CMAvatar3.0首发！青瞳视觉携原力重新定义AI动捕

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KinetiqAI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。

采用此模式的CMAvatar3.0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。

（被遮挡情况下KinetiqAI解算器仍能准确解算）

模式二：比传统优化算法更加准确的骨骼解算|分工增速提效

当经典动捕流程提供高质量的标记点识别结果时，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。

在经典动捕流程完成对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，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。

（Kinetiq实时解算，无惧复杂场景及遮挡）