IA Generativa para Animação de Personagens: Uma Análise Abrangente de Técnicas, Aplicações e Direções 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

Resumo

A IA generativa está remodelando a arte, os jogos e, mais notavelmente, a animação. Avanços recentes em modelos de base e de difusão reduziram o tempo e o custo de produção de conteúdo animado. Os personagens são componentes centrais da animação, envolvendo movimento, emoções, gestos e expressões faciais. O ritmo e a amplitude dos avanços nos últimos meses tornam difícil manter uma visão coerente do campo, motivando a necessidade de uma revisão integrativa. Diferente de visões gerais anteriores que tratam avatares, gestos ou animação facial de forma isolada, este estudo oferece uma perspectiva única e abrangente sobre todas as principais aplicações de IA generativa para animação de personagens. Começamos examinando o estado da arte em animação facial, renderização de expressões, síntese de imagens, criação de avatares, modelagem de gestos, síntese de movimento, geração de objetos e síntese de texturas. Destacamos pesquisas líderes, implantações práticas, conjuntos de dados comumente usados e tendências emergentes para cada área. Para apoiar os iniciantes, também fornecemos uma seção de fundo abrangente que introduz modelos fundamentais e métricas de avaliação, equipando os leitores com o conhecimento necessário para ingressar no campo. Discutimos desafios em aberto e mapeamos direções futuras de pesquisa, fornecendo um roteiro para avançar as tecnologias de animação de personagens impulsionadas por IA. Este estudo pretende ser um recurso para pesquisadores e desenvolvedores que ingressam no campo da animação de IA generativa ou áreas adjacentes. Recursos estão disponíveis em: 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.