AnyMove

patch-gg/anymoveRevisado por IA

Qué hace

Un conjunto de scripts y habilidades de Claude Code que crean animaciones para criaturas 3D con esqueleto (lobo, dragón, araña, demonio) sin un traje de captura de movimiento. Un modelo de video filma a la criatura de frente y de lado en un solo cuadro, un modelo de visión entrenado con esa criatura encuentra sus articulaciones en ambas vistas, y el par de vistas ubica cada articulación en 3D para que el esqueleto se pueda ajustar y exportar como GLB. Para gente técnica de 3D y videojuegos: necesitas comandos estilo Linux, Python 3.11, Blender 5.x, una tarjeta gráfica NVIDIA con CUDA (24 GB para entrenar) y una clave de pago de fal.ai para los clips.

Facilidad de instalación

D · terminal, varias herramientas o tarjeta específica · Linux

D en Linux, el único sistema para el que están pensadas las instrucciones: clonas el repositorio, creas un virtualenv con Python 3.11, instalas una compilación de PyTorch con CUDA, pones Blender 5.x en tu PATH, agregas una clave de fal.ai y ejecutas una cadena de scripts `tools/*.sh`; entrenar el lector de articulaciones necesita una tarjeta NVIDIA con 24 GB. Los esqueletos todavía se colocan a mano en vistas de cuadrícula. Un paso más pequeño funciona sin tarjeta gráfica: el README muestra cómo ajustar el rugido del dragón de ejemplo en la CPU.

Pronto: instala con 1 clic desde la app RepoPicks.

Números en GitHub

Estrellas: 448el 31 oct 2026
Descargas: 1183314 en la semana
Crecimiento: +448estrellas en 4 días

Estrellas a lo largo del tiempo

Datos

Funciona en: Linux
Necesitas instalar: Python, Tarjeta NVIDIA, Otras herramientas
Para compilar desde el código: Python, Tarjeta NVIDIA
Espacio en disco: 950 MB–4,3 GB · estimación
Cuentas o claves: fal.ai
Costo: Gratis, la API se paga · El código es Apache-2.0. Las partes de pago están listadas en el README ("Precios en fal a octubre de 2026"): alrededor de $0.26 por un clip de 5 segundos con dos cámaras, $0.40 por una malla de Tripo, y unos $12 por entrenar el LoRA opcional MiniMax H3. Un movimiento nuevo para una criatura existente cuesta alrededor de $0.52.
Licencia: Apache-2.0 (Permisiva)
Puede reemplazar: Move AI, DeepMotion
Última actualización: 27 oct 2026

Señales de riesgo (6)

AtenciónCuenta del dueño creada hace poco
Cuenta del propietario creada hace 23 días
revisión automática
AtenciónDependencias con vulnerabilidades conocidas
Dependencias fijadas con vulnerabilidades conocidas (OSV): torch: GHSA-rrmf-rvhw-rf47; pillow: GHSA-22hg-r758-rrw9, GHSA-24rc-8hj2-v98c, GHSA-254f-3936-288h
revisión automática
AtenciónLa licencia de lo que creas no es solo Apache
Sección de licencia del README: "MiniMax H3's open weights carry a community licence and hosted use on fal goes through fal's terms: check both before shipping what you make with them", y el LoRA del lobo publicado "is a LoRA on MiniMax H3, so MiniMax H3's community licence applies to it, not Apache-2.0." El nombre y las marcas de Patch también quedan excluidos de la licencia.
revisión con IA
InfoDescarga modelos y archivos de ejemplo la primera vez que se usa
requirements.txt: la base DINOv2 `facebook/dinov2-with-registers-base` figura como "downloaded on first use"; `tools/fetch_examples.sh` descarga los archivos de la versión ("13 MB mesh, 355 MB reader, 4 MB clip"), y PyTorch viene de `--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128`.
revisión con IA
InfoEl autor enumera casos que no funcionan
Sección "limits." del README: caminar con ocho patas no encaja ("The two views disagree about which legs are up (0.36-0.49)"), acostarse falla, "Video models drift" (MiniMax H3 sin modificar intercambió los colores de las extremidades en 2 de 5 clips de lobo), y el término de contacto con el suelo solo conoce nombres de patas al estilo lobo y dragón.
revisión con IA
InfoRepositorio de pocos días
Creado el 2026-10-27 con una sola versión (`examples-v1`, el mismo día) y ya con 359 estrellas; las comprobaciones automáticas también señalan que la cuenta del propietario tiene 23 días.
revisión con IA

La evidencia aparece en su idioma original.

Lo que Radar no pudo verificar

Si funciona en Windows (con WSL) o en Mac; los comandos y scripts de shell suponen un sistema estilo Linux y una tarjeta NVIDIA.
El uso real de disco después de que PyTorch, los pesos de DINOv2 y los archivos de ejemplo quedan en tu máquina.
Si la calidad de la animación coincide con las cifras del README en tu propia criatura y tu propia malla.
Cuánto cuesta todo el proceso en fal para un proyecto con varios movimientos, y si los precios de octubre de 2026 siguen vigentes.
Cuánto trabajo manual lleva colocar el esqueleto para una criatura que no se parece a los cuatro ejemplos.