PhysRig: Estrutura Diferenciável de Skinning e Rigging Baseada em Física para Modelagem Realista de Objetos Articulados

PhysRig: Differentiable Physics-Based Skinning and Rigging Framework for Realistic Articulated Object Modeling

June 26, 2025

Autores: Hao Zhang, Haolan Xu, Chun Feng, Varun Jampani, Narendra Ahuja

cs.AI

Resumo

Skinning e rigging são componentes fundamentais em animação, reconstrução de objetos articulados, transferência de movimento e geração 4D. As abordagens existentes dependem predominantemente do Linear Blend Skinning (LBS), devido à sua simplicidade e diferenciabilidade. No entanto, o LBS introduz artefatos como perda de volume e deformações não naturais, e falha em modelar materiais elásticos como tecidos moles, pelos e apêndices flexíveis (por exemplo, trombas de elefante, orelhas e tecidos adiposos). Neste trabalho, propomos o PhysRig: um framework diferenciável de skinning e rigging baseado em física que supera essas limitações ao incorporar o esqueleto rígido em uma representação volumétrica (por exemplo, uma malha tetraédrica), que é simulada como uma estrutura de corpo mole deformável impulsionada pelo esqueleto animado. Nosso método aproveita a mecânica contínua e discretiza o objeto como partículas incorporadas em uma grade de fundo Euleriana para garantir a diferenciabilidade em relação tanto às propriedades do material quanto ao movimento esquelético. Além disso, introduzimos protótipos de materiais, reduzindo significativamente o espaço de aprendizado enquanto mantemos alta expressividade. Para avaliar nosso framework, construímos um conjunto de dados sintético abrangente usando malhas do Objaverse, The Amazing Animals Zoo e MixaMo, cobrindo diversas categorias de objetos e padrões de movimento. Nosso método supera consistentemente as abordagens tradicionais baseadas em LBS, gerando resultados mais realistas e fisicamente plausíveis. Além disso, demonstramos a aplicabilidade do nosso framework na tarefa de transferência de pose, destacando sua versatilidade para a modelagem de objetos articulados.

English

Skinning and rigging are fundamental components in animation, articulated object reconstruction, motion transfer, and 4D generation. Existing approaches predominantly rely on Linear Blend Skinning (LBS), due to its simplicity and differentiability. However, LBS introduces artifacts such as volume loss and unnatural deformations, and it fails to model elastic materials like soft tissues, fur, and flexible appendages (e.g., elephant trunks, ears, and fatty tissues). In this work, we propose PhysRig: a differentiable physics-based skinning and rigging framework that overcomes these limitations by embedding the rigid skeleton into a volumetric representation (e.g., a tetrahedral mesh), which is simulated as a deformable soft-body structure driven by the animated skeleton. Our method leverages continuum mechanics and discretizes the object as particles embedded in an Eulerian background grid to ensure differentiability with respect to both material properties and skeletal motion. Additionally, we introduce material prototypes, significantly reducing the learning space while maintaining high expressiveness. To evaluate our framework, we construct a comprehensive synthetic dataset using meshes from Objaverse, The Amazing Animals Zoo, and MixaMo, covering diverse object categories and motion patterns. Our method consistently outperforms traditional LBS-based approaches, generating more realistic and physically plausible results. Furthermore, we demonstrate the applicability of our framework in the pose transfer task highlighting its versatility for articulated object modeling.