TENCENT GAMES AI LAB

MOTUS

自研一体化模型基座,定义下一代数字角色动画工业标准

Industry's First End-to-End Foundation Model Matrix for Digital Character Animation

LIVE SUBJECT · 页面上这具角色由代码实时生成
骨骼关节
—
蒙皮顶点
—
权重置信
—
装配耗时
— ms
三角面
—
绘制批次
—

不使用预烘焙模型文件:骨架、蒙皮权重与全部动作片段均在浏览器内实时解算,页面滚动即时间轴,五套能力共用同一主体,可全程对照右上角实时读数。

Foundation Models · 01 / 05
SKELETONGEN

骨骼生成大模型全自动骨骼生成

输入静态 3D 网格,自回归模型直接预测骨骼拓扑与关节位置:覆盖人形、四足、载具等任意结构,传统 3–5 人日的绑定工作压缩至小时级。

  • 1B+ 参数:3D Mesh 网格预训练架构
  • 多拓扑泛化:人形 / 四足 / 机械结构统一表示
  • 即得骨架:输出为可直接驱动的层级骨骼
1B+ ParamsMulti-TopologyAuto-Rigging
运行时读数 · 骨架层
关节数
—
父子段
35
拓扑类型
Bipedal-M
三角面
—

滚动即生长:关节按骨骼层级自根向末梢逐级出现,右侧为同一主体的实时骨架状态。

Foundation Models · 02 / 05
SKINNINGGEN

智能蒙皮大模型自动权重生成

以生成式方法解算蒙皮权重,消除跨部件错误权重,突破关节区域精度瓶颈;多层服装、盔甲与辅助骨等复杂结构同样适用。

  • 1.3B+ 参数,蒙皮精度 96%,工序提效 85%+
  • 关节区域专项优化:肘、膝、腋下等高频穿帮区域
  • 复杂结构支持:多层服装 / 盔甲 / 辅助骨
1.3B Params96% AccuracyMulti-Layer
运行时读数 · 蒙皮层
参与顶点
—
权重置信
—
影响上限
4 / 顶点
跨肢渗透
0

扫描线经过处显示的是本站实时解算出的权重置信度热力图(低置信偏红、高置信偏青),并非贴图。

Foundation Models · 03 / 05
MOTIONGEN

多模态动作生成文本 / 视频 / 关键帧 → 动画

单阶段多模态统一框架:自然语言、视频片段与关键帧进入同一表示空间,配合 Agent Engine 多提示词编排,可控时序与空间语义。

  • TEXT → MOTION:中英文双语描述直接生成 3D 动画
  • VIDEO → MOTION:支持多人、运镜、遮挡等真实拍摄条件
  • KEYFRAMES → MOTION:大动作模型驱动智能插帧
Text→MotionVideo→MotionAgent Engine
运行时读数 · 动作层
当前片段
—
片段时长
— s
播放位置
— s
烘焙帧率
30 fps

滚动条就是时间轴:滚动进度被映射为动作片段的时间,紫色轨迹为右手末端的运动拖尾。

Foundation Models · 04 / 05
MOTIONPOLISH

动作精修大模型残留瑕疵一键修复

面向生产级动作的残差修正器:抖动、脚底滑动、网格穿插与骨骼畸形在单次生成中修复,瑕疵降低 5×,精修提效 2–6×,且无需重训即可适配新的动作分布。

  • 抖动:高频旋转噪声抑制
  • 脚底滑动:支撑期足部水平位移归零
  • 穿插与畸形:关节限位与体积一致性约束
抛光度 POLISH 随滚动
0 = 保留原始瑕疵100 = 完全精修
缺陷度量 · 实时实测
关节抖动 RMS
— mrad
抖动峰值
— mrad
脚底滑移
— cm
超限关节
—

四个数值都由当前帧的骨骼姿态直接量测:把抛光度拖到 100%,抖动与滑移会精确归零。

Foundation Models · 05 / 05
MOTIONDRIVE

实时角色驱动低延迟多模态控制

面向实时交互的驱动栈:语音、指令与环境感知多路输入融合,驱动全身动作与交互行为,长时间驱动仍保持稳定,玩家与角色实时同步。

  • 实时控制:键盘指令即时改变运动状态
  • 视线跟随:指针位置映射到头 / 颈 / 胸的注视链
  • 音频驱动:音量实时映射到头部与肩部姿态
W A S D SHIFT 奔跑

音频通道当前:合成信号(演示) · 点击按钮可切换为真实麦克风,授权失败会保留合成信号。

驱动遥测 · 实时实测
输入→骨骼
— ms
移动速度
— m/s
当前片段
—
帧率
—

在本页任意位置按下 W / A / S / D 即可接管角色;松开按键自动回到待机动作。

End-to-End Pipeline · 02

BUILD·ANIMATE·POLISH·DRIVE

// 从角色资产到实时交互,重构 3D 动画生产管线 —— 点击任一阶段,页面会跳转并从三维主体的对应状态继续

Benchmarks · 03

用 数据 说话

// 项目材料披露的模型侧指标(含实测与内部评测口径)

