HumanRig

HumanRig – 阿里高德推出的3D人形角色自动绑定任务数据集

HumanRig

HumanRig 是阿里巴巴团队推出的一项创新性研究项目，专注于 3D 人形角色的自动绑定技术。它旨在克服当前绑定技术面临的局限性，尤其是由于缺乏高质量数据集而导致的发展障碍。通过提供一个大规模且高质量的数据集，并结合前沿的自动绑定框架，HumanRig 促进了 3D 角色动画制作的自动化进程。

HumanRig是什么

HumanRig 是由阿里巴巴团队开发的 3D 人形角色自动绑定项目，旨在解决现有技术因缺少高质量数据集而受到限制的问题。该项目通过提供一个包含 11,434 个 T 姿态网格的大规模数据集，填补了现有数据集在规模、多样性和骨架一致性方面的空白。所有模型遵循统一的骨骼拓扑结构，涵盖真实人物、卡通角色以及拟人化动物等多种角色类型。HumanRig 的自动绑定框架采用先验引导骨架估计器（PGSE）和网格-骨架互注意网络（MSMAN），实现了高效的骨架关节回归和蒙皮权重估计，性能超越了现有的方法。

HumanRig的主要功能

提供大规模高质量数据集：HumanRig 是首个专为 3D 人形角色自动绑定设计的庞大数据集，包含 11,434 个高质量的 AI 生形网格，所有模型均为 T-pose 形态，并严格遵循行业标准骨骼拓扑结构，适用于主流动画引擎。此数据集在规模、多样性和骨架一致性方面具备显著优势。
先验引导骨架估计器（PGSE）：基于 2D 先验信息投射到 3D 空间，快速生成粗略骨架，从而显著降低绑定任务的复杂性。
U形 Point Transformer作为网格编码器：不依赖于 3D 网格的边信息，增强了复杂网格上的绑定鲁棒性。
网格-骨架互注意力网络（MSMAN）：在高级语义空间中融合网格与骨架特征，实现了骨架构建与蒙皮的联合优化。

HumanRig的技术原理

HumanRig 数据集构建：
- 生成多样化 2D 图像：通过 AI 技术从文本描述生成多样化的 T-pose 角像。
- 生成高质量 3D 网格：利用 InstantMesh 和 Unique3D 等工具，将 2D 图像转换为高质量的 3D 网格。
- 筛选与优化：从 17,268 个初始网格中筛选出 14,662 个高质量模型，并使用 Mixamo 半自动化工具进行骨骼绑定，最终形成 11,434 个高质量绑定模型。
自动绑定流程：
- 骨架初始化：通过 PGSE 模块生成初步骨架。
- 特征提取：使用基于 MLP 的骨架编码器和 U 形 Point Transformer 分别提取骨架和网格特征。
- 特征融合与优化：通过 MSMAN 模块融合骨架和网格特征，实现精细化的骨架关节回归和蒙皮权重估计。
- 生成动画角色：最终将优化后的骨架与蒙皮权重结合，生成可用于动画制作的角色。

HumanRig的项目地址

项目官网：https://c8241998.github.io/HumanRig/
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.02317

HumanRig的应用场景

游戏开发：在游戏制作中，HumanRig 的自动绑定技术显著减少了角色动画制作的时间和成本，尤其在处理复杂角色模型时表现尤为出色。
影视制作：在影视行业，HumanRig 的自动绑定技术能够快速生成高质量的角色绑定，大幅提升制作效率。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在虚拟现实和增强现实应用中，实时交互的角色动画是提升沉浸感的关键。HumanRig 的自动绑定技术为虚拟角色提供实时的骨骼动画支持，确保动作自然流畅。
3D 数字人：借助自动绑定技术，高德地图可快速生成个性化的 3D 数字人，为用户提供更具互动性和趣味性的导航体验。