O Uthana se organiza em três capacidades que se reforçam. Em Models, converte vídeo 2D em movimento 3D editável e gera movimento a partir de descrições textuais que podem especificar ação, sequência, ritmo, postura e estilo. Em Embodiment, faz retargeting desse movimento entre diferentes esqueletos bípedes e adapta o movimento humano a representações de juntas de robôs humanoides, além de auto-rigging para adicionar esqueleto a um personagem sem rig. Em Data, oferece movimento capturado em estúdio — mais de 1.000 horas em coleções, a partir de um conjunto AAA de 120 câmeras — além de serviços para converter coleções de vídeo do mundo real em datasets estruturados de pose e movimento 3D com rótulos e segmentação para treinar IA.
O público inclui estúdios de jogos que precisam de animação de personagem pronta para produção, equipes de simulação e robótica que treinam IA física, e laboratórios que constroem modelos de mundo. O movimento pode ser pré-visualizado no navegador, aplicado a um personagem compatível e exportado em FBX, GLB ou BVH editáveis, ou em formatos tabulares para pipelines de treinamento. A plataforma cita métricas como menos de 50 ms até o primeiro token de movimento, mais de 45.000 personagens animados e mais de 1,7 milhão de segundos de movimento gerado.
Para desenvolvedores, o Uthana expõe uma única API GraphQL cobrindo geração, extração de movimento de vídeo, retargeting e auto-rigging, além de plugins para Blender e Maya e um servidor MCP do Uthana para Claude, Codex e Cursor. Ele reconhece com honestidade que o retargeting para robôs entrega movimento na representação de destino, mas não fornece por si só uma política de controle, um modelo dinâmico nem garantia de execução em hardware.
