HumanRig

HumanRig – 阿里高德推出的3D人形角色自動綁定任務數據集

HumanRig 是阿里巴巴團隊推出的一項創新性研究項目，專注于 3D 人形角色的自動綁定技術。它旨在克服當前綁定技術面臨的局限性，尤其是由于缺乏高質量數據集而導致的發展障礙。通過提供一個大規模且高質量的數據集，并結合前沿的自動綁定框架，HumanRig 促進了 3D 角色動畫制作的自動化進程。

HumanRig是什么

HumanRig 是由阿里巴巴團隊開發的 3D 人形角色自動綁定項目，旨在解決現有技術因缺少高質量數據集而受到限制的問題。該項目通過提供一個包含 11,434 個 T 姿態網格的大規模數據集，填補了現有數據集在規模、多樣性和骨架一致性方面的空白。所有模型遵循統一的骨骼拓撲結構，涵蓋真實人物、卡通角色以及擬人化動物等多種角色類型。HumanRig 的自動綁定框架采用先驗引導骨架估計器（PGSE）和網格-骨架互注意網絡（MSMAN），實現了高效的骨架關節回歸和蒙皮權重估計，性能超越了現有的方法。

HumanRig的主要功能

• 提供大規模高質量數據集：HumanRig 是首個專為 3D 人形角色自動綁定設計的龐大數據集，包含 11,434 個高質量的 AI 生形網格，所有模型均為 T-pose 形態，并嚴格遵循行業標準骨骼拓撲結構，適用于主流動畫引擎。此數據集在規模、多樣性和骨架一致性方面具備顯著優勢。
• 先驗引導骨架估計器（PGSE）：基于 2D 先驗信息投射到 3D 空間，快速生成粗略骨架，從而顯著降低綁定任務的復雜性。
• U形 Point Transformer作為網格編碼器：不依賴于 3D 網格的邊信息，增強了復雜網格上的綁定魯棒性。
• 網格-骨架互注意力網絡（MSMAN）：在高級語義空間中融合網格與骨架特征，實現了骨架構建與蒙皮的聯合優化。

HumanRig的技術原理

• HumanRig 數據集構建：
  • 生成多樣化 2D 圖像：通過 AI 技術從文本描述生成多樣化的 T-pose 角像。
  • 生成高質量 3D 網格：利用 InstantMesh 和 Unique3D 等工具，將 2D 圖像轉換為高質量的 3D 網格。
  • 篩選與優化：從 17,268 個初始網格中篩選出 14,662 個高質量模型，并使用 Mixamo 半自動化工具進行骨骼綁定，最終形成 11,434 個高質量綁定模型。
• 自動綁定流程：
  • 骨架初始化：通過 PGSE 模塊生成初步骨架。
  • 特征提取：使用基于 MLP 的骨架編碼器和 U 形 Point Transformer 分別提取骨架和網格特征。
  • 特征融合與優化：通過 MSMAN 模塊融合骨架和網格特征，實現精細化的骨架關節回歸和蒙皮權重估計。
  • 生成動畫角色：最終將優化后的骨架與蒙皮權重結合，生成可用于動畫制作的角色。

HumanRig的項目地址

• 項目官網：https://c8241998.github.io/HumanRig/
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2412.02317

HumanRig的應用場景

• 游戲開發：在游戲制作中，HumanRig 的自動綁定技術顯著減少了角色動畫制作的時間和成本，尤其在處理復雜角色模型時表現尤為出色。
• 影視制作：在影視行業，HumanRig 的自動綁定技術能夠快速生成高質量的角色綁定，大幅提升制作效率。
• 虛擬現實（VR）和增強現實（AR）：在虛擬現實和增強現實應用中，實時交互的角色動畫是提升沉浸感的關鍵。HumanRig 的自動綁定技術為虛擬角色提供實時的骨骼動畫支持，確保動作自然流暢。
• 3D 數字人：借助自動綁定技術，高德地圖可快速生成個性化的 3D 數字人，為用戶提供更具互動性和趣味性的導航體驗。

常見問題

• HumanRig 的數據集如何獲得？：用戶可以通過項目官網獲取相關數據集和資源。
• HumanRig 的自動綁定過程是否復雜？：HumanRig 采用了先進的技術框架，使得自動綁定過程顯著簡化，用戶只需關注最終效果。
• HumanRig 支持哪些動畫引擎？：生成的模型遵循行業標準的骨骼拓撲結構，兼容主流的動畫引擎。