郭一璞 发自 云凹非寺

量子位 报导 | 大众号 QbitAI

一只3D的狗头卡通人物：

给它画上骨架：

诶？就可以动起来了：

相同的办法，也可以让3D小男孩动起来：

让3D高挑大姐姐动起来：

让3D猫猫活蹦乱跳：

总归，全部本来应该仅仅静态的3D人物模型，不管是人是动物，仍是自然界不存在的卡通构思人物，都能见皮知骨，由静到动：

连影子都协作的非常好！

只知道脱骨鸡、脱骨鸭掌，没想到，还有人反着来。

这全部，都是一个叫做RigNet的AI主动完结的。只需设计好人物的3D动态外形，它就可以主动猜测人物骨架，预估骨架外皮肤的分量，生成人物运动的图画。

这可比人工制造动画便利多了，要是能用在3D动画或许3D游戏制造上，今后就不需求过多的忧虑拖更或跳票了呢。

这项研讨也登上了SIGGRAPH 2020，作者来自马萨诸塞大学阿默斯特分校和多伦多大学。

多网络协作完成

AI让3D人物动起来，需求阅历两个过程：先是确认骨骼的方位，再猜测骨架之外皮肤的分量。

骨骼是有关节、会滚动的，因而AI猜测的时分也要先找到那些关节。

先用一个GMEdgeNet图神经网络，猜测极点向相邻关节的位移。

这样，骨头大约长在什么地方就出来了。

一起，还预备了另一个GMEdgeNet，参数和前面的那个不太相同，用它来猜测网格上的注意力函数，图上越红的方位，注意力就越强。

划要点，GMEdgeNet长这样，后边还要用：

做了这样的预备，就可以用聚类模型，找到关节的方位。

关节的散布和生物学意义上的脊椎动物并不完全一致，不过鉴于仅仅寻求外在的运动作用，并不是做骷髅装饰品，因而有大致的方位来表明身体曲折的节点就OK了。

现在找到了关节，咱们再把关节连起来，给它装上骨头。

装骨头用的是BoneNet模型和最小生成树算法，BoneNet担任猜测每两个关节的衔接里，哪些衔接才是正确的骨头的方位，契合一般动物的身体结构。

BoneNet模型长这样：

一起，还要给这个3D人物找到“根关节”，便是下图的小红点，可以理解为“重心”，需求用到RootNet模型。

这真是“铭肌镂骨”啊。

好的，现在关节、骨架和重心都有了，需求让这幅骨头感知一下皮肉的分量，它才干运动得契合自然规律也契合人们的观感。

给皮肉“称重”的使命，仍是GMEdgeNet模型来做，它来猜测骨架蒙皮权重。