MagicArticulate: 3Dモデルをアーティキュレーション対応にする

MagicArticulate: Make Your 3D Models Articulation-Ready

February 17, 2025

著者: Chaoyue Song, Jianfeng Zhang, Xiu Li, Fan Yang, Yiwen Chen, Zhongcong Xu, Jun Hao Liew, Xiaoyang Guo, Fayao Liu, Jiashi Feng, Guosheng Lin

cs.AI

要旨

3Dコンテンツ制作の爆発的な成長に伴い、静的な3Dモデルをリアルなアニメーションを可能にする関節対応バージョンに自動変換する需要が高まっています。従来のアプローチは手動の注釈に大きく依存しており、時間と労力がかかるものでした。さらに、大規模なベンチマークの不足が、学習ベースのソリューションの開発を妨げてきました。本研究では、静的な3Dモデルを関節対応のアセットに自動変換する効果的なフレームワークであるMagicArticulateを提案します。主な貢献は3つあります。第一に、Objaverse-XLから慎重に選別された高品質な関節注釈を含む33,000以上の3Dモデルを収録した大規模ベンチマーク、Articulation-XLを紹介します。第二に、骨格や関節の数が異なる場合や、異なる3Dモデル間の依存関係を自然に処理するために、自己回帰型トランスフォーマーを活用してタスクをシーケンスモデリング問題として定式化する新しい骨格生成手法を提案します。第三に、頂点と関節間の体積測地線距離の事前情報を取り入れた関数拡散プロセスを使用してスキニング重みを予測します。大規模な実験により、MagicArticulateが多様なオブジェクトカテゴリにおいて既存の手法を大幅に上回り、リアルなアニメーションを可能にする高品質な関節化を実現することが示されました。プロジェクトページ: https://chaoyuesong.github.io/MagicArticulate。

English

With the explosive growth of 3D content creation, there is an increasing demand for automatically converting static 3D models into articulation-ready versions that support realistic animation. Traditional approaches rely heavily on manual annotation, which is both time-consuming and labor-intensive. Moreover, the lack of large-scale benchmarks has hindered the development of learning-based solutions. In this work, we present MagicArticulate, an effective framework that automatically transforms static 3D models into articulation-ready assets. Our key contributions are threefold. First, we introduce Articulation-XL, a large-scale benchmark containing over 33k 3D models with high-quality articulation annotations, carefully curated from Objaverse-XL. Second, we propose a novel skeleton generation method that formulates the task as a sequence modeling problem, leveraging an auto-regressive transformer to naturally handle varying numbers of bones or joints within skeletons and their inherent dependencies across different 3D models. Third, we predict skinning weights using a functional diffusion process that incorporates volumetric geodesic distance priors between vertices and joints. Extensive experiments demonstrate that MagicArticulate significantly outperforms existing methods across diverse object categories, achieving high-quality articulation that enables realistic animation. Project page: https://chaoyuesong.github.io/MagicArticulate.