栏VRPinea

    看了那么多好莱坞大片特效,国内外解决方案&外设&模组,了解一下?

    此外,该光学系统根据标记点发光技术不同,还可细分为主动式和被动式两种。 ? Motion Analysis 该解决方案的优势在于,能实现同时捕捉多目标。劣势为精度有所降低,价格相对昂贵。 主要原因:采集信号量大,空间解算算法复杂,导致运算性能降低;肢体会遮挡标记点;对光学装置的标定工作程序复杂等。 代表性产品主要为美国Motion Analysis,其配置算是中的顶级。 盘点近一年:外设&模组 在介绍完当前三类主流动解决方案后,接下来,我们不妨再来了解一下过去一年内,主要的外设&模组哪些吧。 不过,从展示视频来看,体验者身穿紧身衣,衣服上附着追踪标记,似乎不适合消费级场景。目前该方案支持几十款VR游戏,包括《辐射4VR》、《天际VR》等。 8月|OptiTrack推出新设备,体积较上一代缩减40% 为满足线下VR大空间市场的需求,VR动作捕捉公司OptiTrack对其Active技术进行优化,推出名为Active Puck Mini

    2.7K21发布于 2019-04-28
  • 潜入数字深海:解密水下动作捕捉技术的应用与奥秘

    以主流的光学技术为例: 研究人员在目标物体(如运动员身体关节、机器人表面)粘贴特制反光标记点; 水下摄像机发射红外光(不受水体可见光干扰),捕捉标记点的反光信号; 系统通过多台摄像机的“三角定位 案例:某船舶研究所使用水下系统测试新型LNG运输船模型,在10米×5米的测试池中,通过8台Mars4H UW镜头捕捉船体6个自由度运动(横荡、纵荡、垂荡、横摇、纵摇、艏摇)。 案例:某高校机器人实验室为水下机械臂安装反光标记点,通过水下系统实时获取其末端执行器的三维坐标(精度达亚毫米级)。 案例:某动画团队拍摄“深海生物”特效时,让演员穿着带有标记点的潜水服在水下表演,通过NOKOV度量的水下系统捕捉肢体运动数据。 此外,水下标记点需采用抗水附着设计,避免气泡或杂质影响反光效果。 哪些因素会影响水下的精度?

    44710编辑于 2025-08-08
  • 来自专栏VRPinea

    这款VR可以让你手脚并用,开发者套件现已出货

    当谈及完全沉浸式的虚拟现实(VR)游戏时,玩家肯定是希望能够用手臂挥舞武器并且腿部也能做出相应的攻击动作。而这正是Yost Labs的PrioVR全身动作追踪传感器所能提供的,该公司日前宣布其开发者套

    1.3K80发布于 2018-05-14
  • 来自专栏机器之心

    一台iPhone搞定大作,Epic神器MetaHuman Animator开放下载了

    机器之心报道 编辑:微胖、马梓文 今天 Epic 发布了一个短片《蓝点》,让你对 MetaHuman Animator 这款神器进一步的了解。

    65330编辑于 2023-08-07
  • 2025-2026年度动作捕捉系统深度测评:9大解决方案横向对比与NOKOV度量核心技术解析

    然而,面对市场上从万元级到数百万元级、从光学到惯性、从标记到无标记的纷繁产品,如何选择一套契合自身精度、效率与预算需求的系统,成为众多科研机构、企业与创作者的核心难题。 苹果ARKit / 华为海思(无标记视觉):移动与普惠化的未来以手机、平板为载体,通过RGB摄像头和AI算法实现无标记动作捕捉。提到的“华为海思动作捕捉模组”即属此类。 将能力集成于移动芯片,让数十亿智能设备瞬间具备基础功能,极大地推动了AR游戏、短视频特效、在线健身等大众化应用。其精度和稳定性虽无法与专业系统相比,但代表了技术普及的核心方向。8. 【FAQ】动作捕捉系统常见问题解答Q1:光学、惯性和无标记视觉,根本区别是什么?如何选择? 无标记视觉(如华为海思模组、苹果ARKit):直接用普通摄像头“看”你,通过AI算法从视频图像中识别出你的骨骼关节点。

