Uthana

Uthanaは互いに補強し合う3つの能力を軸にしています。モデルでは、2D動画を編集可能な3Dモーションに変換し、動作・順序・テンポ・姿勢・スタイルを記述したテキストからモーションを生成します。具身(エンボディメント)では、異なる二足キャラクター骨格へモーションをリターゲティングし、人体の動きをヒューマノイドロボットの関節表現に適応させ、さらに自動リギングで未リグのキャラクターにスケルトンを付与します。データでは、120カメラのAAA制作環境で収録した1,000時間以上のモーションを提供し、実世界の動画コレクションをラベルや時間セグメント付きの構造化3Dポーズ・モーションデータセットに変換するサービスも展開しています。

主な対象は、制作にそのまま使えるキャラクターアニメーションを必要とするゲームスタジオ、フィジカルAIを訓練するシミュレーション・ロボティクスチーム、ワールドモデルを構築するAIラボです。モーションはブラウザでプレビューし、対応キャラクターに適用し、編集可能なFBX・GLB・BVHで書き出せるほか、訓練パイプライン向けの表形式でも出力できます。最初のモーションtokenまでの時間50ms未満、45,000体以上のキャラクターをアニメーション化、生成モーション累計170万秒以上といった指標を掲げています。

開発者向けには、生成・動画からのモーション抽出・リターゲティング・自動リギングをカバーする単一のGraphQL APIに加え、BlenderとMayaのプラグイン、Claude・Codex・Cursor向けのUthana MCPサーバーを提供します。ロボットリターゲティングは目標表現のモーションを出力するもので、制御ポリシーや動力学モデルそのものを提供するわけではなく、ハードウェア上で実行可能であることを保証しない点も正直に明記しています。