論文の概要: Make-It-Animatable: An Efficient Framework for Authoring Animation-Ready 3D Characters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18197v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 10:18:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:25:31.820984
• Title: Make-It-Animatable: An Efficient Framework for Authoring Animation-Ready 3D Characters
• Title（参考訳）: Make-It-Animatable:アニメーション対応3Dキャラクタのオーサリングのための効率的なフレームワーク
• Authors: Zhiyang Guo, Jinxu Xiang, Kai Ma, Wengang Zhou, Houqiang Li, Ran Zhang,
• Abstract要約: 我々は3次元ヒューマノイドモデルを1秒未満でキャラクターアニメーションに対応させる新しいデータ駆動方式であるMake-It-Animatableを提案する。 我々のフレームワークは、高品質なブレンドウェイト、骨、ポーズトランスフォーメーションを生成します。 既存の手法と比較して,本手法は品質と速度の両方において著しく改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.13319549186959
• License:
• Abstract: 3D characters are essential to modern creative industries, but making them animatable often demands extensive manual work in tasks like rigging and skinning. Existing automatic rigging tools face several limitations, including the necessity for manual annotations, rigid skeleton topologies, and limited generalization across diverse shapes and poses. An alternative approach is to generate animatable avatars pre-bound to a rigged template mesh. However, this method often lacks flexibility and is typically limited to realistic human shapes. To address these issues, we present Make-It-Animatable, a novel data-driven method to make any 3D humanoid model ready for character animation in less than one second, regardless of its shapes and poses. Our unified framework generates high-quality blend weights, bones, and pose transformations. By incorporating a particle-based shape autoencoder, our approach supports various 3D representations, including meshes and 3D Gaussian splats. Additionally, we employ a coarse-to-fine representation and a structure-aware modeling strategy to ensure both accuracy and robustness, even for characters with non-standard skeleton structures. We conducted extensive experiments to validate our framework's effectiveness. Compared to existing methods, our approach demonstrates significant improvements in both quality and speed.
• Abstract（参考訳）: 現代のクリエイティブ産業には3Dキャラクターが不可欠だが、それらをアニマタブルにするためには、リギングやスキンニングといったタスクで広範囲な手作業を必要とすることが多い。 既存の自動リギングツールは、手動のアノテーション、堅固な骨格トポロジー、様々な形やポーズの限定的な一般化など、いくつかの制限に直面している。 別のアプローチとして、リガットされたテンプレートメッシュに事前にバインドされたアニマタブルなアバターを生成する方法がある。 しかし、この方法は柔軟性に欠けることが多く、典型的には現実的な人間の形に限られる。 これらの問題に対処するために,Make-It-Animatableという,文字アニメーションに適した3次元ヒューマノイドモデルを,形状やポーズに関わらず1秒以内で作成する,新しいデータ駆動方式を提案する。 私たちの統合されたフレームワークは、高品質なブレンドウェイト、骨、ポーズ変換を生成します。 粒子をベースとした形状オートエンコーダを組み込むことで,メッシュや3次元ガウススプラなど,様々な3次元表現をサポートする。 さらに,非標準骨格構造を持つ文字に対しても,精度とロバスト性を両立させるため,粗大な表現と構造認識モデリング戦略を用いる。 我々はフレームワークの有効性を検証するために広範囲な実験を行った。 既存の手法と比較して,本手法は品質と速度の両方において著しく改善されている。

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