MagicArticulate：自动骨架生成与蒙皮权重预测的创新框架，让3D模型动画化更高效

MagicArticulate是由南洋理工大学和字节跳动Seed实验室联合推出的一款框架，能够自动将静态 3D 模型转换为可动画化的资产。它基于自回归生成骨架和预测蒙皮权重，支持生成逼真的动画效果，适用于游戏、VR/AR 和机器人模拟等多种应用场景。

MagicArticulate功能特点：

1、自动骨架生成：

– 自动为静态 3D 模型生成骨架结构，支持不同模型的骨骼数量和关节依赖关系。

– 采用自回归 Transformer 模型，逐步生成骨架序列，灵活处理复杂拓扑结构。

2、蒙皮权重预测：

– 基于扩散模型预测顶点与关节之间的蒙皮权重，确保模型表面与骨架的平滑绑定。

– 引入体积测地线距离作为先验信息，优化权重分布。

3、高质量动画化：

– 生成的骨架和蒙皮权重支持逼真的动画效果，无需人工调整。

4、大规模数据支持：

– 提供 Articulation-XL 数据集，包含超过 48,000 个高质量关节注释的 3D 模型，支持大规模学习和验证。

5、两阶段框架：

– 骨架生成和蒙皮权重预测分为两个阶段进行，显著优于现有方法。

6、广泛适用性：

– 适用于多种对象类别，包括人类角色、动物、机械等，支持复杂拓扑结构。

MagicArticulate相关网址：

1、：MagicArticulate官网：https://chaoyuesong.github.io/MagicArticulate/

2、：GitHub 仓库：https://github.com/Seed3D/MagicArticulate

3、：MagicArticulate技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.12135

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标签： 3D模型, 南洋理工大学, 字节跳动

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