AI-modeller
Tillbaka
VAST
VAST Forskning Öppna vikter

AniGen

Gör om en enda bild till en färdigriggad 3D-modell med skelett och skinning, redo att animeras.

  • 3D
  • Animation & rörelse
Från en bild till en 3D-modell med skelett och skinning för djur, figurer och maskiner 1 / 5

Från en bild till en 3D-modell med skelett och skinning för djur, figurer och maskiner [1]

Om AniGen[1][2][3][5]

AniGen skapar 3D-modeller som går att animera direkt, utifrån en enda bild. En animerbar 3D-modell behöver förutom själva formen ett skelett och så kallade skinningvikter som bestämmer hur ytan följer benen. Vanliga 3D-generatorer ger statiska former, och automatisk riggning i efterhand ger ofta skelett som inte passar ihop med formen.

AniGen genererar i stället form, skelett och skinning tillsammans, som tre sammanhängande fält i samma rum. Två tekniska nyheter gör det möjligt: ett skelettfält som hanterar osäkerhet där det är oklart vilket ben en punkt hör till, och ett skinningfält som fungerar oavsett hur många leder modellen har. Genereringen sker i två steg, där först en gles grundstruktur skapas och sedan detaljerad geometri och ledstruktur.

Enligt forskarna är AniGen klart bättre än tidigare metoder som riggar i efterhand, både när det gäller giltiga skelett och animationskvalitet, och fungerar på djur, människofigurer och maskiner. Modellerna kan importeras i vanliga 3D-verktyg. GitHub-repot innehåller också tillägg för att anpassa en genererad rigg efter en video och för att redigera rörelser i video.

Arbetet kommer från The University of Hong Kong, VAST, The Chinese University of Hong Kong och Tsinghua University, och har antagits till SIGGRAPH 2026. Koden och vikterna ligger hos VAST-AI-Research.

Det viktigaste[1][3]

  • Skapar form, skelett och skinningvikter samtidigt från en enda bild.
  • Fungerar på djur, människofigurer och maskiner, till exempel robotarmar och robothundar.
  • Enligt forskarna klart bättre än metoder som riggar i efterhand när det gäller giltiga skelett och animationskvalitet.
  • Kräver ett NVIDIA-grafikkort med minst 18 GB minne enligt GitHub-sidan.
  • Antagen till SIGGRAPH 2026, gjord i samarbete med VAST.

Källor

  1. [1]
    AniGen: Unified S³ Fields for Animatable 3D Asset Generation ↗
    The University of Hong Kong, VAST, CUHK och Tsinghua University Officiell sida yihua7.github.io
    Publicerad okänt datum Läst 25 okt 2026
  2. [3]
    AniGen: Unified S^3 Fields for Animatable 3D Asset Generation ↗
    VAST-AI-Research Officiell sida github.com
    Publicerad okänt datum Läst 25 okt 2026
  3. [4]
    VAST-AI/AniGen ↗
    Hugging Face (VAST-AI) Modellkort huggingface.co
    Publicerad okänt datum Läst 25 okt 2026
  4. [5]
    Claude Opus 4.7, Qwen 3.6, Ernie Image, Happy Oyster, HY World 2.0, Gemini 3.1 TTS: AI NEWS ↗
    AI Search Nyhetsbrev aisearch.substack.com
    Publicerad 19 apr 2026 Läst 25 okt 2026
  5. [2]
    AniGen: Unified $S^3$ Fields for Animatable 3D Asset Generation ↗
    arXiv Forskningsartikel arxiv.org
    Publicerad 9 apr 2026 Läst 25 okt 2026

Historik

  1. 25 okt 2026
    Tillagd i listan efter AI Search (nyhetsbrev 2026-04-19). [5]

Vår bedömning

Inte bedömd än. Alla kan ändra.

Kommentarer

Inga kommentarer än. Skriv gärna vilket projekt den kan passa i.

⌘/Ctrl + Enter

Mer från VAST