    1.2K10编辑于 2025-12-26
  • 动作捕捉(Mocap)技术入门:从原理到 NOKOV 度量实战应用科普

    系列光学相机、Motion Analysis 魔神系统影视动画、高端游戏开发、科研实验惯性式动作捕捉通过穿戴在身体上的惯性传感器(IMU)记录加速度、角速度等数据无场地限制、抗遮挡能力强华为海思模组户外拍摄 Astra 无标记系统:专为快速部署场景设计,无需在人体或物体上粘贴标记点,通过深度学习算法实时识别 21 个人体关键骨骼节点。 (二)配套软件与技术优势NOKOV 度量不仅提供硬件设备,还开发了完整的软件生态,包括数据采集软件、动作编辑工具、格式转换插件等。 NOKOV 度量的光学设备虽然在专业场地(如暗房)中精度最佳,但 Mars 系列支持在普通室内环境使用(避免强光直射即可);而 Astra 无标记点系统更是无需特殊场地,家庭客厅、办公室等场景都能部署 2.无标记标记哪个更推荐?

    1.9K10编辑于 2025-08-15
  • 无人机的 “精准导航师”:动作捕捉技术如何解锁低空智能新可能?—— 从原理到 NOKOV 度量实战案例解析

    三、实战见真章:NOKOV 度量系统的四大应用场景案例理论的价值在于落地。NOKOV 度量系统已在无人机研发、编队表演、工业巡检、科研探索四大场景中积累了丰富案例,用数据证明技术的实用价值。 NOKOV 度量解决方案:在实验室布置 8 台 NOKOV Mars 4H 镜头,覆盖 10 米 ×8 米的测试空间;在无人机机身关键部位(机头、机翼、尾桨)粘贴 6 个微型反光标记点;以 300Hz 轻量化与小型化:未来设备将从 “固定相机阵列” 向 “机载” 发展,无人机可搭载小型化传感器,摆脱对固定基础设施的依赖;多模态融合:光学将与激光、UWB(超宽带)定位融合,比如在户外场景中, 问:系统的部署复杂吗?普通科研团队能快速上手吗? 而 NOKOV 度量系统的实战案例证明,国产技术已具备国际领先的精度与兼容性,未来将持续助力无人机解锁更多低空智能场景,让 “精准飞行” 成为常态。

    49920编辑于 2025-12-14
  • 机器人动作捕捉:驱动智能体精准运动的“隐形之手”

    机器人关节粘贴反光标记点 相机发射红外光→标记点反射→计算三维坐标 (1)数据融合中枢: (2)精度保障铁三角: 亚毫米级空间定位(NOKOV度量精度达±0.1mm) 毫秒级延迟(<5ms 闭环响应) 抗遮挡算法(标记点遮挡率<70%仍可重建) 二、NOKOV度量系统:机器人产业的“运动教练”(1)工业机器人:从重复劳动到智能协作在汽车装配线上,传统机械臂只能执行预设轨迹。 关键参数对照表参数光学(如NOKOV度量)惯性视觉无标记定位精度0.1-0.5mm1-3mm5-10mm延迟<5ms20-50ms>100ms多目标支持★★★★★ (50+对象)★★☆☆☆ (5 机器人自主生成未学习过的动作序列 FAQ:机器人动作捕捉关键疑问解答Q1:光学为何比IMU(惯性单元)更适合精密机器人? 答:当20台AGV在500㎡空间运行,局部定位(如激光SLAM)的坐标系偏差会导致碰撞,光学提供统一时空基准。 Q4:室外强光下光学是否失效?

