PhysRig: Дифференцируемый физически обоснованный фреймворк для скиннинга и риггинга реалистичного моделирования сочлененных объектов

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

June 26, 2025

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

cs.AI

Аннотация

Скиннинг и риггинг являются фундаментальными компонентами в анимации, реконструкции сочлененных объектов, передаче движения и генерации 4D-данных. Существующие подходы преимущественно опираются на линейный бленд-скиннинг (LBS) благодаря его простоте и дифференцируемости. Однако LBS вызывает артефакты, такие как потеря объема и неестественные деформации, а также не способен моделировать эластичные материалы, такие как мягкие ткани, мех и гибкие придатки (например, хоботы слонов, уши и жировые ткани). В данной работе мы предлагаем PhysRig: дифференцируемую физически обоснованную систему скиннинга и риггинга, которая преодолевает эти ограничения путем встраивания жесткого скелета в объемное представление (например, тетраэдральную сетку), которое моделируется как деформируемая структура мягкого тела, управляемая анимированным скелетом. Наш метод использует механику сплошных сред и дискретизирует объект как частицы, встроенные в эйлерову фоновую сетку, чтобы обеспечить дифференцируемость как по свойствам материала, так и по движению скелета. Кроме того, мы вводим материальные прототипы, значительно сокращая пространство обучения при сохранении высокой выразительности. Для оценки нашей системы мы создаем комплексный синтетический набор данных, используя сетки из Objaverse, The Amazing Animals Zoo и MixaMo, охватывающие разнообразные категории объектов и паттерны движения. Наш метод стабильно превосходит традиционные подходы на основе LBS, генерируя более реалистичные и физически правдоподобные результаты. Более того, мы демонстрируем применимость нашей системы в задаче переноса позы, подчеркивая ее универсальность для моделирования сочлененных объектов.

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.