手指動作捕捉的挑戰(zhàn)主要在于技術(shù)上的限制和軟件算法的智能程度。?傳統(tǒng)的動作捕捉技術(shù)基本不考慮手指捕捉，?因為手指的標(biāo)記點距離很近，?容易被軟件誤解。?即使能夠捕獲到手指的數(shù)據(jù)，?如果精度不夠，?也難以在實際應(yīng)用中使用。?然而，?隨著技術(shù)的進(jìn)步，?一些最新的動作捕捉系統(tǒng)已經(jīng)開始支持手指動作的高精度捕捉。?通過使用高分辨率九游會的攝像頭和更智能的軟件算法實現(xiàn)的，?能夠捕獲手指的微小運動。

　　近期，領(lǐng)先的AI動作捕捉企業(yè)Radical在其實時無標(biāo)記捕獲系統(tǒng)Radical Live中引入了手指跟蹤的新功能，目前正處于測試階段，旨在未來全面融入其全身跟蹤解決方案及離線處理流程中。目前這個功能現(xiàn)已面向所有免費個人訂閱用戶開放試用。

　　這個AI技術(shù)從視頻中提取動畫數(shù)據(jù)，這些動畫數(shù)九游會據(jù)隨后可直接用于數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作（DCC）應(yīng)用程序以及游戲引擎中。

　　Radical公司最初提供離線服務(wù)，它能夠從單一攝像機(jī)的視頻片段中提取出演員的真實動作，隨后將這些動作數(shù)據(jù)以通用的FBX格式導(dǎo)出，無縫對接至DCC及游戲引擎中，為創(chuàng)意項目注入生動活力。而隨后推出的Radical Live服務(wù)更是實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍，它能夠?qū)崟r地將這些動畫數(shù)據(jù)流暢地流式傳輸至Blender、Maya等頂尖DCC工具以及Unity、UE5等前沿游戲引擎中。

　　手指跟蹤現(xiàn)在可以通過上身模式在Radical Live進(jìn)行，該模式提取演員的手、手臂、軀干、頭部和面部的運動。AI會在每個手指上跟蹤三個關(guān)節(jié)，動畫可以通過Mixamo綁定重新定位為任何角色。不過這個功能仍處于測試階段，將“很快”可用于全身跟蹤。

　　專業(yè)訂閱費用為96美元/年，每年提供36小時的使用時間，無限FBX導(dǎo)出和直播。