Оживляя 3D-персонажей: Новый подход к управлению позами

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационную систему для создания реалистичной анимации 3D-гуманоидов, основанную на латентном пространстве поз и обходящую ограничения традиционных методов.

Предлагаемая система для создания поз персонажей кодирует исходную форму и скелеты в латентные представления, используя трансформер для предсказания токенов целевой формы, которые затем декодируются в готовую модель, при этом обучение проходит в два этапа: сначала формируется латентная потеря для сохранения геометрических деталей, а затем адаптивный модуль завершения тонко настраивается с использованием SDF-потери для синтеза правдоподобной геометрии для вновь открываемых структур.

Представленная модель позволяет осуществлять прямое управление позами 3D-персонажей без использования геометрических привязок и с адаптивным заполнением деталей.

Построение реалистичных поз для трехмерных гуманоидных персонажей остается сложной задачей, сталкивающейся с проблемами неточности деформации и топологических ограничений. В статье ‘Make-It-Poseable: Feed-forward Latent Posing Model for 3D Humanoid Character Animation’ предложен новый подход, формулирующий задачу позирования как трансформацию в латентном пространстве, минуя традиционные методы деформации сетки. Предложенная модель, использующая латентные трансформаторы и плотное кодирование поз, обеспечивает высокую точность и гибкость в управлении позой персонажа. Сможет ли данная технология открыть новые возможности для интерактивного редактирования и анимации трехмерных моделей?

Ограничения Традиционного 3D-Позирования

Традиционное создание поз для трехмерных человекоподобных моделей во многом зависит от риггинга и скиннинга — трудоемкого процесса, который часто приводит к артефактам. Данная методика предполагает создание виртуального скелета внутри модели и «привязку» к нему полигональной сетки. Однако, при сложных деформациях или необходимости изменения топологии, стандартные алгоритмы могут давать сбои, приводя к неестественным изгибам, проваливанию геометрии или другим визуальным дефектам. Это требует значительных усилий художника по ручной корректировке, что увеличивает время разработки и может повлиять на качество финального результата. Таким образом, несмотря на свою распространенность, традиционный подход к позированию имеет существенные ограничения, особенно в контексте создания реалистичных и сложных анимаций.

Традиционные методы 3D-моделирования сталкиваются с существенными трудностями при создании сложных деформаций и сохранении геометрической точности объектов. Особенно остро эта проблема проявляется, когда требуется изменение топологии сетки — например, при сгибании конечностей или резких поворотах тела. В таких случаях стандартные алгоритмы могут приводить к искажениям геометрии, появлению неестественных складок или даже прорывам в модели. Это связано с тем, что алгоритмы полагаются на заранее определенные связи между вершинами сетки, которые не всегда способны адекватно отразить все возможные деформации. В результате, достижение реалистичной и правдоподобной анимации требует значительных усилий по ручной корректировке и доработке, что делает процесс трудоемким и ресурсозатратным.

Автоматические методы риггинга, стремясь упростить процесс создания 3D-анимаций, всё ещё опираются на точность предсказания весов смешивания (blend weights). От этой точности напрямую зависит реалистичность деформаций персонажа при движении. Неточности в предсказании приводят к неестественным изгибам и артефактам, требующим ручной корректировки. Кроме того, вычисление этих весов, особенно для сложных моделей с высокой детализацией, может быть чрезвычайно ресурсоёмким, требуя значительных вычислительных мощностей и времени, что ограничивает применимость данных методов в реальном времени или при работе с большими сценами. Таким образом, несмотря на потенциальные преимущества, автоматический риггинг остаётся сложной задачей, требующей баланса между точностью, скоростью вычислений и потреблением ресурсов.

В отличие от методов geometry-space rigging, демонстрирующих артефакты деформации (например, проскальзывание вершин руки в область головы тигра), наша методика, не зависящая от skinning, обеспечивает чистую и корректную деформацию модели.

Переход к Латентному Пространству: Контролируемая Артикуляция

Переход к работе в латентном пространстве предоставляет альтернативный подход к манипулированию трехмерными формами, позволяя изменять их без непосредственного редактирования геометрии сетки. Вместо прямого изменения вершин и полигонов, данные о форме кодируются в компактное латентное представление. Это позволяет выполнять операции, такие как изменение позы или деформация, в этом сжатом пространстве, а затем декодировать результат обратно в трехмерную форму. Такой подход снижает вычислительные затраты и упрощает процесс редактирования, поскольку операции выполняются над меньшим объемом данных и избегают проблем, связанных с сохранением топологии сетки при прямом изменении геометрии.

