在数字内容创作的浩瀚宇宙中，清华大学与VAST强强联合，倾力打造了UniRig——一个开创性的通用自动骨骼绑定框架。这一技术的问世，标志着动画和游戏开发领域迎来了一位新的变革者。UniRig旨在简化复杂的人物和角色动画制作流程，通过其高度灵活和自适应的设计，艺术家们能够以前所未有的效率为3D模型赋予生命。不再受限于传统繁琐的手动绑定步骤，开发者和创作者现在可以更专注于创意的实现，让角色的动作更加流畅自然，极大提升了内容创作的自由度和生产力。这一开源项目不仅是技术的突破，更是学术界与产业界合作的典范，预示着未来数字艺术创作的新篇章。
UniRig是什么unirig是清华大学计算机系和vast联合推出的创新自动骨骼绑定框架，用在处理复杂和多样化的3d模型。基于大型自回归模型和骨骼点交叉注意力机制，生成高质量的骨骼结构和蒙皮权重。框架引入rig-xl数据集，包含超过14,000个3d模型，涵盖多种类别，用在训练和评估。unirig在骨骼绑定精度和运动精度上显著优于现有的学术和商业方法，支持无缝应用在从动漫角色到复杂有机和无机结构的各种对象类别，极大地提高动画制作的效率。
UniRig的主要功能
自动骨骼生成：为各种3D模型（如人类、动物、虚构角色等）生成拓扑结构正确的骨骼树。
蒙皮权重预测：预测每个骨骼对网格顶点的影响权重，确保网格在骨骼动画驱动下自然变形。
支持多样化模型：适用于多种类型的3D模型，包括复杂的有机和无机结构。
高效动画制作：提高动画制作的效率，减少手动操作的时间和工作量。
动态效果支持：生成支持物理模拟的骨骼属性（如弹簧骨骼）。
UniRig的技术原理
骨骼树标记化：将骨骼树结构转换为序列化的标记，便于自回归模型高效处理。基于特殊标记（如）表示骨骼类型（如弹簧骨骼、模板骨骼），用深度优先搜索（DFS）算法提取线性骨骼链，紧凑地表示骨骼结构。骨骼树标记化能减少序列长度，提高模型的训练和推理效率。
自回归模型：基于Transformer的自回归模型（如SkeletonTreeGPT）预测骨骼树。模型逐个生成标记构建骨骼树，确保生成的骨骼结构在拓扑上是有效的。模型的输入包括从3D网格采样的点云和可选的类别信息，输出是表示骨骼树的标记序列。
骨骼点交叉注意力机制：基于点云编码器和骨骼编码器分别提取点云和骨骼树的特征，用交叉注意力机制结合特征预测蒙皮权重。
大规模数据集：为训练和评估UniRig，研究者们构建Rig-XL数据集，包含超过14,000个3D模型，涵盖多种类别。数据集的多样性和规模让UniRig能学习到不同类型的骨骼结构和蒙皮权重，提高模型的泛化能力。
物理模拟辅助训练：在训练过程中引入物理模拟，基于模拟骨骼在物理力（如重力、弹性力）下的运动，评估预测的蒙皮权重和骨骼属性的合理性。间接监督方法能引导模型学习逼真的蒙皮权重，提高动画的真实感。
UniRig的项目地址
项目官网：
GitHub仓库：
HuggingFace模型库：
arXiv技术论文：
UniRig的应用场景
动画制作：快速生成骨骼和蒙皮权重，减少手动操作，提升动画制作效率。
虚拟角色：为虚拟角色（如VTuber）生成自然流畅的骨骼绑定，支持实时动画。
游戏开发：快速生成角色和物体的骨骼绑定，支持动态效果，提升游戏视觉效果。
3D内容创作：适用建筑设计、工业设计等，支持多样化3D模型的骨骼绑定。
教育领域：作为教学工具，帮助学习者快速掌握骨骼动画的基本概念。
以上就是UniRig—清华联合VAST开源的通用自动骨骼绑定框架的详细内容，更多请关注其它相关文章！
相关攻略
近期热点
最新攻略
