Amapは、HumanRigテクノロジーの発表と、3D人間のキャラクターリギング用に特別設計された業界初の超大規模データセットのオープンソース化を発表しました。このテクノロジーは、キャラクターアニメーション制作のコスト削減を目指し、アニメーション業界の効率化と自動化を促進します。これは、Amapの没入型ナビゲーション体験開発にとって重要なインフラとなります。

HumanRigテクノロジーの中核は、自動リギングアルゴリズムです。これは、Prior-guided Skeleton Estimator（PGSE）を使用して2Dの事前情報を3D空間に投影し、ラフスケルトンを初期化することで、リギング作業の複雑さを大幅に軽減します。また、U字型のPoint Transformerをメッシュエンコーダーとして使用し、3Dメッシュのエッジ情報への依存を排除し、複雑なメッシュでのリギングの堅牢性を向上させます。さらに、Mesh-Skeleton Mutual Attention Network（MSMAN）を通じて、スケルトン構築とスキニングの同時最適化を実現します。

HumanRigデータセットには、統一されたボーントポロジーに従う11,434個のTポーズメッシュが含まれており、実在の人物から漫画キャラクター、さらには擬人化された動物まで、多様なキャラクタータイプを網羅しています。既存のデータセットと比較して、HumanRigは規模、多様性、骨格の一貫性において大きな利点を持ち、リギング研究とアプリケーションに高品質で多様なデータサポートを提供します。

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実験結果によると、HumanRigテクノロジーは既存の方法を大幅に上回ります。これは、大規模な人間のキャラクタリギングデータセットにおけるギャップを埋めるだけでなく、アニメーション業界に効率的な自動リギングソリューションを提供します。リギングプロセスを簡素化することで、HumanRigはキャラクターアニメーションの自動化と効率化への道を切り開き、創造的な表現とコンテンツ作成における新たな章を開きます。

今後、Amapは、IP音声パック（3D車のロゴやダイナミクスキンを含む）、パーソナライズされた3Dデジタルヒューマンなど、より革新的なビジネスシナリオにHumanRigテクノロジーを適用し、ユーザーエクスペリエンスをさらに向上させる予定です。また、Amapは、インテリジェントなキャラクター生成とワンストップアニメーションソリューションの探求を続け、3Dモデリングとキャラクターアニメーションにおける技術の進歩を促進します。

HumanRigデータセットはオープンソースであり、以下のリンクからアクセスできます。

- データセット：https://modelscope.cn/datasets/jellyczd/HumanRig

- 論文リンク：https://arxiv.org/abs/2412.02317

- プロジェクトホームページ：https://c8241998.github.io/HumanRig/