HumanRig

HumanRig简介

HumanRig是由阿里巴巴团队研发的3D人形角色自动绑定研究项目，旨在解决当前绑定技术因缺乏高质量数据集而发展受限的问题。该项目提供了一个大规模、高质量的数据集和创新的自动绑定框架，推动3D角色动画制作的自动化进程。HumanRig数据集包含11,434个T姿态网格，遵循统一骨骼拓扑结构，并涵盖多样化的头部与身体比例，弥补了现有数据集在规模、多样性和骨骼一致性方面的不足。其自动绑定框架通过先验引导骨架估计器（PGSE）和网格-骨架互注意网络（MSMAN），实现从粗到细的3D骨架关节回归和蒙皮权重估计，生成适用于动画制作的角色，性能优于现有方法。

HumanRig的核心功能

• 提供大规模高质量数据集：HumanRig是首个专为3D人形角色自动绑定任务设计的大规模数据集，包含11,434个高质量AI生成的T姿态网格。所有模型均遵循行业标准的骨架拓扑结构，可直接应用于主流动画引擎。该数据集在规模、多样性和骨架一致性方面具有显著优势，覆盖真实人物、卡通角色及拟人化动物等多种类型。
• 先验引导骨架估计器（PGSE）：基于2D先验信息投射至3D空间，用于初始化粗略骨架，降低绑定复杂度。
• U形Point Transformer作为网格编码器：不依赖3D网格边信息，提升复杂网格上的绑定鲁棒性。
• 网格-骨架互注意力网络（MSMAN）：融合网格与骨架特征，在高级语义空间中优化骨架构建与蒙皮过程。

HumanRig的技术原理

• 数据集构建：
  • 生成多样化2D图像：通过AI驱动的2D图像生成技术，从文本描述生成多样化的T姿态角色图像。
  • 生成高质量3D网格：利用InstantMesh和Unique3D等工具，将2D图像转换为高质量3D网格。
  • 筛选与优化：从17,268个初始网格中筛选出14,662个高质量模型，并使用Mixamo半自动化工具进行骨骼绑定，最终形成11,434个高质量绑定模型。
• 自动绑定流程：
  • 骨架初始化：通过PGSE模块生成初步骨架。
  • 特征提取：分别使用基于MLP的骨架编码器和U形Point Transformer提取骨架与网格特征。
  • 特征融合与优化：通过MSMAN模块融合特征，实现从粗到细的骨架关节回归和蒙皮权重估计。
  • 生成动画角色：最终结合优化后的骨架和蒙皮权重，生成可用于动画制作的角色。

HumanRig项目信息

• 项目官网：https://c8241998.github.io/HumanRig/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.02317

HumanRig的应用场景

• 游戏开发：HumanRig的自动绑定技术可显著减少角色动画制作的时间和成本，尤其适用于复杂角色模型。
• 影视制作：快速生成高质量角色绑定，提高动画制作效率。
• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：支持实时交互角色动画，提升沉浸感。
• 3D数字人：用于快速生成个性化3D数字人，增强互动体验。