PoseMaster: Generating 3D Characters in Arbitrary Poses from a Single Image

📄 arXiv: 2506.21076v1 📥 PDF

作者: Hongyu Yan, Kunming Luo, Weiyu Li, Yixun Liang, Shengming Li, Jingwei Huang, Chunchao Guo, Ping Tan

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-26

💡 一句话要点

提出PoseMaster以解决3D角色建模中的姿态标准化问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 3D角色生成 姿态控制 深度学习 计算机视觉 动画技术

📋 核心要点

  1. 现有的3D角色建模方法在姿态标准化阶段容易受到自遮挡和视角变化的影响，导致生成图像失真。
  2. PoseMaster通过将姿态变换与3D角色生成统一为一个流式框架，利用3D骨骼作为姿态条件，实现了精确的任意姿态控制。
  3. 实验结果显示，PoseMaster在A姿态角色生成方面的性能超越了现有的最先进技术，展现出强大的任意姿态控制能力。

📝 摘要（中文）

3D角色在日常娱乐中扮演着重要角色。为了提高3D角色建模的效率，现有基于图像的方法通常使用两个独立模型进行姿态标准化和A姿态角色的3D重建。然而，这些方法在姿态标准化阶段容易因自遮挡和视角问题生成失真和降质的图像，从而影响后续重建的几何质量。为了解决这些问题，本文提出了PoseMaster，一个端到端可控的3D角色生成框架。我们将姿态变换和3D角色生成统一为基于流的3D原生生成框架，并利用可动画角色骨骼中的3D骨骼作为姿态条件。此外，通过在训练过程中随机清空姿态条件和图像条件，提升了姿态控制的有效性和泛化能力。最后，我们创建了一个高质量的姿态控制数据集，以帮助模型学习骨骼与蒙皮权重之间的隐含关系。大量实验表明，PoseMaster在A姿态角色生成的定性和定量评估中均优于当前最先进的技术。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D角色建模方法在姿态标准化阶段生成失真图像的问题，影响后续的3D重建质量。

核心思路：PoseMaster通过将姿态变换与3D角色生成整合为一个流式框架，利用可动画角色的3D骨骼作为姿态条件，从而实现更高效的姿态控制。

技术框架：PoseMaster的整体架构包括姿态变换模块和3D角色生成模块，二者通过流式生成框架紧密结合，形成一个端到端的生成流程。

关键创新：PoseMaster的主要创新在于将姿态条件与图像条件的随机清空策略引入训练过程，提升了模型对多种姿态的控制能力，与传统方法相比具有更好的泛化性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡姿态控制与图像质量，同时优化了网络结构以适应高质量的3D角色生成需求。通过这些设计，PoseMaster能够有效学习骨骼与蒙皮权重之间的关系。

📊 实验亮点

PoseMaster在A姿态角色生成的定性和定量评估中均表现优异，相较于现有最先进技术，其性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），展现出在任意姿态控制方面的强大能力。

🎯 应用场景

PoseMaster的研究成果在游戏开发、动画制作和虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。通过高效生成任意姿态的3D角色，能够大幅提升角色建模的效率和质量，推动相关行业的发展。未来，该技术还可能应用于实时角色动画和个性化虚拟形象的创建。

📄 摘要（原文）

3D characters play a crucial role in our daily entertainment. To improve the efficiency of 3D character modeling, recent image-based methods use two separate models to achieve pose standardization and 3D reconstruction of the A-pose character. However, these methods are prone to generating distorted and degraded images in the pose standardization stage due to self-occlusion and viewpoints, which further affects the geometric quality of the subsequent reconstruction process. To tackle these problems, we propose PoseMaster, an end-to-end controllable 3D character generation framework. Specifically, we unify pose transformation and 3D character generation into a flow-based 3D native generation framework. To achieve accurate arbitrary-pose control, we propose to leverage the 3D body bones existing in the skeleton of an animatable character as the pose condition. Furthermore, considering the specificity of multi-condition control, we randomly empty the pose condition and the image condition during training to improve the effectiveness and generalizability of pose control. Finally, we create a high-quality pose-control dataset derived from realistic character animation data to make the model learning the implicit relationships between skeleton and skinning weights. Extensive experiments show that PoseMaster outperforms current state-of-the-art techniques in both qualitative and quantitative evaluations for A-pose character generation while demonstrating its powerful ability to achieve precise control for arbitrary poses.