NVIDIA MotionBricks：開源的實時動作生成模型，給目標姿態就補出中間動作

MotionBricks 是 NVIDIA Research 在 SIGGRAPH 2026 公開的實時動作生成模型，程式碼與權重都已放出。它把動作當成補間題：給出角色最近四幀，再給最多四個目標姿態，中間怎麼走、走多久由模型自己算。論文寫單模型覆蓋 35 萬段動作，跑出 15000 FPS、2 毫秒延遲。

MotionBricks 是什麼

它出自 NVIDIA 的 GEAR 實驗室，合作者來自 ETH 蘇黎世、西蒙弗雷澤大學與得州大學奧斯汀分校，論文登在 ACM Transactions on Graphics 45 卷 4 期。

• 定位：實時動作生成模型，不訓練控制策略，只管幀與幀之間怎麼走。
• 規模：單模型吃下 35 萬段動作，實際訓練子集是 31 萬多段真人捕捉。
• 速度：論文標稱 15000 FPS、2 毫秒延遲，測試卡是一張 RTX 4090，別外推到其他卡上。
• 開源：程式碼 Apache-2.0，文件與素材 CC-BY-4.0，模型權重另籤一份模型協議。
• 熱度：截稿時 GitHub 793 星、71 個 fork，倉庫至今一個正式版本都沒發過。

MotionBricks 怎麼補出中間動作

它把長動作切成小段，一段只補 0.6 到 1.9 秒。連續動作不是一次算出來的，而是前一段接後一段滾出來的。

• 上下文：取角色最近四幀姿態，帶著當前速度與重心一起作為條件。
• 目標：一到四個目標姿態，給一個定落點，給多個連到達速度也定。
• 切段：一次出 6 到 16 個動作詞，每個詞四幀，合起來 24 到 64 幀。
• 去邊：首尾各砍三幀接縫，剩 18 到 58 幀可用，按每秒 30 幀播放。
• 模塊：根骨模型 4040 萬參數，姿態模型 1.365 億，解碼器 2340 萬，三塊合計兩億。
• 串接：播完把最後四幀當新上下文，方向一變就立刻重新規劃路徑。

MotionBricks 的智慧組件

智慧組件（Smart Primitive）是它跟純補間模型的分界：把一段互動寫成圍繞物體的幾個目標姿態，模型負責接近、接觸和收尾。

• 移動：應用給速度、朝向和風格，走路、慢跑、蹲行走同一套介面。
• 風格：殭屍步、瘸腿、蹦跳、橫移等六種，切換不用重新訓練模型。
• 互動：翻長凳、坐下、拾劍，寫成幾個姿態就是一件可複用組件。
• 轉向：目標姿態跟著物體一起轉，同一張長凳從哪個方向都能翻過去。
• 門檻：論文說沒有動畫經驗的人，在 UE5 裡十分鐘就能做一個出來。

MotionBricks 怎麼跑起來

官方不給安裝包，只給程式碼倉庫。倉庫裡已經塞好 ONNX 模型，跟著 README 走四條命令就能看到畫面。

1.裝前置：Git LFS 用來拉大檔案，uv 用來管 Python 環境。

2.拉下倉庫後執行 git lfs pull 和 uv sync，把依賴一次裝齊。

3.首次啓動會編譯 TensorRT 計劃，要等幾分鐘，之後快取在 .trt-cache。

4.跑 uv run python -m app.inbetweener_demo，自己擺姿態看補間效果。

硬體門檻是硬性的：運行時基於 TensorRT，必須有 NVIDIA 顯卡，官方只在 Windows 與 Linux 的 RTX 4090 上測過。想接自己的引擎就走 runtime API，模型格式是 ONNX opset 17。

MotionBricks 現在缺什麼

• 顯卡：Mac 的 M 系列、AMD 卡和純 CPU 都跑不了，社區已經開了在等。
• 真機：模型卡寫明生成的動作沒有驗證過能直接驅動機器人身體。
• 資料：附帶的人體 BVH 與 G1 樣例只許內部評估，不能拿去商用。
• 版本：沒有 Release，只有主分支和 v0.2.0 提交，介面隨時可能改動。
• 演示：論文裡那段兩分四十秒的 UE5 成片沒開源，有人開 issue 在問。

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