Make-It-Poseable: Feed-forward Latent Posing Model for 3D Humanoid Character Animation

📄 arXiv: 2512.16767v1 📥 PDF

作者: Zhiyang Guo, Ori Zhang, Jax Xiang, Alan Zhao, Wengang Zhou, Houqiang Li

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-18

备注: Project page: https://jasongzy.github.io/Make-It-Poseable/

💡 一句话要点

提出Make-It-Poseable，通过潜在空间变换实现3D人形角色动画

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 3D角色动画 姿态调整 潜在空间变换 Transformer网络 人形建模

📋 核心要点

  1. 现有3D角色姿态调整方法在皮肤权重预测、拓扑结构和姿态一致性方面存在不足，影响了其鲁棒性和泛化性。
  2. Make-It-Poseable通过在潜在空间中变换角色表示，避免了直接操作网格顶点，从而更有效地生成新的姿态。
  3. 该方法引入了潜在姿态Transformer、密集姿态表示、潜在空间监督和自适应补全模块，显著提升了姿态调整的质量。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Make-It-Poseable的新型前馈框架，用于解决3D角色姿态调整问题。现有方法如自动绑定和姿态条件生成，常面临皮肤权重预测不准确、拓扑结构缺陷和姿态一致性差等挑战，限制了其鲁棒性和泛化能力。Make-It-Poseable将角色姿态调整重新定义为潜在空间变换问题。该方法不直接变形网格顶点，而是通过操纵角色的潜在表示来重建新的姿态。核心是一个潜在姿态Transformer，它根据骨骼运动来操纵形状token。密集姿态表示用于精确控制。为了确保高保真几何形状并适应拓扑变化，还引入了潜在空间监督策略和自适应补全模块。实验表明，该方法在姿态质量方面表现出色，并可自然地扩展到3D编辑应用，如部件替换和优化。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决3D人形角色动画中，现有方法在姿态调整时面临的皮肤权重预测不准确、拓扑结构易出错以及姿态一致性差的问题。这些问题导致生成的角色姿态不自然，限制了动画的真实感和可用性。

核心思路：论文的核心思路是将角色姿态调整问题转化为潜在空间中的变换问题。通过学习角色形状的潜在表示，并利用Transformer网络根据骨骼运动信息对潜在表示进行操作，从而生成新的姿态。这种方法避免了直接操作复杂的网格顶点，降低了计算复杂度，并提高了姿态调整的质量和鲁棒性。

技术框架：Make-It-Poseable框架主要包含以下几个模块：1) 角色形状编码器：将3D角色网格编码为潜在表示。2) 密集姿态表示模块：将骨骼运动信息编码为密集姿态表示，用于指导潜在表示的变换。3) 潜在姿态Transformer：根据密集姿态表示，对角色形状的潜在表示进行变换，生成新的姿态的潜在表示。4) 角色形状解码器：将新的姿态的潜在表示解码为3D角色网格。5) 自适应补全模块：用于处理拓扑结构变化，保证生成高质量的3D角色网格。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将角色姿态调整问题转化为潜在空间变换问题。与直接操作网格顶点的方法相比，该方法能够更好地捕捉角色形状的全局结构，并避免了复杂的网格变形计算。此外，潜在姿态Transformer和自适应补全模块的设计也为提高姿态调整的质量和鲁棒性做出了重要贡献。

关键设计：论文中使用了Transformer网络作为潜在姿态Transformer，用于学习潜在表示之间的复杂关系。损失函数包括潜在空间监督损失和网格重建损失，用于保证生成的姿态在潜在空间和网格空间都具有高质量。自适应补全模块采用了一种基于图神经网络的方法，用于预测拓扑结构的变化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Make-It-Poseable在姿态质量方面优于现有的自动绑定和姿态条件生成方法。通过定量评估和定性比较，证明了该方法能够生成更自然、更逼真的3D角色姿态。此外，该方法还展示了在3D角色编辑方面的潜力，例如部件替换和优化。

🎯 应用场景

Make-It-Poseable技术可广泛应用于游戏开发、电影制作、虚拟现实和增强现实等领域。它可以帮助艺术家和设计师快速生成各种姿态的3D角色，提高动画制作效率，并为用户提供更逼真的虚拟体验。此外，该技术还可以应用于3D角色编辑，例如部件替换和优化，为角色定制提供更多可能性。

📄 摘要（原文）

Posing 3D characters is a fundamental task in computer graphics and vision. However, existing methods like auto-rigging and pose-conditioned generation often struggle with challenges such as inaccurate skinning weight prediction, topological imperfections, and poor pose conformance, limiting their robustness and generalizability. To overcome these limitations, we introduce Make-It-Poseable, a novel feed-forward framework that reformulates character posing as a latent-space transformation problem. Instead of deforming mesh vertices as in traditional pipelines, our method reconstructs the character in new poses by directly manipulating its latent representation. At the core of our method is a latent posing transformer that manipulates shape tokens based on skeletal motion. This process is facilitated by a dense pose representation for precise control. To ensure high-fidelity geometry and accommodate topological changes, we also introduce a latent-space supervision strategy and an adaptive completion module. Our method demonstrates superior performance in posing quality. It also naturally extends to 3D editing applications like part replacement and refinement.