RigMo Ein neues Framework für integriertes Rigging und Bewegungslernen in 3D-Animationen

Die Generierung von 3D-Inhalten hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht, doch die Erstellung von Animationen bleibt komplex. Traditionell werden Rigging – das Erstellen eines Skeletts und die Zuweisung von Skinning-Gewichten – und Motion Generation als getrennte Prozesse behandelt. Dies erfordert oft umfangreiche manuelle Arbeit und spezielle Kenntnisse, was die Skalierbarkeit und Interpretierbarkeit von Animationspipelines einschränkt.

Die Herausforderung in der generativen Animation

Bestehende Animationspipelines stützen sich häufig auf vordefinierte Skelette und Skinning-Gewichte. Die automatische Erstellung von Rigs, bekannt als Auto-Rigging, wird dabei als ein isolierter Schritt betrachtet. Diese Trennung führt zu einer Reihe von Limitationen:

• Manuelle Abhängigkeit: Die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe für Rig-Annotationen und die Anpassung von Bewegungen.
• Mangelnde Skalierbarkeit: Schwierigkeiten bei der effizienten Anwendung auf eine große Vielfalt von 3D-Modellen und komplexen Szenarien.
• Interpretierbarkeit: Die oft undurchsichtige Beziehung zwischen Rig-Struktur und resultierender Bewegung erschwert die Anpassung und das Verständnis.

Diese Herausforderungen haben die Entwicklung von integrierten Lösungen vorangetrieben, die Rigging und Motion Learning in einem einheitlichen Framework zusammenführen.

RigMo: Eine integrierte Lösung für Rig und Bewegung

Ein kürzlich vorgestelltes Framework mit dem Namen RigMo adressiert diese Problematik, indem es Rigging und Bewegungslernen direkt aus Roh-Mesh-Sequenzen vereint. Das System wurde entwickelt, um ohne jegliche menschliche Rig-Annotationen auszukommen. Kern von RigMo ist die Kodierung von per-Vertex-Deformationen in zwei kompakte latente Räume:

• Rig Latent Space: Dieser Raum dekodiert explizite Gaußsche Knochen und Skinning-Gewichte. Diese Komponenten definieren die strukturellen Eigenschaften des animierbaren Objekts.
• Motion Latent Space: Dieser Raum erzeugt zeitvariable SE(3)-Transformationen (Special Euclidean Group 3), welche die dynamischen Bewegungen des Objekts steuern.

Durch die Kombination dieser beiden Ausgaben wird ein animierbares Mesh mit expliziter Struktur und kohärenter Bewegung definiert. Dies ermöglicht eine Feed-Forward-Inferenz von Rig und Bewegung für deformierbare Objekte.

Architektur und Funktionalität

RigMo nutzt innovative Ansätze, um diese Integration zu realisieren:

• Gemeinsames Lernen: Das System lernt Rig-Strukturen und Bewegungsabläufe simultan aus denselben Eingabedaten.
• Struktur-Aware Latents: Die latenten Räume sind so konzipiert, dass sie die zugrunde liegende Struktur des Objekts berücksichtigen. Dies ist entscheidend für die Generierung physikalisch plausibler Animationen.
• Motion-DiT Modell: RigMo integriert ein Motion-DiT-Modell, das in seinen latenten Räumen operiert. Dieses Modell unterstützt nachgelagerte Aufgaben der Bewegungserzeugung, indem es die struktur-bewussten Latents effektiv nutzt.

Die Fähigkeit, Rigging und Bewegung zu vereinheitlichen, stellt einen Paradigmenwechsel in der generativen Animation dar, da sie die Notwendigkeit separater, oft inkompatibler Pipelines eliminiert.

Vergleich mit bestehenden Methoden

Experimente mit Datensätzen wie DeformingThings4D, Objaverse-XL und TrueBones zeigen, dass RigMo in der Lage ist, glatte, interpretierbare und physikalisch plausible Rigs zu lernen. Im Vergleich zu aktuellen Auto-Rigging- und Deformations-Baselines erzielt RigMo überlegene Rekonstruktionsleistungen und eine verbesserte Generalisierungsfähigkeit auf Kategorie-Ebene.

