UniMate for Agents

UniMate for Agents

根据一句文字为带骨骼绑定的骨架生成动画，通过 REST API、MCP 工具和 Gradio 页面返回带动画的 GLB、动作数据和预览。适合智能体开发者、游戏开发者和动画师。

由 townbox 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这个 Space 是为 AI 智能体做的文字转动画服务。你给它一个带绑定的骨架和一句话，它返回一段 2 秒、30 帧每秒、共 60 帧的动作。结果包括带动画的 GLB、原始动作特征、逐帧关节位置和骨架预览。它使用 UniMate 模型，在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上运行，带有 MCP 标签。

适合谁：适合想让智能体根据提示词给角色或机器人做动画的开发者，也适合想为不同骨架快速得到动作草稿的动画师。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
游戏开发 | 游戏开发者 | 为带绑定的生物起草动作 | 让一个四足动物向前小跑
机器人与仿真 | 机器人团队 | 预览机器人骨架的动作想法 | 根据一句话让自带的机器人骨架动起来
动画 | 动画师 | 得到初始动作，再继续编辑 | 保留部分关节，用新的提示词重新生成其余部分
AI 智能体 | 智能体开发者 | 通过 MCP 给智能体一个动画工具 | 让智能体调用 animate 并取回 GLB

如果你的骨架超过 71 个关节，可以跳过它，因为来源把骨架限制在这个规模。

用在哪里：你可以在这些地方使用它：

• 浏览器：打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面，查看落地页和 Gradio 界面。
• Claude Code 等 MCP 客户端：通过可流式 HTTP 连接，使用动画工具。
• 任何 REST 客户端：这个服务有 OpenAPI 文档和智能体指南。
• Windows、macOS 或 Linux：用 Python 3.10 运行你自己的副本。

Use case | Who | What they get back
文字转动画 | 智能体和开发者 | 带动画的 GLB，加上动作特征和关节位置
补间 | 动画师 | 保留所选帧、重新生成其余部分的片段
动作扩展 | 动画师 | 由二到六个提示词串成的一段连续动作

如何设置：你需要先准备：

• 一个 Hugging Face 账号令牌，作为 bearer 请求头发送，因为 GPU 时间记在调用者账上
• Python 3.10 和 pip，用于本地副本
• Blender，如果你想用仓库里的脚本准备自己的绑定

如果要运行这个 Space 的副本，请按下面的步骤操作。

1. 安装 Hugging Face 工具。
2. 把这个 Space 的文件下载到一个文件夹。
3. 进入那个文件夹。
4. 安装 Space 使用的版本的 Gradio，再安装其他依赖包。
5. 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download townbox/unimate-for-agents --repo-type space --local-dir unimate-for-agents
cd unimate-for-agents
pip install gradio==6.30.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如果要把 MCP 工具加到 Claude Code，README 给了一条 claude mcp add 命令，它指向这个 Space 的 MCP 地址，并在请求头里带上你的令牌。

如何使用：发送一个骨架和一句话，然后从完成的任务里取回文件。先把 BASE 设为这个 Space 或你的副本的地址。下面的调用会列出骨架、请求一次小跑动作，并下载结果。

curl -s -H "Authorization: Bearer $HF_TOKEN" $BASE/api/assets
curl -s -X POST $BASE/api/animate -H "Authorization: Bearer $HF_TOKEN" -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"asset": "unitree_go2", "prompt": "An object trots forward.", "num_samples": 2, "seed": 7}'
curl -s -H "Authorization: Bearer $HF_TOKEN" -o trot.glb "$BASE/api/jobs/<job_id>/files/sample0_animation.glb"

Tool | What it does
animate | 根据文字提示词给骨架做动画
inbetween | 保留之前结果的部分帧，重新生成其余部分
edit_joints | 在整个片段里保留部分关节，重新生成其他关节
expand | 把二到六个提示词串成一段连续动作
list_assets | 列出可以做动画的骨架
get_result | 取回一个任务的结果
view_animation | 让智能体查看一段动画
service_info | 返回这个服务的信息
guide | 返回给智能体看的指南

示例：你发送自带的机器人骨架 unitree_go2，提示词是 "An object trots forward."，并要求两个样本。你会为每个样本得到带动画的 GLB 文件、动作特征、关节位置和骨架预览。

新手与专家：如果你是新手，用三个自带骨架之一试试，机器人、鹰或鲨鱼，配一个简短的提示词。提示词用训练时的风格效果最好，以 An object 开头，描述一个动作。

如果你熟悉这个领域，这个模型是一个会读取每个骨架结构的流匹配 Transformer，所以一个模型就能根据文字给不同的绑定做动画，不需要分别训练。在 GPU 上只运行流方程的采样循环，由调用者的令牌付费。编辑模式会在每个采样步骤里固定保留的帧或关节，并在新提示词下对其余部分去噪。

发送骨架和一句话
模型用流匹配采样动作
GPU 时间记在你的令牌上
你得到 GLB、动作数据和预览

注意事项：一次调用在热启动的工作进程上处理一个样本大约需要 10 秒，其中约 7 秒是 ZeroGPU 时间。自带的骨架有 18 个关节的四足机器人、51 个关节的鹰和 16 个关节的鲨鱼。

• License: cc-by-nc-4
• Cost to run: 调用者自己的 Hugging Face ZeroGPU 额度，因为 GPU 时间记在调用者账上，不记在 Space 上
• Data it reaches: 请求头里的令牌、你的提示词，以及你上传的压缩绑定文件
• Not for: 超过 71 个关节的骨架

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：3
• 构建方式：gradio
• 许可证：cc-by-nc-4.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/townbox/unimate-for-agents
• 文件：https://huggingface.co/spaces/townbox/unimate-for-agents/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。