PhysRig革新角色动画真实感,UIUC联合Stability AI推出物理驱动形变技术,解决传统LBS体积塌陷与关节扭曲难题

2025-09-29 01:28:18 8299次浏览

  

个人主页:https://haoz19.github.io/

你是否注意到,动画角色在运动时常常显得不够自然?即便采用复杂的骨骼系统,人物行走时仍像提线木偶般僵硬?这一现象源于当前主流的线性混合蒙皮技术(LBS)的局限性——虽然计算高效便捷,但在处理皮肤、脂肪等柔软材质时,容易出现体积损失、关节扭曲等"糖果包裹"效应,严重影响视觉真实度。

UIUC与Stability AI的研究团队在ICCV 2025入选论文《PhysRig: Differentiable Physics-Based Skinning and Rigging Framework》中提出创新方案:通过"刚性骨架+弹性软体"的混合建模方式,结合可微分物理模拟技术,实现了更逼真的角色形变效果。

项目资源:
官网:https://physrig.github.io
论文:https://arxiv.org/abs/2506.20936
代码:https://github.com/haoz19/PhysRig

传统LBS的技术瓶颈

作为行业标准,LBS通过骨骼变换的加权平均生成动画,但其线性非物理的本质导致三大缺陷:肢体弯曲时的体积塌陷、关节旋转伪影、以及无法模拟软组织动态。尽管有研究尝试用深度学习优化参数,仍难以突破结构性限制。

PhysRig的创新架构

该框架突破性地将骨骼嵌入可变形柔体,通过物理过程间接控制形变,包含三大核心组件:

1. 基于MPM方法的可微物理模拟器,遵 循连续介质力学原理;
2. 25-100个材料原型构成的弹性系统,通过马氏距离实现空间插值;
3. 驱动点系统作为虚拟关节,通过速度控制实现精准变形。

逆向绑定优化策略

采用迭代式优化流程:交替固定骨骼速度优化材料参数,锁定材料参数优化驱动点速度,兼顾时序一致性与动作局部性,显著提升优化效率。

多维度性能验证

在包含17类角色、120组动画的测试集中,PhysRig在用户评分和Chamfer距离指标上全面超越传统方法,尤其在人形、四足动物及特殊生物的表现上优势显著。

跨物种动作迁移

该技术无需预测蒙皮权重,仅需提取源动作骨骼角度,即可实现人形到软体生物等差异显著对象的自然动作迁移,拓展了传统方法的适用边界。

行业应用前景

PhysRig标志着从传统绑定向物理真实动画的重要跨越,其优势包括:突破线性模型限制、支持复杂材质模拟、兼容深度学习框架,为影视游戏、机器人仿真等领域带来全新可能。团队计划在ICCV 2025期间开源代码,并开发Blend  er插件以服务动画创作者。

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关键步骤:

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设定合理的分成机制:对于联盟营销,需要制定清晰的分成机制,确保合作双方都能从中获益。

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选择😮:选择流量大、受众群体明确的💉进行广告投放,如百度广告、腾讯广告、今日头条等。

- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

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总结:

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