ⓒ Dexter Studios Dexter Studios在计算机动画领域历史最悠久的国际学会上荣获大奖，展现了其世界顶尖的技术实力。 文化内容专业企业Dexter Studios（代码：206560，以下简称Dexter）宣布，在瑞士日内瓦举行的“CASAXR 26”上，公司发表了以“基于AI的3D动作检索技术”为主题的学术论文。Dexter的论文获得了业界评论家的一致好评，并荣获“最佳应用技术奖”。该论文还计划刊登在由拥有200年传统全球学术出版社Wiley（威立）出版的学术期刊《CAVW》（计算机动画与虚拟世界，Computer Animation and Virtual Worlds）上。 CASAXR（前身为CASA）由国际计算机图形学学会（CGS）主导，于1988年作为全球首个计算机动画领域的学术会议创立。在迎来第39届的历程中，该会议已成为代表虚拟数字人及计算机动画领域、在世界上享有最悠久历史和最高权威的国际论坛。为了顺应扩展现实（XR）的爆发式增长，该学会自今年起在原有名称中加入了“XR”，正式更名为“CASAXR”，并转型为面向未来的AI与沉浸式技术学会，吸引了学术界和科技企业的广泛关注。 Dexter在此次会议上发表了题为《无需基于视频学习的3D动作检索技术（VMR: Training-Free 3D Motion Retrieval from Video）》的论文。其核心内容是：当用户想要在动作捕捉数据库中查找特定的3D动作时，无需通过文本组合进行搜索，只需输入一段示例视频，AI就会通过分析其动力学特征，自动检索出最相似的3D动作数据。该技术打破了传统AI模型必须用主观语言描述动作的局限，实现了仅凭一段包含特定动作的视频即可进行直观检索的重大突破。 在利用学术界标准数据集进行的功能评估中，该技术创下了99.66%的准确率。这一卓越性能远超文本驱动型AI模型的准确率（77.48%）——后者是由确立了虚拟数字人领域世界标准的知名机构“德国马克斯·普朗克智能系统研究所”所开发的。如今，即便输入YouTube饭拍视频、2D动画、AI生成视频等视觉领域（Visual Domain）完全不同的画面，该技术也能排除其他干扰因素，仅精准判读动作的本质，从而输出相似度达0.899以上的精密检索结果。即便输入数据库中没有完全一致的全新动作，它也能以平均0.927的高相似度找出最接近的替代动作。由于检索出的相似3D动作只需经过微调即可直接应用于项目，因此能将制作效率提升至极致。 此外，该技术的另一大特点是采用了“模块化流水线（Modular Pipeline）”架构，而不是盲目训练和构建一个复杂的单一AI模型。该架构将目标人物分离、动作3D重建、动作检索等核心功能拆分为独立的模块，各个模块均可实现单独更换。作为一种“免训练（Training-Free）”的AI模型，它无需进行额外的系统开发，便能直接应用随时更新的最新开源模型；且即使升级到最新模型，也完全不会产生数据二次训练的成本。 随着该技术的成功开发，在制作电影、游戏、VR（虚拟现实）等数字内容时，创作者能够即时查找并反复利用此前构建的海量3D动作数据，从而将现有数据库资产的价值发挥到极致。由于可以直接调用具备物理精准性的动作数据，相比于重新进行动作捕捉，或者对错误率高、需要繁重后期处理的AI生成动作进行二次修正，该技术确保了极高的作业效率。 发表该论文的Dexter R&D研究所副所长Jae-ho Lim（音译）表示：“这一技术案例不仅利用最新的开源资源构建了可随时更新的模块化流水线，同时还确保了独一无二的作业性能。领先的AI技术开发不仅提高了制作流水线的效率，还极大地提升了Dexter自身拥有的优质数据库的实用价值。”
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