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English(EN) TopoCap: Learning Topology-Agnostic Motion Priors for Monocular Video-to-Animation

TopoCap 支持跨不同骨骼结构的视频到动画重定向

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 TopoCap，一个新颖的框架，用于从单目视频中提取运动并将其应用于具有不同骨骼结构的字符。该系统学习了一个通用的运动流形，该流形将运动动力学与拓扑分离开来，从而无需测试时优化即可重定向到任意骨架。这是通过一个两阶段生成管道实现的，该管道将运动链压缩成共享的潜在代码，并从视觉特征预测这些代码。TopoCap 在 Mobjaverse 上进行了训练，这是一个包含超过 5,000 个独特骨骼拓扑的大规模数据集，其性能显著优于专业模型，并能够对各种 3D 生物进行零样本重定向。 AI

影响 能够从单目视频中动画化各种 3D 角色，有可能简化内容创建流程。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍运动重定向新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Shi-Min Hu ·

    TopoCap: Learning Topology-Agnostic Motion Priors for Monocular Video-to-Animation

    The explosion of generative 3D assets has created a massive demand for animation, yet current motion capture methods remain brittle, restricted to species-specific templates (e.g., SMPL) or requiring labor-intensive manual rigging. We introduce TopoCap, the first unified framewor…

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