3D动画工具
lijiaman.github.io
CHOIS全称为Controllable Human-Object Interaction Synthesis，是面向人机交互动作生成领域的开源技术项目，核心定位是可控的人与物体交互动作合成工具。核心功能包括根据自然语言描述生成对应的人与物体协同运动序列、结合初始状态与稀疏路径点约束输出符合物理规则的交互动作、通过接触约束保障手物交互与地面支撑的合理性。目标用户覆盖计算机图形学研究者、游戏动画开发人员、虚拟场景制作从业者、机器人运动规划研发人员等，可应用于3D动画内容制作、虚拟数字人交互动作开发、机器人行为模拟训练、元宇宙场景交互内容搭建等场景，帮助用户降低复杂交互动作的制作与研发成本。
make-it-vivid.github.io
Make-It-Vivid是聚焦3D卡通角色纹理生成的AI创作工具，核心定位是为3D内容创作者提供文本驱动的纹理自动化生成方案。核心功能包括：通过文本指令生成对应风格的UV纹理图，支持生成结果直接映射到通用3D角色模型，内置基础动画预览功能可快速查看纹理应用效果。目标用户覆盖动画制作人员、独立游戏开发者、3D建模爱好者、影视内容创作者、高校设计专业学生等群体，可应用于动画番剧角色制作、游戏NPC纹理批量生成、个人3D创作原型打磨、课程作业设计等多个场景，帮助创作者降低3D纹理制作的技术门槛，缩短内容产出周期。
qmai.vip
千面视频动捕是基于AI技术的在线动作捕捉服务平台，核心定位是降低动作捕捉的技术门槛，帮助用户无需专业动捕设备即可完成动画动作数据生成。平台核心功能包括普通视频转动作捕捉数据、多格式动画工程文件导出、AI关键帧自动优化。目标用户覆盖独立动画创作者、游戏开发团队、短视频内容制作者、高校动画专业学生等群体。可应用于二维/三维动画制作、虚拟人动作驱动、游戏角色动作设计、短视频虚拟形象内容创作、课程演示动画制作等多个场景，帮助用户减少动捕环节的时间与资金投入。
ericguo5513.github.io
MoMask是面向3D人体运动生成领域的学术开源项目平台，核心定位是提供文本驱动的3D人体运动生成技术方案与相关资源。平台可实现文本到高保真3D人体运动序列生成，支持文本引导的运动序列局部修复，还可输出分层离散化的运动令牌数据。该项目目标用户包括计算机视觉方向研究人员、3D动画制作从业者、游戏开发人员、数字人开发工程师等，可应用于学术研究对比、动画内容快速制作、数字人动作生成、运动数据预处理等多个场景。
movmi.co
Movmi是一款基于AI技术的云端动作捕捉工具，核心定位是为内容创作者与开发人员提供无需高端硬件的人体动作捕捉解决方案。其核心功能包括通过普通2D图像或视频完成人体动作捕捉、支持多人场景动作识别、配套可商用角色素材库，用户无需购置动捕服、深度摄像头等专业设备，仅需普通拍摄设备采集的素材即可完成动捕流程。目标用户覆盖3D动画制作者、游戏开发者、虚拟内容创作者、影视后期人员等群体，可应用于独立动画项目制作、游戏角色动作导入、虚拟主播动作驱动、短视频3D内容创作等多个场景，输出的FBX格式文件可适配各类主流3D创作环境。
animatable-ai.com
Animatable是专注于AI驱动的创意动画制作平台，核心定位是降低3D动画与角色动效创作的技术门槛。平台核心功能包括AI文本生成角色动画、多格式动效资产导出、动作捕捉数据智能修正，主要面向动画创作者、游戏开发人员、内容运营团队、影视后期从业者等群体，可应用于短视频角色动画制作、游戏NPC动作设计、品牌虚拟IP内容产出、教育类演示动画制作等多种场景，用户无需具备专业的3D动画操作基础即可产出符合需求的动画内容。
yxbian23.github.io
ControlMM是一款面向AI运动生成领域的开源全身运动生成框架，核心定位为多模态驱动的人体运动生成工具。其核心功能包括多模态信号输入适配能力，支持文本、语音、音乐三类输入源转换为对应人体运动序列；内置运动合理性校验模块，可自动修正生成序列中的肢体穿插、动作脱节等问题；提供即插即用的接口设计，方便开发者快速集成到各类应用中。目标用户覆盖AI内容创作者、动画制作人员、游戏开发工程师、人机交互研究者、数字人开发团队等群体，可应用于数字人直播动作生成、3D动画角色动作制作、虚拟偶像舞蹈编排、人机交互场景动作匹配等多个场景，为不同领域的运动生成需求提供可落地的技术方案。