論文の概要: NECromancer: Breathing Life into Skeletons via BVH Animation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06548v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 09:52:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.330196
• Title: NECromancer: Breathing Life into Skeletons via BVH Animation
• Title（参考訳）: NECromancer:BVHアニメーションによるスケルトンでの生活
• Authors: Mingxi Xu, Qi Wang, Zhengyu Wen, Phong Dao Thien, Zhengyu Li, Ning Zhang, Xiaoyu He, Wei Zhao, Kehong Gong, Mingyuan Zhang,
• Abstract要約: 運動トークン化(英: Motion tokenization)は、一般化可能な運動モデルの主要な構成要素である。 本稿では,任意のBVH骨格を直接操作するユニバーサルモーショントークンであるNEC(NEC)を提案する。 結果として生じるトークン空間は、クロススペックのモーショントランスファー、合成、ノイズ化、トークンベースのモデルによる生成、テキストモーション検索をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.254783224309477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Motion tokenization is a key component of generalizable motion models, yet most existing approaches are restricted to species-specific skeletons, limiting their applicability across diverse morphologies. We propose NECromancer (NEC), a universal motion tokenizer that operates directly on arbitrary BVH skeletons. NEC consists of three components: (1) an Ontology-aware Skeletal Graph Encoder (OwO) that encodes structural priors from BVH files, including joint semantics, rest-pose offsets, and skeletal topology, into skeletal embeddings; (2) a Topology-Agnostic Tokenizer (TAT) that compresses motion sequences into a universal, topology-invariant discrete representation; and (3) the Unified BVH Universe (UvU), a large-scale dataset aggregating BVH motions across heterogeneous skeletons. Experiments show that NEC achieves high-fidelity reconstruction under substantial compression and effectively disentangles motion from skeletal structure. The resulting token space supports cross-species motion transfer, composition, denoising, generation with token-based models, and text-motion retrieval, establishing a unified framework for motion analysis and synthesis across diverse morphologies. Demo page: https://animotionlab.github.io/NECromancer/
• Abstract（参考訳）: 運動トークン化は、一般化可能な運動モデルの主要な構成要素であるが、既存のほとんどのアプローチは種固有の骨格に限られており、様々な形態の応用性を制限する。 本稿では,任意のBVH骨格を直接操作するユニバーサルモーショントークンであるNEC(NEC)を提案する。 NECは、(1)関節意味論、安静オフセット、骨格トポロジーなどのBVHファイルから構造的先行を骨格埋め込みにエンコードするオントロジー対応の骨格グラフエンコーダ(OwO)、(2)運動列を普遍的でトポロジーに不変な離散表現に圧縮するトポロジー非依存型トケナイザ(TAT)、(3)BVHユニバース(UvU)という、異種骨格をまたいだ大規模なデータセットアグリゲーションである。 実験により、NECは相当な圧縮下で高忠実度再構成を実現し、骨格構造からの運動を効果的に切り離すことが示されている。 結果として生じるトークン空間は、異種間の動き伝達、合成、騒音発生、トークンベースのモデルによる生成、テキスト移動検索をサポートし、様々な形態の運動分析と合成のための統合された枠組みを確立する。 デモページ:https://animotionlab.github.io/NECromancer/

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