LydCap无标记视觉动捕系统是通过空间定位设备，不需要额外穿戴标记点装备，并结合计算机视觉算法对人体动作进行捕捉，以获取场景中的人体运动信息，将检测到的人体目标、关键点合并后上传到终端，进而完成视频分析、信息提取等步骤，实现人体动作捕捉。

LydCap无标记点识别算法是由虚拟动点团队基于机器视觉进行的自主研发成果，相较于光学定位算法，LydCap具备无需穿戴、易部署、高性价比等特点，同时能够在更自然的情况下进行肢体动作采集、录制及实时数据传输，广泛用于文旅、游戏、动画、具身智能等领域，特别是在人形机器人的动作训练方面，LydCap以便捷高效的动作数据采集方式为人形机器人的动作训练进行有效赋能。

光学空间定位算法是一种利用光学摄像机获取人或物体的坐标信息，解析、重现位姿定位的算法。

这种算法是通过光学摄像机发射的红外光反射反光材料上的标记点来采集该标记点的2D坐标信息，再通过计算多个摄像机扫描区域内交叉重叠点的坐标信息，获取每个标记点的3D坐标信息，来推断目标物体在空间中的位置和姿态，进而创建、分析、得到相应的动作数据信息。

虚拟动点率先从空间计算出发，聚焦行业场景，通过“大模型+空间计算”自研专业垂直动作大模型——LYDIA，探索在全球范围的空间计算、动作生成领域的AIGC新模式。

虚拟动点的动作大模型更聚焦、更专注，它是目前全球范围内为数不多真正实现动作生成的大模型。区别于其他通用大模型，LYDIA动作大模型是专业能力大模型，二者能力特点不同、应用的领域也不同，互为能力补充，场景补齐。

虚拟动点公司的动作大模型具备对空间动作数据的“认知、感知、预测、生成”等核心能力，从而进行高效的动作生成。同时，LYDIA支持被其他软件平台打通和调用，使得其生成的动作文件可以被生态伙伴商业化利用。并且，LYDIA动作大模型专注于空间计算中动作数据的生成与理解。