論文の概要: RigAnything: Template-Free Autoregressive Rigging for Diverse 3D Assets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09615v1
- Date: Thu, 13 Feb 2025 18:59:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-14 13:48:10.690538
- Title: RigAnything: Template-Free Autoregressive Rigging for Diverse 3D Assets
- Title（参考訳）: RigAnything: テンプレートなしの3Dアセット自動回帰リグ
- Authors: Isabella Liu, Zhan Xu, Wang Yifan, Hao Tan, Zexiang Xu, Xiaolong Wang, Hao Su, Zifan Shi,
- Abstract要約: 本稿では,新しい自己回帰変換モデルであるRigAnythingを紹介する。
関節や骨格のトポロジを確率的に生成し、スキンの重量をテンプレートのない方法で割り当てることで、3Dアセットを準備できる。
RigAnythingは、ヒューマノイド、四足動物、海洋生物、昆虫など、さまざまな種類の物体で最先端のパフォーマンスを実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.81216915952291
- License:
- Abstract: We present RigAnything, a novel autoregressive transformer-based model, which makes 3D assets rig-ready by probabilistically generating joints, skeleton topologies, and assigning skinning weights in a template-free manner. Unlike most existing auto-rigging methods, which rely on predefined skeleton template and are limited to specific categories like humanoid, RigAnything approaches the rigging problem in an autoregressive manner, iteratively predicting the next joint based on the global input shape and the previous prediction. While autoregressive models are typically used to generate sequential data, RigAnything extends their application to effectively learn and represent skeletons, which are inherently tree structures. To achieve this, we organize the joints in a breadth-first search (BFS) order, enabling the skeleton to be defined as a sequence of 3D locations and the parent index. Furthermore, our model improves the accuracy of position prediction by leveraging diffusion modeling, ensuring precise and consistent placement of joints within the hierarchy. This formulation allows the autoregressive model to efficiently capture both spatial and hierarchical relationships within the skeleton. Trained end-to-end on both RigNet and Objaverse datasets, RigAnything demonstrates state-of-the-art performance across diverse object types, including humanoids, quadrupeds, marine creatures, insects, and many more, surpassing prior methods in quality, robustness, generalizability, and efficiency. Please check our website for more details: https://www.liuisabella.com/RigAnything.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,新しい自己回帰型トランスフォーマーモデルであるRigAnythingについて紹介する。
既定のスケルトンテンプレートに依存し、ヒューマノイドのような特定のカテゴリに限定される既存の自動リギング法とは異なり、RigAnythingは自己回帰的な方法でリギング問題にアプローチし、グローバルな入力形状と以前の予測に基づいて次の関節を反復的に予測する。
自己回帰モデルは典型的にはシーケンシャルデータを生成するために使用されるが、RigAnythingはアプリケーションを拡張して、本質的に木構造であるスケルトンを効果的に学習し、表現する。
そこで我々は,関節を幅優先探索(BFS)順に整理し,骨格を3D位置と親指標のシーケンスとして定義する。
さらに,拡散モデルを利用して位置予測の精度を向上し,階層内の関節の正確な配置と一貫した配置を確保する。
この定式化により、自己回帰モデルは骨格内の空間的および階層的関係を効率的に捉えることができる。
RigAnythingは、RigNetとObjaverseのデータセットの両方でエンドツーエンドで訓練され、ヒューマノイド、四足動物、海洋生物、昆虫など、さまざまな種類のオブジェクトに対して最先端のパフォーマンスを示し、品質、堅牢性、一般化性、効率性において先行した手法を超越している。
詳細はWebサイト(https://www.liuisabella.com/RigAnything.com)を参照してください。
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