近年来，伴随着游戏工业化的趋势，光学动捕凭借其真实性和效率替代了传统的关键帧制作方式，成为许多大制作端游和手游的首选方案。然而，光学动捕最大的弊端之一便是动捕数据清理所带来的巨大工作量，该过程需要依赖人工完成，因此在整个流程中成本占比也最高。针对这一实际生产环境中的痛点，网易互娱AI Lab提出了一种针对光学动捕数据的自动清洗和解算方法，可以直接从包含错误和噪音的raw markers中预测出与之对应的clean markers和骨骼动画数据。算法精度和鲁棒性都超越育碧研究院（Ubisoft La Forge）发表在SIGGRAPH 2018的方法，技术创新性处于国际领先水平。利用该方法，传统光学动捕流程中所需的人工工作量可以被大幅降低。

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