MotionBricks 是 NVIDIA Research 在 SIGGRAPH 2026 公开的实时动作生成模型，代码与权重都已放出。它把动作当成补间题：给出角色最近四帧，再给最多四个目标姿态，中间怎么走、走多久由模型自己算。论文写单模型覆盖 35 万段动作，跑出 15000 FPS、2 毫秒延迟。
它出自 NVIDIA 的 GEAR 实验室，合作者来自 ETH 苏黎世、西蒙弗雷泽大学与得州大学奥斯汀分校，论文登在 ACM Transactions on Graphics 45 卷 4 期。
它把长动作切成小段，一段只补 0.6 到 1.9 秒。连续动作不是一次算出来的，而是前一段接后一段滚出来的。
智能组件（Smart Primitive）是它跟纯补间模型的分界：把一段交互写成围绕物体的几个目标姿态，模型负责接近、接触和收尾。
官方不给安装包，只给代码仓库。仓库里已经塞好 ONNX 模型，跟着 README 走四条命令就能看到画面。
1.装前置：Git LFS 用来拉大文件，uv 用来管 Python 环境。
2.拉下仓库后执行 git lfs pull 和 uv sync，把依赖一次装齐。
3.首次启动会编译 TensorRT 计划，要等几分钟，之后缓存在 .trt-cache。
4.跑 uv run python -m app.inbetweener_demo，自己摆姿态看补间效果。
硬件门槛是硬性的：运行时基于 TensorRT，必须有 NVIDIA 显卡，官方只在 Windows 与 Linux 的 RTX 4090 上测过。想接自己的引擎就走 runtime API，模型格式是 ONNX opset 17。
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