論文の概要: Animate Any Character in Any World
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17796v1
- Date: Thu, 18 Dec 2025 18:59:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.505144
- Title: Animate Any Character in Any World
- Title（参考訳）: あらゆる世界のキャラクタをアニメイトする
- Authors: Yitong Wang, Fangyun Wei, Hongyang Zhang, Bo Dai, Yan Lu,
- Abstract要約: 我々は,静的世界生成の現実性と構造的基盤を活用するAniXを紹介する。
ユーザは3DGSのシーンとキャラクタを提供し、そのキャラクターを自然言語で指示して、多様な振る舞いを実行できる。
AiXは、提供されたシーンとキャラクタとの視覚的忠実性を保った時間的コヒーレントなビデオクリップを合成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.112404900403284
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in world models have greatly enhanced interactive environment simulation. Existing methods mainly fall into two categories: (1) static world generation models, which construct 3D environments without active agents, and (2) controllable-entity models, which allow a single entity to perform limited actions in an otherwise uncontrollable environment. In this work, we introduce AniX, leveraging the realism and structural grounding of static world generation while extending controllable-entity models to support user-specified characters capable of performing open-ended actions. Users can provide a 3DGS scene and a character, then direct the character through natural language to perform diverse behaviors from basic locomotion to object-centric interactions while freely exploring the environment. AniX synthesizes temporally coherent video clips that preserve visual fidelity with the provided scene and character, formulated as a conditional autoregressive video generation problem. Built upon a pre-trained video generator, our training strategy significantly enhances motion dynamics while maintaining generalization across actions and characters. Our evaluation covers a broad range of aspects, including visual quality, character consistency, action controllability, and long-horizon coherence.
- Abstract（参考訳）: 近年の世界モデルの進歩により、インタラクティブな環境シミュレーションが大幅に強化されている。
既存の手法は主に,(1)アクティブエージェントのない3次元環境を構築する静的世界生成モデル,(2)制御不能なエンティティが制御不能な環境で限られた動作を行うことを可能にする制御可能エンテントモデル,の2つのカテゴリに分類される。
本研究では、AniXを導入し、静的世界生成のリアリズムと構造的基盤を生かし、制御可能エンタリティモデルを拡張して、オープンエンドアクションを実行可能なユーザ指定文字をサポートする。
ユーザは3DGSのシーンとキャラクタを提供し、そのキャラクターを自然言語で指示して、環境を自由に探索しながら、基本的な移動からオブジェクト中心のインタラクションまで多様な行動を実行することができる。
AniXは、条件付き自己回帰ビデオ生成問題として定式化された、提供されたシーンとキャラクタとの視覚的忠実性を保った時間的コヒーレントなビデオクリップを合成する。
トレーニング済みのビデオジェネレータをベースとして,アクションやキャラクタ間の一般化を維持しながら,動作のダイナミクスを大幅に向上させる。
本評価は,視覚的品質,文字の一貫性,動作制御性,長期的コヒーレンスなど,幅広い側面をカバーしている。
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