宁鸿

MotionWeaver 是一套面向 Unreal Engine 游戏开发的 AI 驱动角色动作生成系统，旨在解决传统游戏动画制作成本较高、动画资产复用困难、复杂动作衔接不自然，以及角色运动与动画表现难以协调等问题。 项目以神经网络动作生成技术为核心，结合游戏引擎的角色运动系统，实现从动画数据采集、模型训练到动作推理与引擎集成的完整技术流程。 主要功能包括： 动画数据采集与处理： 支持从 Unreal Engine 动画资产中提取骨骼姿态、位置、旋转及时间序列信息，完成骨骼映射、数据清洗、质量审核与训练数据集构建。 AI 动作模型训练： 提供基于深度学习的动作表示学习、姿态预测与生成模型训练功能，支持模型检查点管理、训练指标记录及实验评估。 条件动作生成： 利用角色根运动轨迹、历史动作状态及参考姿态等条件，生成连续骨骼动作，研究不同运动条件下的动画生成效果。 复杂动作约束： 针对跑酷、跨越障碍等复杂场景，支持参考姿态引导及关键帧约束，改善动作准确性与空间匹配效果。 UE 动画集成与验证： 提供模型推理与 Unreal Engine 动画系统的集成和实验验证能力，支持生成动作的预览、重建、测试及效果分析。 模型评测与对比： 通过骨骼位置误差、运动连续性、关键帧约束误差等指标，对不同模型及优化方案进行定量分析。 项目主要面向游戏角色动画生成、AI 动画技术研究和游戏开发工具链建设，为智能角色运动与游戏动画自动化提供技术基础。