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颠覆传统动捕流程痛点，原力&青瞳视觉联手推出AI解算神器“Kinetiq”！

原力数字科技

2025-05-09

导读：原力联手青瞳视觉，发布动捕解算效率神器—— Kenitiq AI解算器，颠覆性提升行业效率、解决多项传统动作捕捉流程痛点！

在数字娱乐内容创作领域，动作捕捉技术已逐渐成为影视、动画、游戏等多个行业的重要应用工具。

从原力制作的国内首部“真人动捕+实时引擎”的标杆式动画番剧《凡人修仙传》，到青瞳视觉利用动作捕捉技术助力的国产3A游戏《影之刃零》，动作捕捉技术正日益成为艺术与科技生产中不可或缺的效率工具和技术基石。

但长久以来，从数据采集到最终成片的动捕过程中，耗时以天计的解算流程、无法避免的人工修正、动捕过程中由于遮挡错失的标记点信息等痛点，像枷锁般禁锢着动捕效率。

去年5月，原力推出自研的基于神经网络的动作捕捉解算系统DeepMocap，以海量的实际生产动作捕捉数据为基础，并对动捕数据进行了符合先验分布的数据增强作为训练数据集，由此实现在不完美甚至错误marker标记点信息下解算出正确的骨骼动画数据的效果，大幅提升动捕解算效率，减少人工修正成本。

（点击图片跳转原文）

时隔一年，原力将该技术进一步打磨升级，发布 Kenitiq AI解算器，并与上海青瞳视觉深度合作，集成到青瞳动作捕捉系统中，颠覆性提升行业效率、解决多项传统动作捕捉流程痛点！

相比于传统的动捕解算系统，Kinetiq AI解算器拥有诸多优势：

更 “聪明” ：标记点掉了、被挡住了、标错位置了……传统解算系统应付不了的，Kinetiq都能解决；
更 “省事” ：Kinetiq拥有“超高智能”，对骨骼动画数据的解算又快又准，几乎无需人工再次矫正；
更 “灵活” ：Kinetiq拥有2种集成模式和2种解算模式，可以灵活适配不同的情况和需求；
……

目前，Kinetiq AI解算器已经整合集成到青瞳视觉的实时动捕软件 CMAvatar 中，让艺术家可以更便捷、高效地完成动捕数据处理流程。

（开启Kinetiq解算器前后效果对比）

原力数字科技&青瞳视觉

强强联手，打造顶尖动捕数据处理流程‍

作为动捕技术前沿领域的专业探索者，凭借丰富的技术积累和项目经验，原力充分考虑实际生产情况，在与青瞳视觉的深度合作中，为自研的AI 解算器 Kinetiq 提供了2种可灵活适配的集成模式，为不同动捕场景打造定制化解决方案。

┃ 方案一：从Marker点云到骨骼数据的全流程解算|专攻复杂场景

（被遮挡情况下Kinetiq AI解算器仍能准确解算）

针对标记点易混淆或遮挡的复杂场景，原力 Kinetiq AI 解算器可以提供强大的全流程自动化处理模式。

在青瞳视觉的光学摄像头快速采集并重建动捕演员身上的原始未标注3D 标记点后，无需人工操作，艺术家可以直接将这些未处理的标记点输入 Kinetiq AI解算器。解算器会依次完成两项核心任务：

先通过神经网络化身 “智能标注员”，自动识别并标注每个 3D 点对应的身体部位（如判断某个点对应的是 “左手腕” 还是 “右膝盖”），以更高效的AI计算替代传统流程中耗时的人工标注环节；随后，基于智能标注过的标记点，解算骨骼关节的旋转、位移数据等，最终输出流畅自然的动作动画。

这种模式的优势在于，从数据采集到动作生成，全程几乎无需人工干预，即使在武打戏肢体交叠、舞蹈高速旋转等极端场景下，也能凭借 AI 的智能处理能力稳定输出可用数据。

┃ 方案二：比传统优化算法更加准确的骨骼解算|分工增速提效

（Kinetiq 实时解算，无惧复杂场景及遮挡）

当青瞳视觉可以提供高质量的标记点识别结果时，原力AI 解算器 Kinetiq 则化身 “高效解算引擎”，专注于骨骼运动学解算的核心环节。

在青瞳视觉完成对3D标记点的预标注后，艺术家即可将标注后的数据输入原力AI解算器 Kinetiq 。Kinetiq 解算器对于标注数据的深度理解与优化能力，让它不仅可以接受自身处理的标记数据，也能充分适应不同数据来源的标记，大大增强了实际应用中的普适性和可操作性。

