UniRig是清华大学计算机系与VAST联合开发的前沿自动骨骼绑定框架，专为处理复杂且多样化的3D模型而设计。基于强大的自回归模型和骨骼点交叉注意力机制，UniRig能够生成高质量的骨骼结构和精确的蒙皮权重，大幅提升动画制作的效率和质量。
UniRig是什么
UniRig是由清华大学计算机系与VAST共同推出的一种创新性自动骨骼绑定框架，旨在处理复杂多样的3D模型。该框架利用大型自回归模型和骨骼点交叉注意力机制，生成高质量的骨骼结构和蒙皮权重。UniRig引入了Rig-XL数据集，包含超过14,000个3D模型，涵盖多种类型，广泛应用于训练和评估。与现有的学术和商业方法相比，UniRig在骨骼绑定和精度方面表现出显著优势，能够无缝适用于从动漫角色到复杂有机和无机结构的多种对象，极大地提升动画制作的效率。
UniRig的主要功能
- 自动骨骼生成：为各类3D模型（如人类、动物、虚构角色等）自动生成拓扑结构合理的骨骼树。
- 蒙皮权重预测：预测每根骨骼对模型顶点的影响权重，确保在骨骼动画驱动下，网格自然变形。
- 支持多样化模型：适用于多种类型的3D模型，包括复杂的有机和无机结构。
- 高效动画制作：显著提高动画制作效率，减少手动操作所需的时间和工作量。
- 动态效果支持：生成支持物理模拟的骨骼属性（如弹簧骨骼）。
UniRig的技术原理
- 骨骼树标记化：将骨骼树结构转换为序列化标记，以便自回归模型高效处理。特殊标记（如<type>）用于表示骨骼类型（如弹簧骨骼、模板骨骼），通过深度优先搜索（DFS）算法提取线性骨骼链，紧凑表示骨骼结构。骨骼树标记化能够减少序列长度，从而提高模型的训练和推理效率。
- 自回归模型：基于Transformer构建的自回归模型（例如Skeleton Tree GPT）用于预测骨骼树。模型逐个生成标记以构建骨骼树，确保生成的骨骼结构在拓扑上有效。模型的输入包括从3D网格采样的点云和可选的类别信息，输出为表示骨骼树的标记序列。
- 骨骼点交叉注意力机制：通过点云编码器和骨骼编码器分别提取点云和骨骼树特征，利用交叉注意力机制结合特征，以预测蒙皮权重。
- 大规模数据集：为训练和评估UniRig，研究人员构建了Rig-XL数据集，包含超过14,000个3D模型，涵盖多种类别。数据集的多样性和规模使UniRig能够学习不同类型的骨骼结构和蒙皮权重，提升模型的泛化能力。
- 物理模拟辅助训练：在训练过程中引入物理模拟，通过模拟骨骼在物理力（如重力、弹性力）下的，评估预测的蒙皮权重和骨骼属性的合理性。间接监督方法引导模型学习更逼真的蒙皮权重，从而提高动画的真实感。
UniRig的项目地址
- 项目官网：https://zjp-shadow.github.io/works/UniRig/
- GitHub仓库：https://github.com/VAST-AI-Research/UniRig
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/VAST-AI/UniRig
- arXiv技术论文：https://zjp-shadow.github.io/works/UniRig/static/supp/UniRig.pdf
UniRig的应用场景
- 动画制作：快速生成骨骼和蒙皮权重，减少手动操作，提升动画制作效率。
- 虚拟角色：为虚拟角色（如VTuber）生成自然流畅的骨骼绑定，支持实时动画。
- 游戏开发：快速生成角色和物体的骨骼绑定，支持动态效果，增强游戏视觉效果。
- 3D内容创作：适用于建筑设计、工业设计等领域，支持多样化3D模型的骨骼绑定。
- 教育领域：作为教学工具，帮助学习者迅速掌握骨骼动画的基本概念。
常见问题
- UniRig如何使用？：用户可以通过项目官网或GitHub仓库获取详细的使用说明和示例代码。
- UniRig支持哪些3D模型格式？：UniRig支持多种常见的3D模型格式，具体格式可参考项目文档。
- UniRig的性能如何？：UniRig在多种测试中表现优异，尤其在骨骼绑定和精度方面明显优于传统方法。
- 如何参与UniRig的开发？：用户可以通过GitHub提交问题和建议，亦可贡献代码或文档。
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