MagicArticulate

MagicArticulate – 南洋理工和字节推出的静态 3D 模型转骨架生成框架

MagicArticulate是什么

MagicArticulate是由南洋理工大学与字节跳动Seed实验室联合开发的一个创新框架，旨在将静态3D模型自动转化为可进行动画制作的资产。该系统基于自回归生成骨架的方法，能够预测蒙皮权重，使得模型能够呈现出真实感的动画效果。MagicArticulate引入了Articulation-XL数据集，其中包含超过33,000个高质量的关节注释3D模型，并采用自回归Transformer技术生成骨架，从而自然地处理不同模型中的骨骼数量及其依赖关系。MagicArticulate在多样化的对象类别中表现出色，显著提升了3D模型动画化的效率与质量。

MagicArticulate的主要功能

• 自动化骨架生成：可以自动为模型生成适宜的骨架结构，支持多种模型的骨骼数量与关节依赖关系。
• 蒙皮权重预测：通过预测顶点与关节之间的蒙皮权重，实现模型表面与骨架的紧密绑定。
• 高质量动画支持：生成的骨架和蒙皮权重使得模型能够实现生动的动画效果，适用于多种3D模型及其应用场景。
• 大规模数据集支撑：推出的Articulation-XL数据集包含超过33,000个带有高质量注释的3D模型，推动了相关技术的发展与验证。

MagicArticulate的技术原理

• 自回归骨架生成：
  • 点云采样与编码：从输入的3D模型表面采样点云，将这些点编码为固定长度的形状标记，捕捉模型的几何特征及其拓扑结构。
  • 骨架序列建模：将形状标记附加到骨架标记前，利用自回归Transformer逐步生成骨架序列。自回归模型在每一步生成一个骨骼或关节，并利用之前生成的信息作为上下文，灵活处理不同模型中骨骼数量的变化及其依赖关系。
  • Transformer的优势：Transformer的并行处理特性和注意力机制有效捕捉全局依赖关系，同时自回归的生成方式也能灵活适应不同复杂度的骨架结构。
• 蒙皮权重预测：基于扩散模型逐步优化蒙皮权重的分布。扩散过程从噪声开始，逐步恢复出顶点与关节间的权重关系，类似于去噪过程。在预测蒙皮权重时，运用顶点与关节之间的体积测地线距离作为先验信息。通过大量标注数据（如Articulation-XL数据集）训练扩散模型，学习不同3D模型的蒙皮权重分布规律。
• 大规模数据集支持：该数据集包含超过33,000个带有高质量关节注释的3D模型，为模型训练提供了丰富的监督信息，使骨架生成与蒙皮权重预测模块能够学习到不同模型的通用规律，在多样化场景中表现出色。

MagicArticulate的项目地址

• 项目官网：https://chaoyuesong.github.io/MagicArticulate/
• GitHub仓库：https://github.com/Seed3D/MagicArticulate
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.12135

MagicArticulate的应用场景

• 3D动画制作：快速将静态模型转化为可进行动画制作的资产，大幅减少手动绑定骨骼与蒙皮的工作量，提升动画制作效率。
• 游戏开发：为游戏角色和道具生成骨架与蒙皮权重，支持实时动画渲染，提高游戏开发效率与动画效果。
• 虚拟现实/增强现实：生成可互动的动态3D模型，增强虚拟环境中的沉浸感与交互体验。
• 工业设计与3D打印：帮助设计师快速生成可活动的关节模型，优化产品功能，降低设计成本。
• 人工智能与机器人技术：用于机器人仿真及AI模型训练，优化关节与算法开发。