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R-DMesh:视频引导3D动画的矫正动态网格流方法

R-DMesh: Video-Guided 3D Animation via Rectified Dynamic Mesh Flow

精选理由

做3D动画和内容生成的团队终于有了解决姿态错位痛点的方案——R-DMesh 能自动矫正网格姿态对齐视频,避免手动调整的繁琐,建议做动态资产制作的开发者点开看看。

AI 摘要

R-DMesh 提出了一种解决视频引导3D动画中姿态错位问题的统一框架。传统方法在用户提供的静态网格与参考视频起始帧姿态不匹配时,会导致几何扭曲或动画失败。R-DMesh 通过引入新型 VAE 将输入解耦为条件基础网格、相对运动轨迹和矫正跳跃偏移,并利用 Triflow Attention 机制确保物理一致性和局部刚性。该方法基于 Rectified Flow 的扩散 Transformer 从预训练视频中迁移时空先验,并构建了包含50万动态网格序列的 Video-RDMesh 数据集。实验表明,R-DMesh 有效解决了姿态对齐问题,并支持姿态重定向和整体4D生成等下游应用。

AI 翻译 · 中文

R-DMesh 提出了一种解决视频引导3D动画中姿态错位问题的统一框架。传统方法在用户提供的静态网格与参考视频起始帧姿态不匹配时,会导致几何扭曲或动画失败。R-DMesh 通过引入新型 VAE 将输入解耦为条件基础网格、相对运动轨迹和矫正跳跃偏移,并利用 Triflow Attention 机制确保物理一致性和局部刚性。该方法基于 Rectified Flow 的扩散 Transformer 从预训练视频中迁移时空先验,并构建了包含50万动态网格序列的 Video-RDMesh 数据集。实验表明,R-DMesh 有效解决了姿态对齐问题,并支持姿态重定向和整体4D生成等下游应用。

arXiv cs.LGVideo-guided 3D animation holds immense potential for content creation, offering intuitive and precise control over dynamic assets. However, practical deployment faces a critical yet frequently overlooked hurdle: the pos