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Make-It-Animatable – 中科大联合腾讯推出的自动生成即时动画准备资产
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AIGC 资讯

Make-It-Animatable – 中科大联合腾讯推出的自动生成即时动画准备资产

Prompt 语宙研究院
最近更新: 2026年7月12日 上午3:18
3D与空间智能 AI视频生成 开源大模型
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⚡ Prompt 语宙 AI 导读 · 30 秒核心看点
  • 不到一秒完成3D人形模型动画准备,自动生成骨骼、混合权重和姿势变换。
  • 支持网格与3D高斯斑点等多种表示,并能适配非标准骨架结构。
  • 采用从粗到细与结构感知建模,较现有方法在速度和质量上都有提升。

Make-It-Animatable是什么

Make-It-Animatable是中国科学技术大学和Tencent PCG推出的数据驱动框架,能在不到一秒钟内让任何3D人形模型准备好进行角色动画状态,无论其形状和姿势如何。框架基于生成高质量的混合权重、骨骼和姿势变换,支持多种3D表示,包括网格和3D高斯斑点。基于从粗到细的表示和结构感知建模策略,确保准确性和鲁棒性,甚至适于具有非标准骨架结构的角色。与现有方法相比,Make-It-Animatable在质量和速度上都有显著提升。

阅读目录
  • Make-It-Animatable是什么
  • Make-It-Animatable的主要功能
  • Make-It-Animatable的技术原理
  • Make-It-Animatable的项目地址
  • Make-It-Animatable的应用场景

Make-It-Animatable

Make-It-Animatable的主要功能

  • 即时动画准备:快速将任何3D人形模型转变为可用于动画的状态,无论其形状和姿势。
  • 自动生成动画资产:自动生成高质量的骨骼、混合权重和姿势变换,为动画制作提供必要的数据。
  • 支持多种3D数据格式:支持包括3D网格和3D高斯斑点在内的多种3D数据表示。
  • 精细到粗糙的多级表示:采用从精细到粗糙的多级表示方法,提高模型关键区域的细节捕捉能力。
  • 结构感知建模:识别并适应非标准骨架结构,提高模型的适应性和准确性。

Make-It-Animatable的技术原理

  • 基于粒子的形状自编码器:基于粒子的自编码器技术编码和解码3D形状,能支持多种3D表示。
  • 从粗到细的表示策略:先进行粗略的形状和关节位置预测,然后细化预测提高精确度。
  • 结构感知的骨骼建模:基于考虑骨骼的拓扑结构,提高骨骼预测的准确性,尤其是在复杂的骨骼结构中。
  • 混合权重和骨骼位置预测:用深度学习技术预测每个顶点的混合权重和骨骼位置,实现精确的蒙皮。
  • 姿势变换的预测:预测模型从当前姿势到标准休息姿势的变换,以便应用各种动画。

Make-It-Animatable的项目地址

  • 项目官网:jasongzy.github.io/Make-It-Animatable
  • GitHub仓库:https://github.com/jasongzy/Make-It-Animatable
  • arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2411.18197
  • 在线体验Demo:https://make-it-animatable.jasongzy.com/

Make-It-Animatable的应用场景

  • 视频游戏开发:快速生成游戏角色的动画,减少手动调整骨骼和蒙皮的工作量,提高游戏开发的效率。
  • 电影和电视制作:用在电影和电视剧中的CG角色动画制作,提高动画的逼真度和制作速度。
  • 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):在VR和AR应用中,快速生成逼真的3D角色,提升用户体验。
  • 动画电影和系列:动画制作公司快速制作出高质量的动画序列,节省时间和成本。
  • 模拟和训练软件:用在军事或医疗模拟软件,快速生成逼真的角色动作,用于模拟训练。
❓ 常见问题解答(FAQ)
Make-It-Animatable能做什么?

它是中科大与腾讯PCG推出的数据驱动框架,可将任意3D人形模型快速转换为可动画状态,自动生成骨骼、混合权重和姿势变换,方便后续角色动画制作。

Make-It-Animatable支持哪些3D格式?

文中明确提到它支持多种3D表示,包括3D网格和3D高斯斑点。框架通过粗到细的表示策略与结构感知建模,提升不同表示下的适配性与准确性。

Make-It-Animatable适合哪些应用场景?

适合游戏开发、电影电视CG、VR/AR、动画电影与系列,以及军事或医疗模拟训练等场景,核心价值是减少手动骨骼和蒙皮调整,提升制作效率。

🔬 语宙深潜追问 · 进阶实操拆解
自动绑骨为何能压到一秒内?

因为它把传统手工 rig 的多个步骤并行化、模型化,直接预测骨骼、权重和姿态变换,省去大量人工调参。真正的难点不在生成速度,而在不同角色拓扑下的稳定泛化。

这类工具适合直接进生产吗?

适合做前置自动化和初稿生成,但关键角色通常还要人工复核。生产上最好把它放在资产预处理环节,结合规则校验和人工修正,避免动画阶段再返工。

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