Qing Shuai
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💡Introducing 𝑼𝑴𝑶 -- one unified model that unlocks motion foundation model (HY-Motion @TencentHunyuan) priors for 𝟏𝟎+ 𝐭𝐚𝐬𝐤𝐬: 𝐞𝐝𝐢𝐭𝐢𝐧𝐠, 𝐫𝐞𝐚𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐠𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧, 𝐬𝐭𝐲𝐥𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧, 𝐭𝐫𝐚𝐣𝐞𝐜𝐭𝐨𝐫𝐲 𝐜𝐨𝐧𝐭𝐫𝐨𝐥, 𝐨𝐛𝐬𝐭𝐚𝐜𝐥𝐞 𝐚𝐯𝐨𝐢𝐝𝐚𝐧𝐜𝐞, 𝐤𝐞𝐲𝐟𝐫𝐚𝐦𝐞 𝐢𝐧𝐟𝐢𝐥𝐥𝐢𝐧𝐠... (1/8)
🌐 Webpage: oliver-cong02.github.io/UMO.github.io/
📄 Paper: arxiv.org/abs/2603.15975
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✨Thinking with Blender~
Meet VIGA: a multimodal agent that autonomously codes 3D/4D blender scenes from any image, with no human, no training!
@berkeley_ai #LLMs #Blender #Agent 🧵1/6
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テンセント、オープンソースのモーション生成モデル「HY-Motion 1.0」を試してみる。Comfy UI対応していたので組み込んでみた。テキストでアニメーション生成できちゃうって凄いな...。しかも割と生成が高速。
cgworld.jp/flashnews/01-2…
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ComfyUI experiment #1
Currently testing this Text2Animation from HY-Motion. It's an interesting approach and still requires some cleanup. Took 30 seconds to generate a 12 seconds animation. Then got it retargeted for UEFN characters.
I have a big list of ComfyUI tests I want to do. Maybe 360 environments So far i like to run this stuff locally on my GPU.
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Tencent HY-Motion 1.0 をテスト②
ワークフロー
Nanobanana で画像生成 → Hunyuan3D でモデル生成 →
Hunyuan3D でリギング → ComfyUI＋Hunyuan Motion でアニメーション作成 → Unity に統合
テスト結果
🐰 ダンス：全体的にとても良い仕上がり。動きも滑らか
🐰 ボクシング（ジャブ）：関節部分はやや不自然な点があるものの、腕の振りやパンチの勢いは非常に良い
現時点では、この分野において
@TencentHunyuan は世界最強クラスと言っても過言ではありません。
UV 展開の精度がさらに向上すれば、本当に無敵になると思います。
2026.01.04
#3Dモデリング #ゲーム開発 #インディーゲーム #IndieGame #kanaworksai #ComfyUI #hunyuan
KANA@KanaWorks_AI
0からでも高品質なゲームを作れる時代が来るかも。 🐰Tencent HY-Motion 1.0 をテストしてみました。 このモデルは、自然言語を 3D キャラクターアニメーションに変換できます。 つまり、モデル生成 → ボーン（リギング） → その後はテキストだけでキャラクターを動かせる、という流れです。 現時点では、立つ・座る・歩く・スクワット・腹筋・ゴルフスイング・掃除などの原子動作が生成可能。 さらに、動画で示されているような「座ってドラムを叩く」「地面の物を拾う」といった複合動作にも対応しています。 🐰「片膝をつき、背中に隠していたバラを取り出し、目の前の恋人に差し出す」という複合動作を試しました。4つの生成結果のうち、1つはほぼ意図どおりに完成し、他はまだ改善の余地あり、という印象です。 これは本当にエキサイティングなスタートだと思います。しかもオープンソースという点が素晴らしいです。@TencentHunyuan さん、本当にありがとうございます。 2026年には、「言語 → 3Dキャラクターアニメーション」は大きな飛躍を迎えると確信しています。 完全に0からの個人でも高品質なゲームを開発できる時代が、確実に現実のものになりつつあります。 ワクワク 2025.12.30 #3Dモデリング #ゲーム開発 #インディーゲーム #Indiegame #kanaworksai
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Work hard for this project!
Tencent Hy@TencentHunyuan
✨We are excited to open-source Tencent HY-Motion 1.0, a billion-parameter text-to-motion model built on the Diffusion Transformer (DiT) architecture and flow matching. Tencent HY-Motion 1.0 empowers developers and individual creators alike by transforming natural language into high-fidelity, fluid, and diverse 3D character animations, delivering exceptional instruction-following capabilities across a broad range of categories. The generated 3D animation assets can be seamlessly integrated into typical 3D animation pipelines.🎮🎥 Highlights: 🔹Billion-Scale DiT: Successfully scaled flow-matching DiT to 1B+ parameters, setting a new ceiling for instruction-following capability and generated motion quality. 🔹Full-Stage Training Strategy: The industry’s first motion generation model featuring a complete Pre-training → SFT → RL loop to optimize physical plausibility and semantic accuracy. 🔹Comprehensive Category Coverage: Features 200+ motion categories across 6 major classes—the most comprehensive in the industry, curated via a meticulous data pipeline. 🌐Project Page: hunyuan.tencent.com/motion 🔗Github: github.com/Tencent-Hunyua… 🤗Hugging Face: huggingface.co/tencent/HY-Mot… 📄Technical report: arxiv.org/pdf/2512.23464
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@carlosedubarret @jagar001 Hello, Carlos. I haven't checked out 3D yet, because I found out that previous work doesn't work in 2D either. The problem of tilting may also exist, I will find a way to solve it later when I have time.
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Amazing! Just discovered that #EasyMoCap can handle such complex movements seamlessly. No extra information required, just a single video input.👏 #AI #MotionCapture
Code: github.com/zju3dv/EasyMoc…
Source @jagar001 : twitter.com/jagar001/statu…
杉口秀樹（株式会社モーションアクター）@jagar001
軽快で派手に回避するモーション （近藤直央ver） #モーションアクター
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Ahaha tried EasyMocap for monocular video. Something went wrong)) Still not bad for scenes without complex jumps. Any suggestions how to fix it?
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