MagicArticulate：自动为静态3D模型生成骨架

MagicArticulate 简介

MagicArticulate 是由南洋理工大学、字节跳动以及新加坡资讯通信研究所联合开发的创新框架，旨在将静态3D模型自动转换为支持动画的可关节化资产。该框架通过引入大规模基准数据集 ArticulationXL 和创新的骨架生成与蒙皮权重预测技术，突破了传统方法的局限性。开发团队通过自回归序列建模和功能扩散框架，实现了对复杂3D模型的高效关节化处理，显著提升了自动化水平并降低了人工成本。MagicArticulate 在多样化的对象类别上表现出色，能够为大规模动画内容创作提供高质量的解决方案，推动了3D内容创作领域的发展。

MagicArticulate 主要功能

1. 骨架生成：自动为静态3D模型生成骨架，支持不同结构和复杂度的对象。骨架生成考虑了关节和骨骼的空间位置以及拓扑结构，能够适应多样化的目标，如人物、动物、机械等。
2. 蒙皮权重预测：预测每个顶点与关节之间的权重，定义关节对网格顶点的影响力。该功能确保模型在动画中能够自然、真实地变形。
3. 动画准备：将生成的骨架和蒙皮权重整合到3D模型中，使其能够直接用于动画制作，支持自然的姿态操控和动画生成，无需额外的手动调整。
4. 跨数据集泛化：在大规模数据集上训练，能够泛化到不同来源的3D模型，包括艺术家创作的资产和AI生成的模型。

MagicArticulate 技术原理

1. 骨架生成
   • 序列化建模：将骨架生成任务转化为序列建模问题，利用自回归Transformer处理不同数量的骨骼和关节，动态适应每个模型的结构需求。
   • 空间和层次序列排序：提出两种排序策略，分别基于空间坐标和骨骼层次结构，优化骨架生成的效率和准确性。
   • 形状条件生成：通过点云采样和预训练的形状编码器，将输入网格转换为固定长度的特征序列，为骨架生成提供形状条件。
   • 自回归学习：使用解码器仅Transformer架构，通过交叉熵损失函数监督训练，逐步生成骨架序列。
2. 蒙皮权重预测
   • 功能扩散框架：将蒙皮权重视为定义在网格表面上的连续函数，通过扩散模型逐步添加噪声并训练去噪器恢复原始权重。
   • 体积测地线距离先验：结合顶点与关节之间的体积测地线距离，为权重预测提供几何先验，提高预测精度。
   • 条件生成：在预测过程中结合全局形状特征和关节坐标，增强模型对复杂拓扑和多样化骨骼结构的适应能力。
3. 大规模数据集支持
   • ArticulationXL数据集：包含超过33,000个带有高质量关节化标注的3D模型，涵盖多种类别，为模型训练提供了丰富的数据支持。
   • 数据过滤与分类：利用视觉语言模型（VLM）进行数据质量评估和自动分类，确保数据的多样性和高质量。
4. 泛化能力
   • 跨数据集评估：通过在不同数据集上训练和测试，验证了模型在未见过的数据分布上的泛化能力。
   • 鲁棒性增强：通过数据增强和预处理技术，提高模型对不同输入质量的适应能力。

MagicArticulate 应用场景

1. 游戏开发：快速为游戏角色和道具生成骨架和蒙皮权重，减少手动制作时间，提升开发效率。
2. VR/AR内容创作：为虚拟场景中的3D模型自动添加关节化，支持自然的交互和动画效果。
3. 影视动画制作：加速动画角色的骨骼绑定和蒙皮流程，降低制作成本，提升动画质量。
4. 机器人仿真：为机械结构生成精确的骨架，用于模拟机器人的运动和交互。
5. 3D打印与机械设计：为复杂机械部件生成关节化模型，用于模拟运动和优化设计。
6. 教育与培训：为虚拟教学模型添加动画功能，增强互动性和学习效果。

MagicArticulate 项目入口

• 项目主页：https://chaoyuesong.github.io/MagicArticulate/
• GitHub代码库：https://github.com/Seed3D/MagicArticulate
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.12135