Rigel3D：面向动画的 3D 资产生成中的 Rig-aware 潜在表示
图形学
2026-05-14 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
最近的 3D 生成模型能够合成高质量资产，但其输出通常是静态的：缺乏用于动画的骨架、关节层次结构和皮肤权重。这限制了其在游戏、电影、仿真、虚拟主体和具身 AI 中应用，因为资产不仅要看起来合理，而且要移动得合理。我们引入 Rigel3D，一种用于生成动画就绪 3D 资产的生成方法，资产以 rigged mesh 表示。不同于后处理 auto-rigging 方法之外附加 rig 到完成的形状，本方法通过耦合的表面和骨架结构潜在表示联合建模几何和 rig 结构。rig-aware 自动编码器将这些表示解码为网格几何、骨架拓扑、关节坐标和皮肤权重，而二维潜在生成模型则综合了表面和骨架表示，用于图像条件生成。为支持下游动画工作流程，我们进一步引入一种开放词汇的联合标记模块，将生成的关节嵌入共享 vision-language 空间，实现与任意 retargeting 模板的对应。在大规模 rigged 资产数据集上的实验表明，本方法生成多样且高质量的动画就绪资产，并在多个指标上优于现有 rigging 基方法。
引用
@article{arxiv.2605.13129,
title = {Rigel3D: Rig-aware Latents for Animation-Ready 3D Asset Generation},
author = {Nikitas Chatzis and Marios Loizou and Evangelos Kalogerakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.13129},
year = {2026}
}