Uthana

Uthana ist um drei Fähigkeiten herum aufgebaut, die sich gegenseitig verstärken. Unter Models wandelt es 2D-Video in editierbare 3D-Bewegung um und erzeugt Bewegung aus Textbeschreibungen, die Aktion, Abfolge, Tempo, Haltung und Stil festlegen können. Unter Embodiment überträgt es diese Bewegung per Retargeting zwischen verschiedenen zweibeinigen Charakterskeletten und adaptiert menschliche Bewegung an Gelenkdarstellungen humanoider Roboter, dazu Auto-Rigging, um einem ungeriggten Charakter ein Skelett hinzuzufügen. Unter Data bietet es studioerfasste Bewegung – über 1.000 Stunden in Sammlungen aus einem AAA-Setup mit 120 Kameras – sowie Dienste, die reale Videosammlungen in strukturierte 3D-Pose- und Bewegungsdatensätze mit Labels und Segmentierung für KI-Training verwandeln.

Die Zielgruppe reicht von Game-Studios, die produktionsreife Charakteranimation brauchen, über Simulations- und Robotikteams, die Physical AI trainieren, bis zu KI-Labors, die World Models bauen. Bewegung lässt sich im Browser voranschauen, auf einen kompatiblen Charakter anwenden und als editierbares FBX, GLB oder BVH exportieren – oder in Tabellenformaten für Training-Pipelines. Die Plattform nennt Kennzahlen wie unter 50 ms bis zum ersten Motion-Token, über 45.000 animierte Charaktere und mehr als 1,7 Millionen Sekunden generierter Bewegung.

Für Entwickler bietet Uthana eine einzige GraphQL-API für Generierung, Bewegungsextraktion aus Video, Retargeting und Auto-Rigging sowie Plugins für Blender und Maya und einen Uthana-MCP-Server für Claude, Codex und Cursor. Ehrlich vermerkt wird, dass Robot-Retargeting Bewegung in der Zieldarstellung liefert, aber selbst keine Control Policy, kein Dynamikmodell und keine Garantie für Hardware-Ausführbarkeit bereitstellt.