铃火 · 用 Seedance 生成骨架运动，再拟合成 rig 动作
结论：Seedance 生成的“X 光骨架”视频里，关节点一直贴在身体上，可以逐帧追踪；反解成铃火 rig 的关节角后回放，seed 11 的关节点误差中位数约 6 px（≈ 4 mm）。和现在程序化的奔跑相比，最大问题是膝关节两头弯：视频里膝只往一个方向折（前腿 −48…+2°），程序化的会翻到反关节方向（−21…+58°）。另外后腿从不收回到身体下方，身体几乎不俯仰。
1. 方法
首帧：铃火静止姿势的灰色剪影 + 从 rig 投影下来的 10 个关节点和骨线（侧视正交，960×540）。
- 首帧：关节点在 rig 上严格对齐（颈、尾根、头、尾尖、近侧前后腿的髋 / 膝 / 踝）。
- Seedance 图生视频，提示词要求点和线贴着关节、原地跳跃奔跑。生成了 seed 7 和 seed 11。
- 追踪：按颜色找点；子关节只在父关节一根骨长的范围内找。
- 拟合：脊柱线 → 躯干俯仰 / 高低；每条腿先平面几何求初值，再用铃火自己的正运动学（含脚掌放平、腿伸缩）做最小二乘，得到髋角、膝角、腿长；尾巴、头同样拟合。再平均出一个步幅周期。
- 回放：用拟合的关节角驱动铃火 rig，从 rig 上画出同样的点，与视频逐帧对比。
自检：拿已知角度的程序化步态渲成同样的骨架视频走一遍整条流程，关节角误差见第 6 节。
2. 原片 + 追踪 + 拟合（逐帧叠加）
3. 上下对比视频（上：Seedance；下：铃火 rig 回放）
seed 11（采用）
seed 7（弃用：视频里身体像橡皮一样拉长，髋点相对脊柱漂移，刚性骨架跟不上）
4. 带贴图：拟合的周期 vs 现在的程序化奔跑
视频拟合（seed 11 平均周期，循环 3 次）
现在运行时的
run 步态（同一相机）3D 播放（可拖动旋转、滚轮缩放）：
原地播放（身体不前进）；远侧两条腿用近侧腿的曲线加 6% 周期的相位差。
5. 关节角曲线（一个步幅周期）
视频拟合 seed 11现在的程序化 run横轴：周期相位 0→1（各自对齐到前腿最靠后的时刻）
6. 误差与自检
拟合误差（关节点，像素中位数；1 px ≈ 0.63 mm）
自检：已知角度 → 骨架视频 → 追踪 → 拟合
7. 下一步可选
- 改关节限位：膝改成单向弯，再按视频反解的范围调程序化 run（髋角、俯仰、周期）。改动小，但走路 / 动作也用这些关节，需要全量回归。
- 做成奔跑动作：用视频拟合的曲线作为奔跑时腿的摆动轨迹，支撑期仍由 IK 锁脚（不打滑）。最接近视频，工作量大一些。
文件：
pet/forge/mocap/（markers / mocap / track.py / selftest / site），结果在 pet/fit/mocap/。Seedance 调用 2 次。