anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。

用单个 AI 视频为带骨骼绑定的生物制作 3D 动画,再导出为 GLB 文件。适合有 NVIDIA 显卡的游戏开发者和 3D 美术师。
anymove 是一款 GitHub 上的开源项目,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。按它的 README 从 GitHub 安装。Mindket 的设置说明可在你的 Mindket 账户获取,以 zip 压缩包下载。
git clone https://github.com/patch-gg/anymove.git cd anymove
anymove 用一个 AI 视频,为带骨骼绑定的 3D 生物生成动画。视频模型在同一画面里从正面和侧面拍摄这个生物,针对该生物训练过的读取器会在两个视角里定位每个关节。随后骨架在每一帧上与这些关节对齐,并导出为 GLB。它能处理翅膀、尾巴和八条腿。
需要为怪物和其他非人形身体制作动作,并且有一台带 NVIDIA 显卡的电脑的游戏开发者和 3D 美术师。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 游戏开发 | 独立开发者和技术美术 | 不用手工打关键帧,也不用租动作捕捉设备,就能给生物做动画 | 开发者让一条龙立起身来咆哮,然后在引擎里播放 GLB |
| 影视和动画 | 3D 美术师 | 为猿或食人魔这类生物获得大幅度的单个动作 | 美术师用一个 AI 视频让一只猿捶胸 |
| 概念和原型 | 个人创作者 | 在决定手工制作动画之前,先看看新生物动起来是什么样子 | 创作者用几个动作测试一台机甲或一只半人马 |
没有 NVIDIA 显卡的人可以跳过它,因为没有显卡它就无法运行,也没有云端版本。
| 用例 | 谁用 | 能得到什么 |
|---|---|---|
| 给你自己的带骨骼绑定的生物做动画 | 3D 美术师 | 一个 GLB,真实的骨架上带着真实的动画 |
| 大幅度的单个动作 | 游戏开发者 | 咆哮、猛砸和立起身,还有捶胸和跺脚 |
| 行走和奔跑 | 游戏开发者 | 两条腿和四条腿生物的行走和奔跑循环 |
| 现成的生物 | 所有人 | 九个生物,每个有 4 到 7 个动作,包括骑士、马和蝎子 |
硬件是主要要求,而且每个生物的成本会不断累加。
仓库里带有运行这套流程的智能体技能。
在终端里运行:
# 把项目复制到你的电脑 git clone https://github.com/patch-gg/anymove.git # 进入项目文件夹 cd anymove
你选一个生物和一个动作,由智能体技能来运行下面的步骤。视频模型会被提示同时为正面和侧面两个视角制作动画。多数片段通不过检查,所以每个动作要预计多拍几段。
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| Flux 3 和 Tripo H3.1 | 把一张图片变成真实尺寸的带贴图 3D 网格,约 $0.40 |
| Blender | 在网格视图上放置骨骼并给网格蒙皮,腿、翅膀和尾巴共 42 根骨骼 |
| 肢体颜色 | 给 6 条肢体各涂一种不同的颜色,避免左右两侧被混淆 |
| MiniMax H3 Max(在 fal 上) | 同时为正面和侧面制作动画,一段 5 s 的片段约 $0.26 |
| 关节读取器 | 用 2,200 个随机姿势学习一个生物,在一块 GPU 上用 20 分钟,然后每段片段约 10 s 找出 50 个关节 |
你想让一条龙立起身来咆哮。视频模型在同一画面里从正面和侧面拍下它。读取器在两个视角里定位每个关节,两个视角合起来把每个关节固定在 3D 空间里。骨架贴合这些点,导出为任何引擎都能播放的 GLB。
这是一种不用手工关键帧、也不用动作捕捉工作室,就能给 3D 怪物做动画的办法。一个生物的 AI 视频充当表演,软件把这段视频变成骨骼运动。第一件可以试的小事,是在自己运行任何东西之前,先看看那九个现成的生物。
在底层,每个关节在正面和侧面视图里高度相同,所以这一对视图能把它固定在 3D 空间里。读取器只针对一个生物、用关节已知的随机姿势来训练,训练把它的平均误差从 40 像素降到 6。代价是成本和适配。新生物需要新的读取器,约 $17 和几个小时,所以每个动画都只属于它自己的那个生物。
