機械人或遊戲角色要由一個姿勢自然移動到另一個姿勢，MotionBricks 可以即時補出中間動作。這個模組化潛在生成模型（modular latent generative model）支援角色與機械人動畫，透過最近四個姿勢作為上下文，再以一至四個目標姿勢控制終點及抵達時的動作方式。
它提供 SOMA 人體模型和 Unitree G1 機械人的預訓練模型，並附有 Python 執行環境、動作示範及場景編輯器。使用者可在 Inbetweener 放置姿勢來生成動作，也可用 Scene Preview 測試角色在場景中行走、奔跑、跨越、躲避和坐下；編輯器則可製作 Smart Primitives，將導航與物件互動動作組合起來，無須為新行為重新訓練模型。
MotionBricks 的做法，是讓三個學習模組分工生成動作，再以 Smart Primitives 提供可組合的行為積木。研究團隊表示，模型涵蓋超過 35 萬段動作，並可用於新任務而無須微調或逐項標記；這有助遊戲動畫、機械人模擬及互動場景製作，但實際效果仍取決於目標姿勢和場景設定。
項目網站報告最高每秒 15,000 FPS、延遲 2 毫秒。執行環境依賴 NVIDIA GPU 和 TensorRT，示範曾在 Windows 及 Linux x86-64、配備 GeForce RTX 4090 的系統測試；首次載入模型與精度設定時，還要建立 TensorRT 執行計劃，因此這些數字不宜直接視為所有硬件上的保證。
- 支援 SOMA 人體模型及 Unitree G1 預訓練模型，模型以 ONNX 提供，檢查點則放在 Hugging Face。
- Python 執行環境以 Warp、Newton 和 TensorRT 串接多次生成，形成連續動作。
- 附有 Inbetweener、Scene Preview，以及 Smart Primitives 和場景編輯器。
- 儲存庫提供導覽教學；但執行需要 NVIDIA GPU，設定亦涉及 Git LFS、uv 和首次建立 TensorRT 計劃。
對需要快速製作可控角色動畫、驗證機械人動作或搭建互動場景的團隊，MotionBricks 提供由姿勢控制到行為組合的一套研究原型。它減少了手工編排動作轉場及為每個任務重新訓練的需要，但硬件門檻和場景設定工作仍需納入製作流程。