“當mocap涉及多個角色、復雜的編排、擁有一些特技或打斗鏡頭時會變成一個高壓環境，你最不想做的事情就是花大量時間來排除設備故障，讓你的演員做無謂的等待。”

Han Yang是動作捕捉的業內資深人士，現在是一名自由職業的虛幻電影制作人和內容創作者。他曾在Method Studios任職，參與過如《大偵探皮卡丘》、《金剛狼》和《水行俠》等電影的制作工作。

在他的YouTube頻道上，他做了一個深度評測，直接的比較了iPhone支持的人工智能動作捕捉（Move.ai）與Xsens MVN?Link動作捕捉系統的區別。

在壓力測試與深度評估中，他通過使用簡單和更復雜的場景觀察了兩個動捕系統的數據的行為。

Han在此次測試與評估中的主要問題是：

iPhones支持的AI mocap是否適用于投入生產？

概述：

動作捕捉范圍

為了從AI mocap數據中獲得一定數量的優質數據和體面質量，用戶需要使用多個高質量的iPhone手機或相機。

要用相機建立一個人工智能動作捕捉范圍，需要在一個合適大小的空間中，并保持環境中光線充足。每次需要捕獲數據時，都要有這樣的空間，這對一些小型工作室而言可能是一個挑戰。

此外AI mocap需要穩定的互聯網連接來上傳和同步相機數據，這在戶外環境中比較難實現。

Xsens套裝在捕捉空間與環境方面提供了十分優秀的靈活性，用戶可以利用現有的空間進行拍攝，而無需設置捕捉范圍。也無需進行互聯網連接，捕獲的數據可被保存在本地的body pack中。

數據質量

用AI mocap處理的基本動作看起來不錯，比如跑步、走路、轉彎、呼吸、腿部和四肢運動等。

但捕捉環境中如果出現遮擋物，例如在地面上滾動和靠近體積邊緣做一些動作，數據精度則會顯著下降。基于慣性的Xsens動捕系統則沒有這一系列問題，其能夠始終提供準確的動作數據。

例如，快速出拳和跳躍等更快、更高頻率的動作對Xsens動作捕捉系統來說更是沒有挑戰，但AI mocap依靠計算機視覺數據處理這些動作卻很難實現。

AI mocap可以跟蹤道具，比如球。而使用Xsens則需要在后期處理中執行此操作。

由于遮擋，對多個角色進行捕捉對于計算機視覺來說是具有挑戰性的，Xsens動捕系統則可以實現多角色同時捕捉，且數據精確度高。

拍攝體驗

The Move.ai應用程序不支持實時預覽，所以在錄制鏡頭經過處理之前，用戶并不知道會得到什么樣的數據。

Xsens動作捕捉軟件提供了數據的實時預覽，這使得現場管理鏡頭變得更加容易，因此，如果數據沒有達到預期效果只需在現場重新拍攝，而無需像The Move.ai那樣之后進行重新補拍。

使用相機的拍攝體驗具有挑戰性，用戶可能需要嘗試幾次才能獲得最佳的捕捉效果。

Xsens動捕系統在室內和室外拍攝中能夠提供一致、可靠的用戶體驗。

數據處理

要處理iPhone的動作捕捉數據，首先需要上傳這些數據。用戶將獲得30分鐘的處理數據，此后時長的數據將收取額外的費用。如果用戶需要定期進行mocap錄制，30分鐘的配額對他們來說可能是一個挑戰。

在Han所應用的具體情況下，其項目涉及多個角色，復雜的舞蹈、特技以及打斗鏡頭。擁有一個可靠的系統就變得非常重要，因為Han可以將每一分鐘都用來捕獲動作數據，而不是排除故障。

但是歸根結底，你的動作捕捉需求還是取決于項目的預算和類型。