# anymove 用单个 AI 视频为带骨骼绑定的生物制作 3D 动画,再导出为 GLB 文件。适合有 NVIDIA 显卡的游戏开发者和 3D 美术师。 由 patch-gg 在 GitHub 上制作。这些说明是 Mindket 根据其 README 写的,项目自己的文件和许可证在它的仓库里。 ## 简介 它是什么:anymove 用一个 AI 视频,为带骨骼绑定的 3D 生物生成动画。视频模型在同一画面里从正面和侧面拍摄这个生物,针对该生物训练过的读取器会在两个视角里定位每个关节。随后骨架在每一帧上与这些关节对齐,并导出为 GLB。它能处理翅膀、尾巴和八条腿。 适合谁:需要为怪物和其他非人形身体制作动作,并且有一台带 NVIDIA 显卡的电脑的游戏开发者和 3D 美术师。 ```table 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 游戏开发 | 独立开发者和技术美术 | 不用手工打关键帧,也不用租动作捕捉设备,就能给生物做动画 | 开发者让一条龙立起身来咆哮,然后在引擎里播放 GLB 影视和动画 | 3D 美术师 | 为猿或食人魔这类生物获得大幅度的单个动作 | 美术师用一个 AI 视频让一只猿捶胸 概念和原型 | 个人创作者 | 在决定手工制作动画之前,先看看新生物动起来是什么样子 | 创作者用几个动作测试一台机甲或一只半人马 ``` 没有 NVIDIA 显卡的人可以跳过它,因为没有显卡它就无法运行,也没有云端版本。 用在哪里: - 带 NVIDIA 显卡的电脑 - Blender 5.x,骨架在里面放置和蒙皮 - fal,视频模型托管在那里 - 任何能播放 GLB 文件的引擎 - Patch's Assets 里现成的生物 ```table 用例 | 谁用 | 能得到什么 给你自己的带骨骼绑定的生物做动画 | 3D 美术师 | 一个 GLB,真实的骨架上带着真实的动画 大幅度的单个动作 | 游戏开发者 | 咆哮、猛砸和立起身,还有捶胸和跺脚 行走和奔跑 | 游戏开发者 | 两条腿和四条腿生物的行走和奔跑循环 现成的生物 | 所有人 | 九个生物,每个有 4 到 7 个动作,包括骑士、马和蝎子 ``` 如何设置:硬件是主要要求,而且每个生物的成本会不断累加。 - 一块 NVIDIA 显卡,训练读取器需要 12 GB,24 GB 更稳妥 - Blender 5.x - Python 3.11 - 一个 fal 密钥 - 没有云端版本,所以显卡必须是你自己的 仓库里带有运行这套流程的智能体技能。 如何使用:你选一个生物和一个动作,由智能体技能来运行下面的步骤。视频模型会被提示同时为正面和侧面两个视角制作动画。多数片段通不过检查,所以每个动作要预计多拍几段。 ```table 工具 | 作用 Flux 3 和 Tripo H3.1 | 把一张图片变成真实尺寸的带贴图 3D 网格,约 $0.40 Blender | 在网格视图上放置骨骼并给网格蒙皮,腿、翅膀和尾巴共 42 根骨骼 肢体颜色 | 给 6 条肢体各涂一种不同的颜色,避免左右两侧被混淆 MiniMax H3 Max(在 fal 上) | 同时为正面和侧面制作动画,一段 5 s 的片段约 $0.26 关节读取器 | 用 2,200 个随机姿势学习一个生物,在一块 GPU 上用 20 分钟,然后每段片段约 10 s 找出 50 个关节 ``` 示例:你想让一条龙立起身来咆哮。视频模型在同一画面里从正面和侧面拍下它。读取器在两个视角里定位每个关节,两个视角合起来把每个关节固定在 3D 空间里。骨架贴合这些点,导出为任何引擎都能播放的 GLB。 新手与专家:这是一种不用手工关键帧、也不用动作捕捉工作室,就能给 3D 怪物做动画的办法。一个生物的 AI 视频充当表演,软件把这段视频变成骨骼运动。第一件可以试的小事,是在自己运行任何东西之前,先看看那九个现成的生物。 在底层,每个关节在正面和侧面视图里高度相同,所以这一对视图能把它固定在 3D 空间里。读取器只针对一个生物、用关节已知的随机姿势来训练,训练把它的平均误差从 40 像素降到 6。代价是成本和适配。新生物需要新的读取器,约 $17 和几个小时,所以每个动画都只属于它自己的那个生物。 ```flow 一张图片变成带贴图的 3D 模型 在 Blender 里放置骨骼并蒙皮 视频模型拍摄正面和侧面视图 训练好的读取器找出每个关节 骨架贴合后导出为 GLB ``` 注意事项: - 一个可用的动作全部算下来约 $3,一个带约 5 个动作的新生物约 $17。 - 每个动作预计要拍约 7 段片段,因为被拍下的片段里只有 58% 能通过检查。 - 薄弱之处:八条腿行走、躺下、鸟类翅膀、甩尾、快速奔跑和精细的脚部接触。 - 脚每走一步会偏移 1 到 2 cm,凑近看就能看到。 - 文件很大:每个生物约有 55,000 到 60,000 个三角面,贴图为 4K。目前还没有更轻的版本。 ```chart Title: 大致成本 带贴图的 3D 模型: 0.4 美元 一段 5 s 视频片段: 0.26 美元 一个可用的动作: 3 美元 带 5 个动作的新生物: 17 美元 ``` ## GitHub 上的数据(2026年11月6日) - 星标:543 - 复刻:61 - 关注:6 - 未关闭的议题和拉取请求:1 - 语言:Python - 许可证:Apache-2.0 - 话题:agent-skills, animation, blender, claude-code-plugin, dinov2, gamedev, generative-ai, motion-capture ## 链接 - 代码:https://github.com/patch-gg/anymove - 网站:https://patch.gg/ - 发布版本:https://github.com/patch-gg/anymove/releases - 议题:https://github.com/patch-gg/anymove/issues - 星标历史:https://www.star-history.com/#patch-gg/anymove&Date ## 介绍视频 - AI Can Now Animate Any Monster. Opus 5.5 Built the Tool: https://www.youtube.com/watch?v=AS92HYsEBqo ## 获取代码 ``` git clone https://github.com/patch-gg/anymove.git ``` 然后按它的 README 完成设置。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 6 KB
同一分类里与本产品共有主题最多的已上架 GitHub 项目。
| 产品 | 星标 | 活跃度 | 语言 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|---|
| anymove 本页 | 543 | 活跃 | Python | Apache-2.0 | |
| pixelfx共有 gamedev · animation · claude-code-plugin | 5,460 | 活跃 | JavaScript | MIT | |
| Scenario Agent Skills共有 blender · generative-ai · agent-skills | 3,546 | 活跃 | Python | MIT | |
| reanimate共有 animation · agent-skills | 1,274 | 活跃 | JavaScript | MIT | |
| Kubai Icons共有 animation · agent-skills | 814 | 活跃 | JavaScript | — | |
| Code Animation Prompts共有 animation · agent-skills | 676 | 活跃 | HTML | — |
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen2.5-7B-Instruct 的 GGUF 文件,提供八种量化大小,可通过 llama.cpp 在本地聊天。适合想在自己电脑上用 7.6B 强力模型、又不想搭 Python 环境的人。
ACE-Step · 工具包
用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐,50 步并带引导控制,音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。
patch-gg · 技能
为游戏提供 244 个像素风特效,如火焰、爆炸、魔法和天气,每个都是一小段代码,可导出适用于任何引擎的精灵图,还带一个用来做新特效的 Claude Code 技能。适合游戏开发者。
scenario-labs · 技能
用于 AI 智能体生成游戏及创意项目所需的图像、视频、音频和 3D 资产的技能集合。包含与 Blender、Unity、Unreal Engine 及其他专业内容创作工具的集成。
dietrichgebert · 技能
引导AI编程智能体通过优先使用现有仓库组件和标准库来编写最简代码。它增加了审计、代码审查和跟踪工具,帮助开发者减少技术债务并降低成本。