Kimodo 모델
다양한 스켈레톤과 데이터셋으로 학습된 여러 Kimodo-v1 변형이 제공됩니다. 모든 모델은 텍스트-to-모션과 운동학적 제어를 지원합니다.
| 모델 | 스켈레톤 | 학습 데이터 | 출시일 | 라이선스 | 다운로드 |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimodo-SOMA-RP-v1 | SOMA | Rigplay 1 (700hrs) | March 16, 2026 | NVIDIA Open Model | HF |
| Kimodo-G1-RP-v1 | G1 | Rigplay 1 (700hrs) | March 16, 2026 | NVIDIA Open Model | HF |
| Kimodo-SOMA-SEED-v1 | SOMA | BONES-SEED (288hrs) | March 16, 2026 | NVIDIA Open Model | HF |
| Kimodo-G1-SEED-v1 | G1 | BONES-SEED (288hrs) | March 16, 2026 | NVIDIA Open Model | HF |
| Kimodo-SMPLX-RP-v1 | SMPL-X | Rigplay 1 (700hrs) | March 16, 2026 | NVIDIA R&D Model | HF |
어떤 모델을 사용해야 하나요?
최고 품질의 모션 생성을 위해서는 전체 Rigplay 1 데이터셋(700시간)으로 학습된 모델을 사용하세요.
벤치마킹과 비교를 위해서는 BONES-SEED 모델(288시간의 공개 데이터)을 사용하세요.
휴머노이드 로보틱스를 위해서는 MuJoCo 호환 출력의 G1 스켈레톤 모델을 사용하세요.
기존 모션 파이프라인과의 호환성을 위해서는 AMASS 포맷 출력의 SMPL-X 모델을 사용하세요.