motion capture retarget sürecinin iki kritik aşaması olan bake ve retarget, ham motion capture verisini karaktere aktarmanın teknik omurgasını oluşturur. Bu adımların doğru anlaşılması, yavaş ve hatalı iş akışlarının önüne geçer. Ham mocap verisi genellikle marker konumlarından veya optik/inertial sistemlerin çözümlediği joint açılarından oluşur. Bu veri doğrudan karaktere uygulanamaz; biçim, iskelet hiyerarşisi ve ölçek uyuşmazlıkları düzeltilmelidir. Retargeting, bir iskeletin animasyon verilerini farklı boyut ve orana sahip başka bir iskelet üzerine aktarma işlemidir. İki ana yaklaşım mevcuttur: 1. Rotation-based retargeting: Kaynak iskeletten döndürme değerleri alınır, hedef iskelete doğrudan aktarılır. Hızlıdır ama T-pose oryantasyon farklılıkları eğer düzeltilmezse artefakt üretir. 2. Space-conversion retargeting: Her eklem dünya uzayındaki yönelimi koruyacak şekilde hedef iskelet oranlarına oransal olarak ölçeklenir. Daha tutarlı ama hesaplama açısından daha pahalıdır. motion capture retarget için iskelet bağlama (binding) kritik: kaynak (mocap) iskeleti ile hedef (karakter) iskeleti arasında kök, bel, göğüs, kol, bacak eklemlerini eşleştiren bir harita oluşturulur. Maya HumanIK, MotionBuilder ve Unreal MetaHuman Animator bu eşleştirme tablolarını şablon tabanlı yönetir. Bake adımı, IK veya kısıtlamalar (constraint) gibi procedural hesaplamaların sonuçlarını doğrudan zaman eksenindeki anahtar karelere yazdırır. Bir karakter kontrol rigging'i olan IK handle'lar, bake edilmeden retarget edilemez; bunun yerine önce IK sonuçları FK açılarına bake edilir, sonra FK verileri başka bir iskelet üzerine aktarılır. Temizleme (cleanup) aşamaları: filtreleme (Butterworth alçak geçiren filtre gürültüyü azaltır), gap filling (kayıp marker veri interpolasyonu), ayak kayması düzeltme (foot sliding fix, IK kısıtlamayla pini sabitlemek) ve spline uydurmak (curve fitting). Her adımın sırası ve parametreleri final kaliteyi doğrudan belirler.