阿里高德发布‘人体工学3D角色自动化绑定数据集’，革新数字人物创建领域

在数字化时代前沿，阿里巴巴旗下的高德技术团队匠心独运，隆重推出了一项革命性成果——“人体工学3D角色自动化绑定数据集”。这一创新性项目旨在简化并优化3D动画制作流程中的关键环节——角色绑定。传统上，这一过程需要艺术家手工调整，耗时且对技术要求极高，而“人体工学3D角色自动化绑定数据集”则通过先进的算法和技术，实现了对3D人形角色的快速、精确绑定，大大提升了效率，降低了创作门槛。此数据集的问世，标志着数字内容创造领域迈入了一个新的自动化时代，为游戏开发、电影特效及虚拟现实体验等提供了强有力的技术支撑，预示着未来虚拟世界中人物表现将更加自然生动，创作效率将迎来质的飞跃。

　　

humanrig是由阿里巴巴团队开发的一个针对3d人形角色自动绑定的研究项目。该项目旨在解决现有绑定技术因缺乏高质量数据集而发展受限的问题，通过提供大规模、高质量的数据集和创新的自动绑定框架，推动3d角色动画制作的自动化发展。humanrig数据集包含11434个t姿态网格，遵循统一的骨骼拓扑结构，具有多样化的头部与身体比例，填补了现有数据集在规模、多样性和骨骼一致性方面的空白。自动绑定框架通过先验引导骨架估计器（pgse）和网格-骨架互注意网络（msman），实现从粗到细的3d骨架关节回归和蒙皮权重估计，生成可用于动画制作的角色，其性能优于现有方法。

　　

　　

HumanRig的主要功能包括：

　　提供大规模高质量数据集：HumanRig是首个专为3D人形角色自动绑定任务设计的大规模数据集，包含11,434个高质量的AI生成人形网格。所有模型均以T-pose呈现，并严格遵循行业标准的骨架拓扑结构，可直接应用于主流动画引擎。该数据集在规模、多样性和骨骼一致性方面具有显著优势，涵盖了从真实人物到卡通角色，甚至拟人化动物的广泛角色类型。 　　先验引导骨架估计器（PGSE）：基于2D先验信息投射到3D空间，初始化粗略骨架，大幅降低绑定任务的复杂度。 　　U形PointTransformer作为网格编码器：摒弃了对3D网格的边信息的依赖，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）：通过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的技术原理包括：

　　HumanRig数据集构建： 　　生成多样化2D图像：通过AI驱动的2D图像生成技术，从文本描述中生成多样化的T-pose角色图像。 　　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模块生成粗略骨架。 　　特征提取：分别使用基于MLP的骨架编码器和U形PointTransformer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，实现从粗到细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和蒙皮权重结合，生成可用于动画制作的角色。 　　

HumanRig的项目地址包括：

　　项目官网： 　　arXiv技术论文： 　　

HumanRig的应用场景包括：

　　游戏开发：在游戏开发中，HumanRig的自动绑定技术可以大幅减少角色动画制作的时间和成本，在处理复杂角色模型（如带有复杂衣物或配件的角色）时表现出色。 　　影视制作：在影视行业，HumanRig的自动绑定技术能快速生成高质量的角色绑定，显著提升制作效率。 　　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的自动绑定技术能为虚拟角色提供实时的骨骼动画支持，确保角色动作的自然性和流畅性。 　　3D数字人：通过自动绑定技术，高德地图能快速生成个性化3D数字人，为用户提供更具互动性和趣味性的导航体验。 　　

以上就是HumanRig—阿里高德推出的3D人形角色自动绑定任务数据集的详细内容，更多请关注其它相关文章！