kimodo-motion-diffusion
Kimodoは、テキストプロンプトと運動学的制約によって制御される運動学的モーション拡散モデルで、テキスト指示に基づいて高品質な3D人間およびヒューマノイドロボットのモーションを生成することができます。
description の原文を見る
Generate high-quality 3D human and humanoid robot motions using Kimodo, a kinematic motion diffusion model controlled via text prompts and kinematic constraints.
SKILL.md 本文
Kimodo Motion Diffusion
Skill by ara.so — Daily 2026 Skills collection.
Kimodo は、700 時間の商用利用が可能な光学モーキャプデータで学習された運動学的モーション拡散モデルです。テキストプロンプトと運動学的制約（全身キーフレーム、エンドエフェクタの位置/回転、2D パス、2D ウェイポイント）を通じてコントロールされる、高品質の 3D ヒューマンおよびヒューマノイドロボットモーションを生成します。
インストール
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/nv-tlabs/kimodo.git
cd kimodo
# pip でインストール（kimodo_gen と kimodo_demo CLI コマンドを作成）
pip install -e .
# または Docker でインストール（Windows またはクリーンな環境に推奨）
docker build -t kimodo .
docker run --gpus all -p 7860:7860 kimodo
要件:
- 約 17GB VRAM（GPU: RTX 3090/4090、A100 推奨）
- Linu
...
詳細情報
- 作者
- aradotso
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/aradotso/trending-skills / ライセンス: unknown
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。