MagicArticulate

MagicArticulate – 南洋理工和字節推出的靜態 3D 模型轉骨架生成框架

MagicArticulate是什么

MagicArticulate是由南洋理工大學與字節跳動Seed實驗室聯合開發的一個創新框架，旨在將靜態3D模型自動轉化為可進行動畫制作的資產。該系統基于自回歸生成骨架的方法，能夠預測蒙皮權重，使得模型能夠呈現出真實感的動畫效果。MagicArticulate引入了Articulation-XL數據集，其中包含超過33,000個高質量的關節注釋3D模型，并采用自回歸Transformer技術生成骨架，從而自然地處理不同模型中的骨骼數量及其依賴關系。MagicArticulate在多樣化的對象類別中表現出色，顯著提升了3D模型動畫化的效率與質量。

MagicArticulate的主要功能

• 自動化骨架生成：可以自動為模型生成適宜的骨架結構，支持多種模型的骨骼數量與關節依賴關系。
• 蒙皮權重預測：通過預測頂點與關節之間的蒙皮權重，實現模型表面與骨架的緊密綁定。
• 高質量動畫支持：生成的骨架和蒙皮權重使得模型能夠實現生動的動畫效果，適用于多種3D模型及其應用場景。
• 大規模數據集支撐：推出的Articulation-XL數據集包含超過33,000個帶有高質量注釋的3D模型，推動了相關技術的發展與驗證。

MagicArticulate的技術原理

• 自回歸骨架生成：
  • 點云采樣與編碼：從輸入的3D模型表面采樣點云，將這些點編碼為固定長度的形狀標記，捕捉模型的幾何特征及其拓撲結構。
  • 骨架序列建模：將形狀標記附加到骨架標記前，利用自回歸Transformer逐步生成骨架序列。自回歸模型在每一步生成一個骨骼或關節，并利用之前生成的信息作為上下文，靈活處理不同模型中骨骼數量的變化及其依賴關系。
  • Transformer的優勢：Transformer的并行處理特性和注意力機制有效捕捉全局依賴關系，同時自回歸的生成方式也能靈活適應不同復雜度的骨架結構。
• 蒙皮權重預測：基于擴散模型逐步優化蒙皮權重的分布。擴散過程從噪聲開始，逐步恢復出頂點與關節間的權重關系，類似于去噪過程。在預測蒙皮權重時，運用頂點與關節之間的體積測地線距離作為先驗信息。通過大量標注數據（如Articulation-XL數據集）訓練擴散模型，學習不同3D模型的蒙皮權重分布規律。
• 大規模數據集支持：該數據集包含超過33,000個帶有高質量關節注釋的3D模型，為模型訓練提供了豐富的監督信息，使骨架生成與蒙皮權重預測模塊能夠學習到不同模型的通用規律，在多樣化場景中表現出色。

MagicArticulate的項目地址

• 項目官網：https://chaoyuesong.github.io/MagicArticulate/
• GitHub倉庫：https://github.com/Seed3D/MagicArticulate
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2502.12135

MagicArticulate的應用場景

• 3D動畫制作：快速將靜態模型轉化為可進行動畫制作的資產，大幅減少手動綁定骨骼與蒙皮的工作量，提升動畫制作效率。
• 游戲開發：為游戲角色和道具生成骨架與蒙皮權重，支持實時動畫渲染，提高游戲開發效率與動畫效果。
• 虛擬現實/增強現實：生成可互動的動態3D模型，增強虛擬環境中的沉浸感與交互體驗。
• 工業設計與3D打印：幫助設計師快速生成可活動的關節模型，優化產品功能，降低設計成本。
• 人工智能與機器人技術：用于機器人仿真及AI模型訓練，優化關節與算法開發。