此时解算器只需专注于骨骼运动学解算这一核心环节，可以集中算力，全力运行，将计算资源集中于关节旋转、位移数据的精准解算。

这种分工协作、专注单一流程的模式大幅降低了AI解算器的计算负担，比起方案一，能让解算效率进一步提升，尤其适合单人简单动作捕捉或对实时性要求极高的场景。

注：采用此方案时，需要确保标记点标注的高度准确性，避免将错误传递至后续解算。

通过 “全流程智能” 与 “精准分工” 的有机结合，原力 Kinetiq AI解算器成功构建起几乎可覆盖全应用场景的动捕数据处理流程。两种集成模式相辅相成，充分考虑落地情况，能够更合理地应对实际生产过程中的不同情况，共同打造出更高智能、高效率、高质量的行业领先的动捕实时解算工具。

深入解决传统流程痛点

颠覆突破，Kinetiq AI解算器打造行业新标‍

为了更好地适应不同实践情况，Kinetiq 解算器还提供了两套专业解算模式：实时解算模式和后处理解算模式。

实时解算模式在marker标记点丢失或者错误标注时，仍可以解算出合理的骨骼位置，方便拍摄人员查看实时效果。且随着训练数据集的不断扩大，神经网络能够持续迭代优化最终的解算效果。

后处理解算模式则能够充分利用前后帧数据信息，进一步提升解算结果的准确性，大幅减少动捕拍摄人员需要逐帧修复marker标记点数据来生成合理骨骼动画数据的工作量。

骨骼解算结果对比：

传统动捕软件解算结果中存在大量错误标记点（红色部分），动作出现变形、移位。

原力Kinetiq AI解算器则能完美解算出正确动画，无需后期修复。

可以看出，相较传统动捕解算软件，Kinetiq 解算器能够很好地处理marker标记点不准确甚至错误的情况。

比如动捕演员在做复杂动作或多人交互表演时，标记点几乎不可避免地贴近甚至在镜头里“重合”或被遮挡，没有配备“AI大脑”的传统流程无法应付这类场景，只能生成凝滞甚至乱晃的错误解算动画，必须依靠人力进行修复和矫正。而 Kinetiq 解算器凭借强大的算法，则能通过“智慧”完美地解算出正确的骨骼动画数据，让传统的动捕解算流程从“系统辅助，依赖人工”彻底颠覆，走向“AI 全自动解算”的新时代。

除了减少人工标记和校准时间，提升解算效率，Kinetiq AI解算器在数据处理流程、环境适应性、遮挡处理等方面均有不同程度的提升，解决传统流程中多项痛点。

无论是效率、质量还是稳定性，Kinetiq AI解算器都为动捕相关的生产需求提供了更加完美的选择。

数据处理流程

传统光学动捕数据依赖人工处理，艺术家要花费大量时间进行校准、标记点追踪和后期手动修复；而原力Kinetiq AI解算器借助神经网络端到端处理，可以实现自动化解算，既节省人工成本，也能节省大量校准时间。

环境适应性

传统光学动捕对光照非常敏感，现场需要严格控制环境光；而 Kinetiq AI解算器大幅提升抗光照干扰能力，能够充分适应复杂环境。

遮挡处理

传统光学动捕的标记点一旦遇到遮挡情况，极易丢失数据，需要花费大量人力和时间进行人工补帧；而 Kinetiq AI解算器可以通过神经网络预测遮挡部位运动，鲁棒性显著提升。

注：鲁棒性，即robustness 的音译，总体来说其可以用于反映一个系统在面临着内部结构或外部环境的改变时也能够维持其功能稳定运行的能力。

（kinetiq解算器与非AI解算器效果对比-撞墙测试）

（kinetiq解算器与非AI解算器效果对比-交缠测试）

将kinetiq解算器与非AI解算器的骨骼解算结果对比，我们可以很直观地看到，Kinetiq 解算器能准确地解算出演员在撞墙、交缠等常见易错动作中的动捕数据，而传统的非AI解算器则很容易出现演员的肢体“到处乱飞”的情况，需要耗费大量的人工修正成本。

从 “依赖人工修复” 到 “AI 自主解算”，原力AI解算器 Kinetiq 的“进化”不仅为行业效率注入更强力的燃料，更为行业生产和应用边界拓展提供了更多的发展可能——影视角色的细腻表演、游戏场景的真实交互、虚拟人的自然驱动……都将因原力的技术突破而更具生命力。

目前，原力正通过强化学习开发精修工具，以达到实现专业级数据修复、智能修正动捕数据细节瑕疵的效果。如果您对以上技术感兴趣，请发送邮件至 dev@of3d.com 与我们联系。

【声明】内容源于网络

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江苏原力数字科技股份有限公司（Original Force），成立于2010年，是一家专注于为全球客户提供高品质的3D数字内容制作服务的高新技术企业、国家级专精特新小巨人企业、国家文化出口重点企业。

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