NECromancer：为骨架通过 BVH 动画注入生命
计算机视觉与模式识别
2026-02-09 v1 机器学习
摘要
运动分词是可通用运动模型的关键组件，但大多数现有方法局限于种类特定的骨架，限制了其在多样形态上的适用性。我们提出 NECromancer（NEC），一个作用于任意 BVH 骨架的通用运动分词器。NEC 包含三个组件：（1）面向本体论的骨骼图编码器（Ontology-aware Skeletal Graph Encoder，OwO），将 BVH 文件中包含的关节语义、静止姿态偏移和骨骼拓扑结构先验编码为骨骼嵌入；（2）无拓扑依赖的分词器（Topology-Agnostic Tokenizer，TAT），将运动序列压缩为通用且拓扑不变的离散表示；（3）统一 BVH 宇宙（Unified BVH Universe，UvU），一个聚合异构骨架跨 BVH 运动的大规模数据集。实验表明，NEC 在显著压缩率下实现高保真重建，并有效地将运动从骨骼结构中解耦。 resulting token space supports cross-species motion transfer, composition, denoising, generation with token-based models, and text-motion retrieval, establishing a unified framework for motion analysis and synthesis across diverse morphologies. Demo page: https://animotionlab.github.io/NECromancer/
引用
@article{arxiv.2602.06548,
title = {NECromancer: Breathing Life into Skeletons via BVH Animation},
author = {Mingxi Xu and Qi Wang and Zhengyu Wen and Phong Dao Thien and Zhengyu Li and Ning Zhang and Xiaoyu He and Wei Zhao and Kehong Gong and Mingyuan Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.06548},
year = {2026}
}