Andere Forschergruppen arbeiten ebenfalls an ähnlichen Herausforderungen. Projekte wie UniRig, das sich auf das automatische Skelett-Rigging konzentriert und ein großes autoregressives Modell sowie einen Bone-Point-Cross-Attention-Mechanismus nutzt, zeigen die allgemeine Tendenz zur Automatisierung und Vereinheitlichung. UniRig hat beispielsweise ein großes Dataset von über 14.000 geriggten 3D-Modellen (Rig-XL) erstellt und konnte die Rigging- und Bewegungsgenauigkeit signifikant verbessern. Auch Modelle wie GENMO (GENeralist Model for Human MOtion) versuchen, Bewegungsschätzung und -generierung in einem einzigen Framework zu vereinen, indem sie Bewegungsschätzung als eingeschränkte Bewegungserzeugung neu formulieren.

Potenzielle Auswirkungen und Anwendungen

Die Entwicklung von Frameworks wie RigMo könnte weitreichende Auswirkungen auf verschiedene Branchen haben:

• Spieleentwicklung: Beschleunigung der Charakteranimation und Reduzierung des manuellen Aufwands.
• Film und Fernsehen: Effizientere Erstellung komplexer 3D-Animationen und visueller Effekte.
• Virtuelle Realität (VR) und Augmented Reality (AR): Realistischere und interaktivere 3D-Erlebnisse durch dynamisch animierte Objekte.
• Robotik: Generierung von natürlichen und effizienten Bewegungsabläufen für Roboter.
• Produktdesign und Simulation: Schnelle Prototypenentwicklung und realistische Simulation von Produktverhalten.

Die Fähigkeit, Rigging und Bewegung in einem einzigen, datengesteuerten Prozess zu vereinen, könnte die Eintrittsbarrieren für die Erstellung hochwertiger 3D-Animationen senken und neue kreative Möglichkeiten eröffnen. Insbesondere für B2B-Anwendungen, bei denen Effizienz und Skalierbarkeit entscheidend sind, bietet dieser Ansatz erhebliche Vorteile.

Ausblick

Die Forschung in diesem Bereich schreitet kontinuierlich voran. Zukünftige Entwicklungen könnten sich auf die weitere Verbesserung der Interpretierbarkeit der latenten Räume, die Integration von physikbasierten Simulationen in das Lernverfahren und die Erweiterung auf noch komplexere Objektinteraktionen konzentrieren. Die Vereinheitlichung von Rig- und Bewegungslernen, wie sie RigMo demonstriert, stellt einen wichtigen Schritt auf dem Weg zu vollständig automatisierten und hochrealistischen generativen Animationssystemen dar.

Die fortschreitende Automatisierung dieser Prozesse durch KI-gestützte Tools wie Mindverse, die bereits diverse Inhalte generieren können, wird die Effizienz und Qualität in der 3D-Content-Erstellung weiter steigern und Unternehmen in die Lage versetzen, innovative Lösungen schneller und kostengünstiger zu realisieren.

Bibliography

- Zhang, Hao et al. "RigMo: Unifying Rig and Motion Learning for Generative Animation". arXiv preprint arXiv:2601.06378, 2026. - Zhang, Jia-Peng et al. "One Model to Rig Them All: Diverse Skeleton Rigging with UniRig". ACM Transactions on Graphics (TOG), 2025. - Li, Jiefeng et al. "GENMO: A GENeralist Model for Human MOtion". arXiv preprint arXiv:2505.01425, 2025. - Gu, Zeqi et al. "How to Train Your Dragon: Automatic Diffusion-Based Rigging for Characters with Diverse Topologies". Eurographics, 2025. - Loper, Matthew et al. "SMPL: A Skinned Multi-Person Linear Model". ACM Transactions on Graphics (TOG), 2015.