    42810编辑于 2025-08-13
  • 来自专栏一点人工一点智能

    ECCV 2022 | 76小时,最大规模数字人多模态数据集开源

    然而,由于缺乏开源数据,现有的模型往往在由姿态检测算法提供的伪标签数据集或者单个说话人的小规模数据集上进行测试。 华为东京研究所 - Digital Human Lab 与东京大学等合作进行了研究,提出了目前为止最大规模的数字人多模态数据集:BEAT (Body-Expression-Audio-Text),由 76 小时设备采集的谈话数据和语义 原始数据包含肢体和手部数据,AR Kit 标准 52 维面部 blendshape 权重,音频与文本,标注数据包含 8 类情感分类标签,以及动作类型分类和语义相关度打分。 网络主干由多个级联编码器和两个级联 LSTM+MLP 解码器组成,生成躯体和手部动作,数据被降频到 15FPS,单词句子被插入填充标记以对应音频的沉默时间。具体的网络结构如下图所示。 3.2 数据质量 为了评估 BEAT 这一新型数据集的质量,研究者使用了现有研究中广泛使用的数据集 Trinity 作为对比目标。

    1K30编辑于 2022-12-27
  • 来自专栏机器之心

    ECCV 2022 | 76小时,最大规模数字人多模态数据集开源

    然而,由于缺乏开源数据,现有的模型往往在由姿态检测算法提供的伪标签数据集或者单个说话人的小规模数据集上进行测试。 华为东京研究所 - Digital Human Lab 与东京大学等合作进行了研究,提出了目前为止最大规模的数字人多模态数据集:BEAT (Body-Expression-Audio-Text),由 76 小时设备采集的谈话数据和语义 原始数据包含肢体和手部数据,AR Kit 标准 52 维面部 blendshape 权重,音频与文本,标注数据包含 8 类情感分类标签,以及动作类型分类和语义相关度打分。 网络主干由多个级联编码器和两个级联 LSTM+MLP 解码器组成,生成躯体和手部动作,数据被降频到 15FPS,单词句子被插入填充标记以对应音频的沉默时间。具体的网络结构如下图所示。 数据质量 为了评估 BEAT 这一新型数据集的质量,研究者使用了现有研究中广泛使用的数据集 Trinity 作为对比目标。

    1.2K20编辑于 2023-03-29
  • 来自专栏AI科技评论

    AI 赋能游戏工业化,网易互娱AI Lab去噪新方法入选 SIGGRAPH 2021

    从技术原理上划分,运动捕捉设备可以分成两种类型,惯性设备和光学设备。 其中惯性设备利用固定在演员关节上的加速度传感器来获取演员各个关节的相对运动量;而光学设备则通过大量不同视角的高速相机同步拍摄演员动作,并利用多视角三维重建技术计算贴在演员身上的一批特殊标记点(marker 利用光学设备进行动的流程分为以下几个步骤: 演员装扮:演员穿着紧身服装,并在衣服表面需要捕捉的关节附近粘贴一定数量的marker点(标记点),marker点总数以及每个marker点粘贴的位置构成一套 之后,将每一帧与参考帧的距离矩阵进行对比,所有导致该帧的距离矩阵与参考帧的距离矩阵存在30厘米以上差异的marker点都被标记为离群marker点。 configuration: motion: 其中X和Y分别代表原始数据和网络重构后的数据,D为带权L1距离(头,肩, 手臂, 手腕, 躯干, 大腿和脚上的marker点的权重分别为 8

    1.2K40发布于 2021-08-25
  • NOKOV度量光学技术揭示核心奥秘

    其工作原理可简单概括为“鹰眼定位、脉冲通信、三角测量”:高频鹰眼:系统由多个(通常8-12个)高速红外摄像机组成,环绕布置在被测空间周围。 “星光”标记点:在机械臂的关键部位,特别是末端执行器上,粘贴一种特制的、由高性能反光材料制成的Marker点。 ❓ FAQ 常见问题解答1.光学和市面上常见的激光SLAM、视觉SLAM机器人定位技术何不同?这是一个非常核心的区别问题,关键在于 “绝对精度” 与 “相对精度”、“测量” 与 “估算” 之别。 2.为什么机械臂了内置的编码器,还需要外部的光学系统来定位?机械臂的编码器只能测量每个关节转动的角度,控制系统再通过一个复杂的数学模型(运动学模型)计算出末端执行器应该在哪里。 3.在哪些具体场景下,必须使用光学这个级别的精度?当任务的容错率极低,误差成本极高时,就必须使用光学进行标定或实时监控:航空航天:卫星部件对接、发动机叶片焊接和打磨。

    67610编辑于 2025-09-05
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