0%
蒙皮精度
SKINNING · ACCURACY
0B+
参数规模
FOUNDATION · PARAMS
0%
绑定提效
RIGGING · SPEED-UP · 60–90%
0×
动画提效
ANIMATION · 2–6× FASTER
0×
瑕疵降低
DEFECT · REDUCTION
0%
接近专业动捕
MOCAP · PARITY

注:上表数字来自项目材料(模型侧口径);页面 HUD 与各能力面板中的读数才是本站运行时的实测值,两者不做混用。

Research Publications · 04

Latest Research

// 面向计算机图形学、视觉与机器学习的同行评审工作

SIGGRAPH 2025arXiv:2506.02241

SkeletonGen: A Universal Foundation Model for Automatic 3D Character Rigging

A 1B-parameter transformer that predicts skeletal topology directly from raw 3D meshes, generalizing across humanoids, quadrupeds, and mechanical rigs in a single unified model.

Motus AI Lab · Tencent GamesREAD PAPER ↗
CVPR 2025arXiv:2503.11894

SkinningGen: Scalable Generative Skinning with 1.3B Parameter Foundation Model

A generative skinning model producing production-grade weights for multi-layered garments, armor, and auxiliary bones with 96% ground-truth agreement.

Motus AI Lab · Tencent GamesREAD PAPER ↗
ICCV 2025arXiv:2508.14712

MotionPolish: Production-Grade Motion Refinement via MDiT Architecture

Our motion diffusion transformer removes jitter, foot-sliding, and mesh interpenetration in a single generative pass, reducing artifact rate by 5× versus prior methods.

Motus AI Lab · Tencent GamesREAD PAPER ↗
NeurIPS 2025arXiv:2510.04829

MotionDrive: Real-Time Character Control with Multi-Modal Foundation Models

A latency-optimized inference stack fusing audio, text, and environment observations to drive full-body character animation at 60 Hz on a single consumer GPU.

Motus AI Lab · Tencent GamesREAD PAPER ↗
Live Playground · 05

体验 Motus Agent

// 这里是可真实运行的前端演示:提交指令会驱动页面上那具三维主体执行对应动作

◈

Text to Motion

BETA

输入自然语言描述,实时生成 3D 动画;支持中英文、多角色协同与可控时长。

▶

Video to Motion

V2.4

上传视频片段转换为 3D 动作数据,多人、运镜、遮挡场景均可解算。

◇

Auto Rigging

PROD

一键完成骨骼生成与智能蒙皮绑定,输出 FBX / GLB / USD 等通用格式。

DEMO NOTE

本页为纯前端演示:不连接任何推理服务,指令由本地语义路由解析后驱动页面内的实时角色;数值均为浏览器内实测,不含服务端生成耗时。

MOTUS AGENTLOCAL · READY
MOTUS Agent 就绪。可提交自然语言指令,例如“生成一个剑士挥剑的攻击动作”。
提示:右侧主体会同步播放生成结果;支持中文关键词:挥剑 / 翻滚 / 行走 / 绑定 / 挥手 / 旋转。
The Team · 06

About Motus AI Lab

不止生成动作,
更重构数字角色动画生产方式。

— Built at the frontier. Proven in game production.

腾讯游戏 Motus AI 团队聚焦 3D 角色动画全链路核心技术,构建覆盖角色搭建、动画生成、智能精修与实时交互的生成式动画基础模型体系。以自研统一技术基座连接五大核心模型,形成从静态角色资产到生产级动画、再到实时交互的完整 AI 原生管线。

✦
PILLAR / 01

全栈自研

从 3D 表征、基础模型到生产管线全链路自主构建,不依赖第三方黑盒。

✦
PILLAR / 02

原生协同

骨骼、蒙皮、动作与精修模型共享统一资产与数据语义,模块无缝拼接。

✦
PILLAR / 03

跨资产泛化

覆盖不同物种、结构与拓扑,适配写实、卡通、二次元多类型 IP。

✦
PILLAR / 04

生产级闭环

生成、检测、修复、编辑与实时驱动连成完整工业管线,已在多款上线产品验证。

// DEPLOYED ACROSS TENCENT GAMES TITLES
HONOR OF KINGS·PUBG MOBILE·LIGHT OF MOTIRAM·DELTA FORCE·NARAKA · BLADEPOINT
MOTUS
UNIFIED SUBJECT · REAL-TIME RIG
初始化渲染核心
  1. 载入渲染核心
  2. 构建骨架 · 36 关节
  3. 生成网格几何
  4. 解算蒙皮权重
  5. 绑定骨架
  6. 烘焙动作片段
  7. 首帧渲染

角色不使用预烘焙模型文件:骨架、权重与动作均在浏览器内实时生成。