前言
在角色動畫製作中，「姿勢建立」是影響後續【品質】與【效率】的關鍵步驟。
若姿勢在初期不夠自然，往往會導致【重心】與【四肢角度】需要大量修正，使【過場】、【打擊動作】與【動作草稿】的製作成本明顯增加。
Pose AI 正是針對這類前置需求所開發的工具。透過整合【神經網路推論】與【逆向運動學（IK）系統】，開發者可以更精準地控制角色關節位置，並結合圖片參考快速生成姿勢。
無論是【建立動畫草稿】、【過場動作草圖】，或是驗證動作邏輯，Pose AI 都能有效減少反覆試錯的負擔，加速產出流程。
Unity Pose AI 插件介紹
Pose AI 是一款專為 Unity 開發者設計的生成式 AI 姿態編輯工具，能夠在編輯器中即時【生成】並【微調】角色的身體姿勢。
其主要功能包括【角色骨架設定】、【神經控制系統啟用】、【姿態佇列管理】與【動畫資源輸出】，並可透過 GUI 面板進行多項視覺化操作。
開發者可依據實際需求，選擇【自動】或【手動】設定角色骨架，切換不同的控制模式，並對關節進行細部微調。
整體操作流程直觀，且具備【動畫預覽】與【圖片姿勢生成】等功能，對於角色動畫的【初期規劃】與【快速驗證】格外實用。
功能特色
- 整合【AI】與【IK】的關節控制系統
Pose AI 同時支援【神經網路】與【逆向運動學控制】，開發者可針對【頭部】、【四肢】、【骨盆】等關節設定控制權限，並依需求靈活切換模式，有效提升姿態調整的【精準度】與【彈性】。 - 【圖像導入】與【姿勢自動生成】
透過「Generate Pose from Image」功能，開發者可輸入參考圖片，自動產生對應姿勢，進一步進行細部微調；此功能特別適合從【概念設計】或【參考圖】快速轉化為可用的角色姿態。 - 【姿態佇列】與【動畫資源輸出】
支援將多個姿勢加入佇列後，一鍵輸出為 Animation Asset，並提供動畫預覽功能協助評估動作流暢度；此功能可大幅提升【動作草稿】與【原型製作】的效率。
適用場景
- 【角色動作草稿】與【過場動畫初稿】建立
在建立【攻擊】、【移動】或【待機】等基本動作時，可使用 Pose AI 快速產生關鍵姿態，進行【初步測試】與【視覺驗證】，為後續精細動畫打下基礎。 - 使用參考圖快速導出動作方向
開發者可匯入參考圖片生成姿勢，作為【姿態構圖】或【肢體語言】的起始點，縮短從構想到實作的落地時間，提升【提案】或【prototyping】的效率。 - 【原型設計】與【系統測試】中的動作填充
在遊戲開發初期，常需具備基礎動畫以利【系統驗證】與【使用者測試】；Pose AI 可快速製作可播放動畫資源，供【角色控制器】、【鏡頭系統】等模組進行早期【整合】與【測試】。
Unity Pose AI 插件下載安裝
Asset Store 下載連結：Pose AI
Unity Pose AI 依賴項
此資源需要安裝外部套件 Barracuda v3.0.0。
安裝路徑：Window > Package Manager > Add package by name > com.unity.barracuda
Unity Pose AI 快速開始
Pose AI 編輯器是一款生成式 AI 工具，旨在輔助動畫製作和姿態創作。
此編輯器使用學習到的逆向運動學（IK）技術，基於施加於各個關節的約束來預測和估算身體位置。
1．自動設定角色
- 按鈕：Auto-Setup Character
- 此按鈕利用 AI 和 IK 系統自動為角色進行動畫設定。它透過配置角色的必要組件和設置，簡化了初始設置流程。
2．手動角色設定
- 字段：Character (Game Object)
- 允許您選擇用於動畫的角色遊戲物件。
- 字段：Character Prefab Instance (Game Object)
- 允許您選擇一個角色的預製體實例，以保持設定和測試的一致性。
- 可展開區域：Skeleton Transforms List
- 提供角色骨骼變換的詳細列表，以便進行精確的控制和調整。此清單主要用於讓您檢查自訂角色是否包含 52 個變換。
- 按鈕：Populate Skeleton Transforms
- 根據命名規則，使用角色的骨骼結構填充骨骼變換列表，使其更易於管理和編輯骨骼配置。此方法對命名敏感。
3．神經網絡模型
- 欄位：Neural Network Models (NN List)
- 顯示可用的神經網路模型數量。可依動畫的複雜度和需求進行調整。
4．神經控制裝備
- 按鈕：Neural + IK
- 活化神經控制裝備，同時使用神經網路預測和逆向運動學，實現全面的動畫控制。
- 按鈕：IK Only
- 僅使用逆向運動學活化控制裝備，不使用神經網路預測。
- 關節控制按鈕：Hips, Head, Left Arm, Right Arm, Left Leg, Right Leg
- 用於切換特定關節的神經控制和 IK 控制的獨立按鈕。這允許對動畫過程進行細粒度控制，可以獨立啟用或停用每個關節的 AI 驅動預測。目前活化的 AI 功能狀態也會透過材質更新進行視覺回饋。
- 全域控制按鈕
