DeepMotion vs Text-To-4D

DeepMotion ofrece captura de movimiento y seguimiento corporal impulsados por IA que permiten a los usuarios crear animaciones 3D a partir de videos rápidamente, desde cualquier navegador web. Su plataforma Animate 3D convierte videos normales en animaciones de cuerpo completo sin necesidad de marcadores ni hardware especial. Esto hace que la captura de movimiento sea accesible para creadores independientes, educadores y desarrolladores de juegos que desean dar vida a personajes digitales con movimientos realistas. La plataforma soporta personajes personalizados y se integra con formatos 3D populares, facilitando la exportación para juegos, VR y proyectos de animación.

DeepMotion también cuenta con MotionGPT, una herramienta que genera animaciones a partir de comandos de texto, ampliando las posibilidades creativas para usuarios que quieren crear movimiento sin necesidad de grabar. La compañía está construyendo una plataforma grande de animaciones 3D generadas por IA orientada a democratizar la creación de movimiento de humanos digitales. Los usuarios pueden ganar créditos gratuitos de animación etiquetando y corrigiendo animaciones, lo cual ayuda a mejorar los modelos de IA.

El servicio soporta seguimiento facial y de manos, con costos adicionales en créditos por estas funciones. Ofrece un Rotoscope Pose Editor para correcciones de animación cuadro por cuadro, permitiendo a los usuarios mejorar la calidad del movimiento y recuperar créditos. La API de DeepMotion permite su integración en otros flujos de trabajo, acelerando los ciclos de desarrollo para socios.

Los planes de precios incluyen una tier freemium con créditos gratuitos mensuales para uso personal y suscripciones de pago que ofrecen límites superiores de créditos, procesamiento prioritario y creación ilimitada de animaciones. La plataforma soporta múltiples formatos de video de entrada y exporta animaciones en formatos FBX, BVH, MP4 y GLB. DeepMotion enfatiza la facilidad de uso, sin requerir equipo especial, y proporciona documentación extensa y soporte comunitario a través de Discord.

En general, DeepMotion destaca por hacer que la captura de movimiento y la generación de animaciones con IA sean accesibles, asequibles y flexibles para una amplia gama de usuarios, desde aficionados hasta profesionales. Su combinación de captura basada en video, texto a animación y programas de obtención de créditos ofrece un ecosistema único para crear movimiento humano digital.

Text-To-4D, también conocido como MAV3D (Make-A-Video3D), genera escenas dinámicas tridimensionales a partir de descripciones de texto simples. Utiliza un campo de radiación neural dinámico de 4D (NeRF) optimizado para mantener la apariencia, densidad y movimiento coherentes de la escena, aprovechando un modelo de difusión de Texto-a-Video. Esto permite crear videos dinámicos que pueden ser visualizados desde cualquier ángulo de cámara y integrados en diversos entornos 3D.

A diferencia de los métodos tradicionales de generación 3D, MAV3D no requiere datos de entrenamiento en 3D o 4D. En su lugar, se basa en un modelo de Texto-a-Video entrenado únicamente con pares de texto e imagen y videos no etiquetados, lo que lo hace accesible para usuarios sin conjuntos de datos especializados. Este enfoque abre nuevas posibilidades para creadores, desarrolladores e investigadores interesados en generar contenido dinámico 3D inmersivo a partir de indicaciones de texto.

La herramienta está diseñada para un público amplio, incluyendo desarrolladores de juegos, animadores y creadores de contenido de realidad virtual que desean producir rápidamente escenas dinámicas en 3D sin necesidad de modelado o animación manual. Ofrece un valor único al combinar generación basada en texto con salida de escenas dinámicas en 3D, que puede ser utilizada en aplicaciones interactivas o narrativas visuales.

Desde el punto de vista técnico, el método integra un NeRF de 4D con un modelo de difusión de Texto-a-Video para garantizar la coherencia de movimiento y apariencia a lo largo del tiempo y el espacio. Esto resulta en escenas dinámicas suaves y realistas que pueden ser exploradas desde múltiples puntos de vista. El sistema mejora las bases internas previas al producir videos en 3D de mayor calidad y coherencia a partir de entradas textuales.

En general, Text-To-4D destaca como el primer método conocido para generar escenas 3D completamente dinámicas a partir de texto, cerrando la brecha entre la generación de videos basada en texto y la síntesis de escenas en 3D. Ofrece una solución flexible e innovadora para crear contenido inmersivo sin necesidad de datos complejos en 3D o animación manual.