Модель Hunyuan3D-2.1 использует архитектуру Diffusion Transformers для кодирования и декодирования трехмерных объектов в латентное пространство. В процессе кодирования, трехмерная геометрия преобразуется в компактное векторное представление, сохраняющее ключевые характеристики формы. Затем, Diffusion Transformers применяются для создания и манипулирования этим латентным представлением. Декодирование преобразует модифицированное латентное представление обратно в трехмерную геометрию, позволяя осуществлять контроль над формой объекта без непосредственного изменения его полигональной сетки. Этот процесс обеспечивает эффективное сжатие данных и возможность генерации новых 3D-моделей путем манипулирования вектором в латентном пространстве.

Контроль над позами 3D-моделей в латентном пространстве требует применения латентного надзора (Latent-Space Supervision) для сохранения геометрической целостности и предотвращения артефактов. Без надзора, преобразования в латентном пространстве могут привести к потере деталей и визуальной некогерентности. Методы латентного надзора используют дополнительные сигналы, такие как нормали поверхности или карты глубины, чтобы обеспечить соответствие между исходной и преобразованной геометрией. Эти сигналы служат ориентирами для процесса декодирования, гарантируя, что результирующая 3D-модель сохраняет важные визуальные характеристики и предотвращает искажения, особенно при значительных изменениях позы. Эффективность латентного надзора напрямую влияет на качество и реалистичность генерируемых результатов.

Предложенная архитектура использует плотное кодирование позы, семантически осмысленное преобразование токенов и адаптивные токены для сохранения геометрических деталей и обработки новых структур при деформации.

Трансформер Латентных Поз: Новый Подход к 3D-Позированию

Трансформер скрытых поз (Latent Posing Transformer) предназначен для предсказания скрытых представлений (латентов) перепозиционированного персонажа, что позволяет напрямую манипулировать латентным пространством для изменения позы. В отличие от традиционных методов, требующих непосредственного изменения геометрии сетки, данный подход позволяет изменять позу персонажа, работая непосредственно со скрытыми векторами, кодирующими его состояние. Это обеспечивает более эффективное и плавное управление позой, поскольку позволяет избежать сложных вычислений, связанных с деформацией сетки, и поддерживает согласованность модели при изменении позы. Модель преобразует желаемую позу в соответствующее скрытое представление, которое затем используется для генерации новой позы персонажа.

Модель использует плотное представление позы (Dense Pose Representation), которое кодирует информацию о положении каждой точки тела, а не только ключевых суставов. Это позволяет учитывать более детальный контекст и анатомические особенности персонажа, что значительно повышает точность предсказания позы. В отличие от традиционных методов, оперирующих с ограниченным набором параметров, плотное представление предоставляет информацию о положении каждой пиксельной точки, что критически важно для реалистичного и анатомически корректного воссоздания позы, особенно при сложных деформациях и взаимодействиях с окружающей средой. Такой подход позволяет модели учитывать локальные деформации и обеспечивать плавные переходы между позами, что приводит к более естественным и реалистичным результатам.

Для обработки ранее не встречавшейся геометрии в процессе репозинга персонажа, используется модуль адаптивного дополнения (Adaptive Completion Module). Данный модуль генерирует новые латентные токены, которые добавляются к существующему латентному представлению. Это позволяет модели эффективно расширять свое понимание геометрии и корректно завершать репозинг даже для персонажей со сложной или новой структурой. Генерация токенов осуществляется динамически, основываясь на контексте существующего латентного пространства и геометрии, что обеспечивает бесшовную интеграцию и предотвращает артефакты в результирующем изображении.

Адаптивные токены позволяют успешно реконструировать ранее скрытые участки геометрии, такие как подмышечные впадины, в целевой позе, в отличие от модели без них, которая не способна воспроизвести полную геометрию.

За пределами Скиннинга: Включение Топологической Зависимости и Свобода от Скиннинга

В отличие от традиционных методов, требующих сложных и зачастую проблемных весов «обтяжки» (skinning weights) для деформации 3D-моделей, представленный подход работает напрямую в латентном пространстве. Это позволяет полностью отказаться от необходимости предварительной подготовки и настройки весов, что значительно упрощает процесс позирования и анимации. Вместо манипулирования вершинами сетки, система оперирует компактным представлением модели в латентном пространстве, обеспечивая более плавные и естественные деформации без артефактов, характерных для традиционных методов. Такой подход не только снижает вычислительную сложность, но и открывает возможности для создания более выразительных и реалистичных анимаций, поскольку позволяет свободно изменять позу модели без ограничений, накладываемых весами «обтяжки».

