# MAMMA

> Движение без маркеров: ИИ видит людей насквозь

MAMMA — система захвата движений нескольких людей без маркеров. Точный 3D-анализ движения на основе видео. Код CVPR 2026.

- Категории: 3D, Opensource, Инструменты разработчика
- Работает из России: Да
- Бизнес-модель: Freemium
- Сайт сервиса: https://github.com/cuevhv/mamma
- Карточка в каталоге: https://ailibri.com/mamma
- Обновлено: 2026-06-15

## Описание

Захватить движение нескольких людей одновременно — и сделать это без единого маркера на теле. Именно эту задачу решает MAMMA, исследовательский проект из Max Planck Institute for Intelligent Systems, представленный на CVPR 2026 в качестве орального доклада.


Система работает с многокамерной съёмкой и прогоняет видео через последовательный пайплайн: сначала загружает данные со всех камер, затем сегментирует каждого человека в кадре, определяет 2D-ориентиры, после чего строит трёхмерную оптимизацию тела по модели SMPL-X и финально генерирует оверлеи и интерактивную 3D-сцену. Каждый этап — отдельный шаг с понятным входом и выходом.


Запустить демо можно буквально в несколько команд: скачать пример с четырёх камер (~56 МБ), передать калибровочный файл, указать пресет конфигурации — и пайплайн стартует. Если терминал не нравится, есть браузерный интерфейс на Flask + React, где всё то же самое делается кликом мыши.


Для работы с собственными съёмками нужно три вещи: файл калибровки камер, папка с последовательностями и пресет — либо готовый (quick или full), либо свой по документации. Можно обрабатывать одну последовательность за раз или передать capture JSON и пройтись по всем сразу в одном запуске.


Вместе с кодом команда открыла доступ к нескольким семействам датасетов — танцы, мультиперсонные сцены, съёмки с iPhone, данные для оценки и синтетика. Всё это лежит на отдельном проектном сайте и доступно после бесплатной регистрации. Код распространяется для некоммерческих научных исследований.

## Похожие сервисы в каталоге

- [CADAM](https://ailibri.com/cadam): CADAM - веб-приложение с открытым исходным кодом для создания 3D-моделей из текста и изображений с помощью ИИ, экспорт в STL и SCAD форматы.
- [AniGen](https://ailibri.com/anigen): AniGen - фреймворк для генерации анимируемых 3D-моделей из одного изображения. Использует S³ Fields для создания формы, скелета и скиннинга объектов.
- [Project Lyra](https://ailibri.com/project-lyra): Открытая модель для генерации 3D-миров от NVIDIA. Создает исследуемые 3D-сцены из изображений и видео с долгосрочной 3D-согласованностью через самодистилляцию д
- [Three Mediapipe Rig](https://ailibri.com/three-mediapipe-rig): Модуль ThreeJs для быстрой настройки скелетной анимации через Google MediaPipe с отслеживанием движений лица, тела и рук с веб-камеры
- [Video to World](https://ailibri.com/video-to-world): Метод реконструкции 3D-миров из видео диффузионных моделей с использованием нежесткого выравнивания для устранения 3D-несоответствий в сгенерированных последова
- [MiniCPM](https://ailibri.com/minicpm): Открытые компактные языковые модели для локального запуска: 1B и 2B, SOTA среди моделей своего размера, сильны в коде, математике и работе с инструментами.

---
Источник: AILibri — каталог нейросетей и ИИ-инструментов, https://ailibri.com