IA Generativa para Animación de Personajes: Un Estudio Exhaustivo de Técnicas, Aplicaciones y Direcciones Futuras

Generative AI for Character Animation: A Comprehensive Survey of Techniques, Applications, and Future Directions

April 27, 2025

Autores: Mohammad Mahdi Abootorabi, Omid Ghahroodi, Pardis Sadat Zahraei, Hossein Behzadasl, Alireza Mirrokni, Mobina Salimipanah, Arash Rasouli, Bahar Behzadipour, Sara Azarnoush, Benyamin Maleki, Erfan Sadraiye, Kiarash Kiani Feriz, Mahdi Teymouri Nahad, Ali Moghadasi, Abolfazl Eshagh Abianeh, Nizi Nazar, Hamid R. Rabiee, Mahdieh Soleymani Baghshah, Meisam Ahmadi, Ehsaneddin Asgari

cs.AI

Resumen

La IA generativa está transformando el arte, los videojuegos y, de manera más destacada, la animación. Los recientes avances en modelos fundacionales y de difusión han reducido el tiempo y el costo de producir contenido animado. Los personajes son componentes centrales de la animación, involucrando movimiento, emociones, gestos y expresiones faciales. El ritmo y la amplitud de los avances en los últimos meses dificultan mantener una visión coherente del campo, lo que motiva la necesidad de una revisión integradora. A diferencia de las revisiones anteriores que tratan avatares, gestos o animación facial de manera aislada, este estudio ofrece una perspectiva única y completa sobre todas las principales aplicaciones de IA generativa para la animación de personajes. Comenzamos examinando el estado del arte en animación facial, renderización de expresiones, síntesis de imágenes, creación de avatares, modelado de gestos, síntesis de movimiento, generación de objetos y síntesis de texturas. Destacamos investigaciones líderes, implementaciones prácticas, conjuntos de datos comúnmente utilizados y tendencias emergentes en cada área. Para apoyar a los recién llegados, también proporcionamos una sección de antecedentes completa que introduce modelos fundacionales y métricas de evaluación, equipando a los lectores con el conocimiento necesario para ingresar al campo. Discutimos desafíos abiertos y trazamos futuras direcciones de investigación, proporcionando una hoja de ruta para avanzar en las tecnologías de animación de personajes impulsadas por IA. Este estudio está diseñado como un recurso para investigadores y desarrolladores que ingresan al campo de la animación generativa con IA o campos relacionados. Los recursos están disponibles en: https://github.com/llm-lab-org/Generative-AI-for-Character-Animation-Survey.

English

Generative AI is reshaping art, gaming, and most notably animation. Recent breakthroughs in foundation and diffusion models have reduced the time and cost of producing animated content. Characters are central animation components, involving motion, emotions, gestures, and facial expressions. The pace and breadth of advances in recent months make it difficult to maintain a coherent view of the field, motivating the need for an integrative review. Unlike earlier overviews that treat avatars, gestures, or facial animation in isolation, this survey offers a single, comprehensive perspective on all the main generative AI applications for character animation. We begin by examining the state-of-the-art in facial animation, expression rendering, image synthesis, avatar creation, gesture modeling, motion synthesis, object generation, and texture synthesis. We highlight leading research, practical deployments, commonly used datasets, and emerging trends for each area. To support newcomers, we also provide a comprehensive background section that introduces foundational models and evaluation metrics, equipping readers with the knowledge needed to enter the field. We discuss open challenges and map future research directions, providing a roadmap to advance AI-driven character-animation technologies. This survey is intended as a resource for researchers and developers entering the field of generative AI animation or adjacent fields. Resources are available at: https://github.com/llm-lab-org/Generative-AI-for-Character-Animation-Survey.