Система демонстрирует способность к топологически-зависимой артикуляции, что позволяет бесшовно обрабатывать деформации, требующие изменения топологии сетки. В отличие от традиционных методов, которые часто сталкиваются с проблемами при радикальных изменениях формы, данная разработка позволяет модели адаптироваться к новым конфигурациям без артефактов или потери детализации. Это достигается благодаря работе в латентном пространстве и использованию представлений, не привязанных к фиксированной структуре сетки. Например, система способна реалистично моделировать отделение конечностей или значительные изменения в общей форме объекта, сохраняя при этом визуальную правдоподобность и топологическую целостность. Такая способность открывает новые возможности для анимации и моделирования сложных деформируемых объектов, значительно превосходя возможности существующих подходов.

Система демонстрирует расширенные возможности благодаря функции сегментации частей модели без предварительного обучения. В отличие от традиционных методов, требующих обширных наборов данных для распознавания отдельных элементов 3D-модели, данная разработка способна автоматически идентифицировать и манипулировать частями объекта, такими как конечности или отдельные компоненты, без какой-либо явной тренировки. Это достигается за счет использования латентного пространства и понимания общей структуры модели, что позволяет системе “понимать” назначение различных частей и изменять их форму или положение независимо друг от друга. Такая способность к сегментации без обучения значительно расширяет возможности применения, позволяя создавать более сложные и реалистичные анимации и манипуляции с 3D-объектами.

Представленные количественные результаты демонстрируют значительное превосходство разработанного метода над существующими аналогами. В ходе сравнительного анализа было установлено, что предлагаемый подход обеспечивает более низкое значение метрики Chamfer Distance, что свидетельствует о большей точности воссоздания геометрии. Кроме того, зафиксированы более высокие показатели F-score и Volumetric IoU, подтверждающие улучшенное качество сегментации и перекрытия объектов. Низкое значение SDF-RMSE указывает на высокую точность представления поверхности. Эти результаты, полученные в ходе тщательного тестирования, однозначно подтверждают эффективность и превосходство нового метода в задачах 3D-моделирования и манипулирования.

Представленный метод демонстрирует значительное ускорение процесса вывода по сравнению с генеративной моделью Hunyuan3D-Omni, превосходя её более чем в 50 раз. Это достигается благодаря оптимизированной архитектуре и эффективной обработке данных в латентном пространстве, что позволяет существенно снизить вычислительные затраты и время, необходимое для генерации и манипулирования 3D-моделями. Такая высокая скорость делает возможным использование данной технологии в приложениях, требующих интерактивного взаимодействия и обработки данных в реальном времени, открывая новые перспективы для создания и редактирования 3D-контента.

Предложенный метод позволяет решать широкий спектр задач, включая анимацию, сегментацию объектов, замену и уточнение деталей.

Исследование демонстрирует элегантность подхода к анимации 3D-персонажей, избегая традиционных методов, основанных на геометрии и сложных вычислениях костей. Авторы предлагают систему, функционирующую в латентном пространстве, что позволяет достичь высокой точности и реалистичности движений. Этот подход, основанный на представлении VecSet и использовании трансформерных сетей, особенно выделяется своей способностью к адаптивному заполнению и плотному кодированию поз. Как заметил Ян Лекун: «Машинное обучение — это программирование, в котором вы не программируете, а обучаете». Эта фраза отражает суть представленной работы — вместо жесткого кодирования движений, система обучается генерировать естественные и правдоподобные анимации, что делает её более гибкой и эффективной.

Куда же дальше?

Представленный подход, безусловно, демонстрирует элегантность, избегая громоздких зависимостей от геометрии и традиционных методов скининга. Однако, стоит признать, что совершенства достичь не удалось. Проблема адаптивного завершения, хотя и решена частично, все еще требует более тонкой настройки для сложных и динамичных поз. Неизбежно возникает вопрос: достаточно ли простого «проталкивания» в латентном пространстве, или же требуется более глубокое понимание анатомии и физики движения для создания действительно убедительных анимаций?

Интересно, что данная работа, сконцентрировавшись на латентном пространстве, лишь косвенно затрагивает вопрос о контроле над процессом. Истинная сила, вероятно, кроется в разработке интуитивно понятных интерфейсов, позволяющих художнику-аниматору «шептать» персонажу, а не «кричать» ему команды. В перспективе, можно ожидать интеграции с системами захвата движений, не для простого копирования, а для обучения модели более изящным и естественным позам.

В конечном счете, задача состоит не в создании все более сложных алгоритмов, а в достижении гармонии между технологией и искусством. Истинная элегантность заключается в том, чтобы скрыть сложность под маской простоты, позволяя анимации говорить сама за себя, без необходимости объяснять принципы ее работы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16767.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-20 08:23

🚀 Квантовые новости