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腾讯刚刚开源了：混元Motion 1.0，一个10亿参数基于DiT+流匹配的文生3D动作大模型一句描述可输出流畅自然的3D角色动画，类别覆盖广泛，可以无缝集成到美术3D动画管线从效果看，生成的动作，坐姿、跑步以及复杂的运动（投篮、踢球、舞蹈）等都比较流畅自然，角色动作没有僵硬感或者不连贯，关节运动过渡平滑可以用来做比如说，影视/动画分镜、游戏预研、广告拍摄走位、虚拟现实等等 #混元Motion #3D动作生成模型 #AI3D动作

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如果你在做游戏, 那一定要看看这个大模型! 给大家带来腾讯刚刚发布的可以生成人物动作的大模型hunyuan-motion-1.0 实测这个模型最大的特性是可以通过文字描述生成动作, 并且它是端到端的模型, 生成的动作可以直接用于Blender、Unity、UE等主流3D工具我简单测试了几个极限场景, 这个模型对于日常场景的动作还原很不错, 甚至一些复杂一点的, 比如黑客帝国中的子弹时间的下腰动作还原得也不错. 那么极限在哪里呢? 简单来讲, 职业运动员的动作不太行, 比如跳台滑雪, 跳水, 小轮车这类. 总结, 这个模型用于快速生成游戏场景中NPC的日常生活动作是完全够用的, 不过主要角色的动作设计还是需要大量修改才能使用.

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腾讯出的一个音频驱动的肖像动画工具：Sonic，适合长视频生成，它在口型同步、表情和头部运动方面效果很好比Jimeng、EMO等眼部表情更丰富、嘴部运动更自然可以生成1-10分钟的稳定长视频，支持真人及动漫角色采用全局音频感知的方式，它能听懂理解音频中的情感和语义，使得生成的动画更自然逼真 #肖像动画 #Sonic #EMO #AI肖像动画

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使用AI生成3D模型，最终利用comfyUI渲染输出成片的工作流全过程以下是GPT4总结的制作流程： 1. 文本到3D生成在LumaLabs使用Gini文本到3D：访问LumaLabs网站，选择Gini文本到3D功能，输入如“Naruto T-pose”的描述性文本提示生成3D模型。预览和调整：预览生成的3D模型，根据需要调整文本提示或使用提供的选项重新生成以获得满意的结果。 2. 导入和编辑模型导入模型到Blender：将生成的3D模型（如身体、头部和手部）导入到Blender中。调整模型位置和比例：在Blender中调整各个部分的位置和比例，确保模型的整体协调。组合和调整细节：将不同的部件（头部、手部等）组合成一个完整的模型，对模型的姿态、细节进行必要的调整。模型优化：对模型进行必要的优化，包括调整网格和重新拓扑（如果需要），以便于动画处理。 3. 动画和导出应用骨骼和动画：将调整好的3D模型导出为FBX文件，然后在Mixamo网站上应用自动骨骼绑定和选择动画。导入动画到Blender：将带有动画的模型重新导入到Blender中进行进一步的编辑和调整。 4. 进一步编辑动画循环设置：在Blender中设置动画循环，确保动画可以平滑地循环播放。相机和光照设置：调整相机角度和光照设置，以改善动画的视觉效果和氛围。渲染设置：调整渲染设置，包括分辨率和渲染引擎设置，以获得高质量的动画输出。 5. 最终渲染和后处理渲染动画：在Blender中渲染完成的动画，导出为视频文件。后处理：可选地，将渲染完成的视频导入到Comfy UI或其他视频编辑软件中进行后处理，添加背景、特效和其他视觉元素，以完成最终的动画作品。通过这些具体的小步骤，从文本描述到完成的3D动画的整个制作过程被详细地概述和解释，为想要学习这一流程的人提供了一份详细的指南。

