AnyMove

patch-gg/anymoveRevisado por IA

O que faz

Um conjunto de scripts e habilidades do Claude Code que criam animações para criaturas 3D com esqueleto (lobo, dragão, aranha, demônio) sem um traje de captura de movimento. Um modelo de vídeo filma a criatura de frente e de lado num só quadro, um modelo de visão treinado nessa criatura encontra suas articulações nas duas vistas, e o par de vistas posiciona cada articulação em 3D para que o esqueleto possa ser ajustado e exportado como GLB. Para gente técnica de 3D e jogos: você precisa de comandos estilo Linux, Python 3.11, Blender 5.x, uma placa de vídeo NVIDIA com CUDA (24 GB para treinar) e uma chave paga da fal.ai para os clipes.

Facilidade de instalação

D · terminal, várias ferramentas ou placa específica · Linux

D no Linux, o único sistema para o qual as instruções servem: você clona o repositório, cria um virtualenv com Python 3.11, instala uma versão do PyTorch com CUDA, coloca o Blender 5.x no seu PATH, adiciona uma chave da fal.ai e executa uma sequência de scripts `tools/*.sh`; treinar o leitor de articulações exige uma placa NVIDIA com 24 GB. Os esqueletos ainda são posicionados à mão em vistas de grade. Uma etapa menor funciona sem placa de vídeo: o README mostra como ajustar o rugido do dragão de exemplo na CPU.

Em breve: instale com 1 clique pelo app RepoPicks.

Números no GitHub

Estrelas: 448em 31 de out. de 2026
Downloads: 1.183314 na semana
Crescimento: +448estrelas em 4 dias

Estrelas ao longo do tempo

Fatos

Roda em: Linux
Você precisa instalar: Python, Placa NVIDIA, Outras ferramentas
Para compilar a partir do código: Python, Placa NVIDIA
Espaço em disco: 950 MB–4,3 GB · estimativa
Contas ou chaves: fal.ai
Custo: Grátis, a API é paga · O código é Apache-2.0. As partes pagas estão listadas no README ("Preços no fal em outubro de 2026"): cerca de $0,26 por um clipe de 5 segundos com duas câmeras, $0,40 por uma malha da Tripo, e cerca de $12 para treinar o LoRA opcional MiniMax H3. Um movimento novo para uma criatura já existente custa cerca de $0,52.
Licença: Apache-2.0 (Permissiva)
Pode substituir: Move AI, DeepMotion
Última atualização: 27 de out. de 2026

Sinais de risco (6)

AtençãoConta do dono criada há pouco
Conta do proprietário criada há 23 dias
checagem automática
AtençãoDependências com vulnerabilidades conhecidas
Dependências fixadas com vulnerabilidades conhecidas (OSV): torch: GHSA-rrmf-rvhw-rf47; pillow: GHSA-22hg-r758-rrw9, GHSA-24rc-8hj2-v98c, GHSA-254f-3936-288h
checagem automática
AtençãoA licença do que você cria não é só Apache
Seção de licença do 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", e o LoRA do lobo publicado "is a LoRA on MiniMax H3, so MiniMax H3's community licence applies to it, not Apache-2.0." O nome e as marcas da Patch também ficam fora da licença.
revisão por IA
InfoBaixa modelos e arquivos de exemplo no primeiro uso
requirements.txt: a base DINOv2 `facebook/dinov2-with-registers-base` consta como "downloaded on first use"; `tools/fetch_examples.sh` baixa os arquivos da versão ("13 MB mesh, 355 MB reader, 4 MB clip"), e o PyTorch vem de `--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128`.
revisão por IA
InfoO autor lista casos que não funcionam
Seção "limits." do README: andar com oito patas não se encaixa ("The two views disagree about which legs are up (0.36-0.49)"), deitar falha, "Video models drift" (o MiniMax H3 puro trocou as cores dos membros em 2 de 5 clipes de lobo), e o termo de contato com o chão só conhece nomes de patas no estilo lobo e dragão.
revisão por IA
InfoRepositório com poucos dias
Criado em 2026-10-27 com uma única versão (`examples-v1`, no mesmo dia) e já com 359 estrelas; as verificações automáticas também apontam que a conta do proprietário tem 23 dias.
revisão por IA

As evidências aparecem no idioma original.

O que o Radar não conseguiu verificar

Se funciona no Windows (com WSL) ou no Mac; os comandos e scripts de shell supõem um sistema estilo Linux e uma placa NVIDIA.
O uso real de disco depois que o PyTorch, os pesos do DINOv2 e os arquivos de exemplo ficam na sua máquina.
Se a qualidade da animação corresponde aos números do README na sua própria criatura e na sua própria malha.
Quanto custa o processo todo no fal para um projeto com vários movimentos, e se os preços de outubro de 2026 ainda valem.
Quanto trabalho manual dá para posicionar o esqueleto numa criatura que não é parecida com os quatro exemplos.