- 按鈕：All - 同時為所有關節啟用神經和 IK 控制。
- 按鈕：None - 停用所有關節的神經和 IK 控制。
- 骨骼調整按鈕
- 按鈕：Fix Skeleton - 根據神經和 IK 預測應用修復，校正骨骼的任何錯位或問題。
- 按鈕：Reset Skeleton - 將骨骼重置到其預設狀態，移除所有已套用的神經或 IK 調整。
5．場景 GUI 設置
- 滑桿：Snap Speed
- 調整姿態調整過程中骨骼吸附的速度。數值越高吸附越快。值越低則會使用球面線性內插法緩慢地將四元數移動到目標位置。如果您的顯示卡效能較低，請增加此值。
- 複選框：Show Bone Labels
- 切換場景中骨骼標籤的顯示，以便於辨識和操作。
- 顏色設定：
- Selected Color - 用於高亮顯示已選取骨骼或關節的顏色。
- IK Controlled Color - 用於高亮顯示 IK 控制的骨骼或關節的顏色。
- AI Controlled Color - 用於高亮顯示 AI 控制的骨骼或關節的顏色。
- 姿態隊列管理：
- 按鈕：Add Pose to Queue - 將目前姿態加入動畫佇列。
- 按鈕：Delete Pose Queue - 刪除目前動畫佇列中的所有姿態。
- 按鈕：Generate Animation Asset - 根據佇列中的姿態產生動畫資源。
- 當前姿態幀與幀間隔
- Current Pose Frame - 顯示目前姿態幀的索引。
- Frame Interval (s) - 設定捕捉姿態的時間間隔（以秒為單位）。
6．姿態估計
- 字段：Input Image (Texture 2D)
- 允許您選擇一張用於姿態估計的圖片。此圖片可以是任何解析度。請注意：請確保匯入的圖片已設定為可讀且 NPOT。在內部，圖片將被縮放為 1:1，圖片的寬高比越接近 1:1，效果越好。
- 按鈕：Generate Pose from Image
- 根據選定的輸入圖片產生一個姿態。請注意，如果圖片的寬高比不是 1:1，它將被縮放以適應方形框架，這可能會影響結果。
7．姿態預覽
- 欄位：Pose Clip
- 允許您選擇要預覽的動畫片段。
- 滑塊：Playback Speed
- 調整預覽視窗中動畫的播放速度。請注意，這並非實際動畫速度的精確表示，它是基於內部設定的幀間時間間隔計算的。
- Animation Preview Window
- 顯示選定的動畫片段，讓您可以視覺評估所產生的動畫。此功能使用 Models 資料夾中名為 RagdollAnimationPreview.fbx 的預製體，並改變其姿態以在編輯器中顯示。
Unity Pose AI 神經網絡架構
系統使用前饋網絡預測肢體位置，並使用 ResNet 進行姿勢預測。
前饋神經網絡由全連接層與 ReLU 活化函數交錯組成。
架構如下：
- 輸入層：
- 網路的輸入傳遞到第一個 Gemm（通用矩陣乘法）層。
- 第一個 Gemm 層（全連接層）：
- 此層在輸入和大小為 128×4 的權重矩陣 B 之間執行矩陣乘法，然後加入一個大小為 128 的偏壓向量 C。
- 權重矩陣 B 在乘法前進行轉置。
- 第一個 ReLU 激活層：
- 第一個 Gemm 層的輸出透過 ReLU（線性整流單元）活化函數，並應用逐元素非線性變換。
- 第二個 Gemm 層（全連接層）：
- ReLU 啟動的輸出被饋送到另一個 Gemm 層。
- 此層將輸入乘以大小為 128×128 的權重矩陣 B，並加入一個大小為 128 的偏壓向量 C。
- 權重矩陣 B 在乘法前再次轉置。
- 第二個 ReLU 激活層：
- 第二個 Gemm 層的輸出透過另一個 ReLU 啟動函數。
- 輸出 Gemm 層（全連接層）：
- 第二個 ReLU 啟動的輸出被饋送到最終的 Gemm 層。
- 此層執行與大小為 204×128 的權重矩陣 B 的矩陣乘法，並加入一個大小為 204 的偏壓向量 C。
- 權重矩陣 B 在乘法前進行轉置。
- 輸出：
- 網路的最終輸出具有固定的形狀，系統會根據輸入切換不同的神經網路來協調運動。
Unity Pose AI 姿勢生成神器相關介紹 & 教學影片
Pose AI
Unity Pose AI 姿勢生成神器相關網站 & 插件載點
【Pose AI】
Pose AI 官方網站：Pose AI
Asset Store 下載連結：Pose AI
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特約作家簡介
經中華網龍遊戲 企劃進入遊戲圈，然後被雷打到去學 程式前後端又學了點 設計再 帶帶幾個研發團隊，見證了 3D 渲染技術及遊戲引擎互相進步，也見證了研發代理的更迭與博弈遊戲的興起，再毅然研究起 SEO 網路行銷與 社群廣告投放，深信自研自賣才是最大贏家，期望能為台灣研發重回輝煌時光貢獻一點力量。如果你也有 遊戲夢，歡迎交流認識。
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