Make-It-Animatable：中科大联合腾讯推出的3D角色动画框架

Make-It-Animatable简介

Make-It-Animatable是中国科学技术大学GIPAS关键实验室与腾讯PCG合作开发的一项高效框架，旨在为3D角色创作提供动画准备服务。该框架能够在不到一秒钟的时间内，无论3D人形模型的形状和姿势如何，都能生成高质量的绑定权重、骨骼和姿势转换，使其完全可动画化。这一突破性技术显著提高了3D角色动画制作的效率和灵活性，为视频游戏、3D动画、电影和混合现实等领域的现代创意产业带来了革命性的进步。

Make-It-Animatable主要功能

1. 快速动画准备：Make-It-Animatable能够在不到一秒钟内使任何3D人形模型准备好进行角色动画，显著减少了传统手动绑定和蒙皮所需的时间。
2. 高质量的骨骼和权重生成：该框架能够生成高质量的混合权重（blend weights）、骨骼结构和姿势转换，确保动画的自然流畅。
3. 多种3D表示支持：框架支持多种3D表示形式，包括传统的网格（meshes）和3D高斯溅射（3D Gaussian splats）。
4. 粗到细的表示：通过从粗糙到精细的多层次表示，框架能够更准确地捕捉和处理角色的细节，尤其是在手部等精细区域。
5. 结构感知建模：框架采用结构感知建模策略，确保骨骼预测与预定义的骨架拓扑结构一致，提高了动画的准确性。
6. 广泛的适用性：适用于各种形状和姿势的3D角色，包括非标准姿势和形状，以及具有额外骨骼结构的角色。

Make-It-Animatable技术原理

1. 粒子形状自编码器：利用基于粒子的形状自编码器将输入的3D角色形状编码成紧凑的神经潜在表示，便于后续的骨骼和权重预测。
2. 结构感知的骨骼建模：通过结构感知的建模方法，框架能够预测骨骼的位置和姿势，同时考虑到骨骼的拓扑结构。
3. 粗到细的形状表示：通过在不同阶段应用不同的采样策略，框架能够在保持计算效率的同时，提高对角色细节的处理能力。
4. 几何感知注意力机制：通过引入几何感知的注意力机制，框架能够更好地利用输入网格的几何信息，如法线，以改善权重预测。
5. 身体先验损失：在训练过程中，框架使用身体先验损失来约束预测过程，确保骨骼的连接性、对称性和平行性。
6. 端到端训练：框架采用端到端的数据驱动训练方式，通过L1损失和额外的身体先验损失进行监督学习，以实现高质量的动画资产预测。
7. 混合局部和全局姿势表示：在预测骨骼姿势时，框架能够处理局部旋转和全局双四元数表示，以适应更复杂的输入姿势。

Make-It-Animatable应用场景

1. 视频游戏开发：在游戏设计中，Make-It-Animatable可以快速生成角色动画，提高游戏角色动作设计的效率和多样性。
2. 3D动画制作：动画师可以使用该框架为电影和电视动画制作精细且生动的3D角色动画，节省传统动画制作中的手动调整时间。
3. 虚拟现实(VR)：在VR应用中，该框架能够快速生成和调整3D角色，以适应实时互动和动态场景的需求。
4. 增强现实(AR)：AR应用中，Make-It-Animatable可以为现实世界中的3D角色提供即时动画，增强用户体验。
5. 模拟和训练：在军事和医疗模拟训练中，该框架能够快速生成逼真的角色动画，用于模拟实战和手术等复杂场景。
6. 教育和娱乐：在教育软件和互动娱乐应用中，Make-It-Animatable可以创建动态的3D角色，提供更具吸引力的学习材料和互动体验。

Make-It-Animatable项目入口

• 项目主页：https://jasongzy.github.io/Make-It-Animatable/
• GitHub代码库：https://github.com/jasongzy/Make-It-Animatable
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.18197
• 在线体验：https://make-it-animatable.jasongzy.com/