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兄弟们，这个有点牛P 字节跳动发布全新的视频生成基础模型Goku 可直接生成数字人视频 - 支持文本到视频（T2V）：可生成 20 秒以上流畅、连贯的视频。 - 支持多种风格：写实、3D 动画、剪纸、赛博朋克等。 -广告优化版（Goku+）：可直接生成真人广告、产品展示、人物交互的数字人视频。 - 真实人物 & 手部优化：面部表情自然，手势精准。 - 电影级动态镜头：支持慢动作、特写、追踪拍摄等。 - 高分辨率 & 智能光影：画质清晰，色彩自然，光影真实。

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小互

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我的游戏的动作捕捉有救了！！！我继续深度体验了一下 Viggle AI 刚刚推出的 PINOC，非常非常丝滑。我还特意在我很乱的房间里，用我那把 cosplay 的剑做了很多动作测试。原本以为背景这么乱可能会影响效果，结果整体识别和动作还原都很不错。分享给大家：我的流程是： 1.先用 ChatGPT 做角色设计和图片生成 2.再把角色图上传到 Viggle AI PINOC 3.等待几分钟生成Gaussian Splat角色 4.用手机录制动作捕捉视频 5.把动作应用到刚生成的Gaussian splat角色模型上 6.直接用他们网页版的绿幕生成sprite sheet用作游戏动画当然你也可以导出 FBX / GLB，把动作应用到任何时候自定义的模型上，或者下载gussian splat A pose模型我亲身体验过，太方便了！而且现在免费！推荐给大家！

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字节跳动的新项目通过音频驱动静态照片生成动态视频并且生成头部和面部的自然动作，如表情变化、头部移动等。模型不仅支持各种音频和视觉风格，还能够生成高度逼真的细节，包括面部的微表情、眉毛和眼睛的细微变化以及头部的自然运动。它还支持生成非言语动作（如叹息、情感驱动的面部表情），使动画更加生动。效果非常不错... Loopy 摒弃了传统音频驱动生成方法中需要手动设定空间运动模板的限制。通过自主学习音频中的运动模式。可以自动生成逼真的肖像动画，无需人为干预，提升了生成过程的效率和灵活性。

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兄弟们，又出来个牛P玩意阿里那个被截胡了，这个直接能用可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，而且能做各种动作，跳舞什么的都是小case... 最牛P的是，他们的模型能能理解真实世界的物理运动原理，所以出来的视频很真实。不仅如此，它还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换... 其核心技术基于JST-1模型。JST-1是首个具有实际物理理解能力的视频-3D基础模型，能够根据用户的需求，让任何角色按照指定的方式进行运动。核心功能： 1、可控制的视频生成：用户可以通过文字描述指定角色的动作和场景的细节，Viggle将根据这些指示生成视频。 2、基于物理的动画：JST-1模型的一个显著特点是其对物理原理的理解，这意味着生成的视频不仅看起来真实，而且角色的动作和互动符合实际物理规律。这提高了视频的质量和真实感。 3、3D角色和场景创建：Viggle不仅限于传统的2D视频制作，它还能够创建3D角色和场景。官网：可以去他们discord免费体验： ViggleAI

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以前做一个能跳舞的 3D 二次元角色，要卡在原画、建模、拓扑、刷权重、绑骨骼再到动作套用，流程长到让人想放弃。这次试了下 GPT-6-Astra+ Tripo 的组合，直接把这套工作流打通了。虽然不是那种“一键秒出”的噱头，但关键在于：从自然语言设定到生成可用模型、再到动作绑定，整个管线居然真能完整跑下来。看着自己只用文字描述出的角色真的在屏幕里跳起舞来，AI 在 3D 资产管线上的进化确实越来越具象了。 PS:本视频全程由Astra生成，无人工剪辑 #TripoAstra #Tripo3D #Tripo大使 #AI创作 #3D建模 #独立开发

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Hedra Studio 推出Character-3 AI 数字人视频生成模型可以同时处理多种输入类型（图像、文本、音频），并将它们融合成高质量的视频。上传一张人物照片，输入一段文本或音频，Character-3 就能生成一个会说话、唱歌甚至表演的虚拟角色视频。支持全身动作和情感控制，大范围动态场景... 可以生成具有高度表现力的虚拟人物，比如可以用于讲故事、制作动画或营销内容。

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