Animate3D是一个创新的框架，用于为任何静态3D模型生成动画。它的核心理念包括两个主要部分：1) 提出一种新的多视图视频扩散模型（MV-VDM），该模型基于静态3D对象的多视图渲染，并在我们提供的大规模多视图视频数据集（MV-Video）上进行训练。2) 基于MV-VDM，引入了一个结合重建和4D得分蒸馏采样（4D-SDS）的框架，利用多视图视频扩散先验来为3D对象生成动画。Animate3D通过设计新的时空注意力模块来增强空间和时间一致性，并通过多视图渲染来保持静态3D模型的身份。此外，Animate3D还提出了一个有效的两阶段流程来为3D模型生成动画：首先从生成的多视图视频中直接重建运动，然后通过引入的4D-SDS来细化外观和运动。
需求人群：
"Animate3D的目标受众包括3D动画制作者、游戏开发者、电影制作者以及任何需要为3D模型生成动画的专业人士。他们可以通过Animate3D快速生成高质量的动画，节省时间和成本，同时保持动画的自然流畅和一致性。"
使用场景示例：
动画制作者使用Animate3D为电影中的3D角色生成逼真的动画效果。
游戏开发者利用Animate3D为游戏中的虚拟角色生成流畅的动作。
教育领域中，教师可以使用Animate3D为教学材料中的3D模型生成动画，增加教学的互动性和趣味性。
产品特色：
多视图视频扩散模型（MV-VDM）：基于静态3D对象的多视图渲染，训练在大规模多视图视频数据集上。
时空注意力模块：增强空间和时间一致性，整合3D和视频扩散模型。
4D得分蒸馏采样（4D-SDS）：结合重建和采样，细化外观和运动。
大规模多视图视频数据集（MV-Video）：包含115K动画，涵盖53K动画3D对象，渲染成超过1.8M多视图视频。
动画重建：从生成的多视图视频中直接重建运动。
动画细化：通过4D-SDS进一步优化外观和运动。
数据、代码和模型开放发布：提供资源以供进一步研究和应用。
使用教程：
1. 访问Animate3D的官方网站并下载相关数据集和代码。
2. 准备静态3D模型文件，并确保其具有多视图渲染的能力。
3. 使用Animate3D的多视图视频扩散模型（MV-VDM）对模型进行训练。
4. 利用MV-VDM生成多视图视频，并进行动画重建。
5. 应用4D得分蒸馏采样（4D-SDS）进一步细化动画的外观和运动。
6. 检查生成的动画效果，确保其符合预期的动画效果。
7. 将生成的动画应用到所需的项目中，如电影、游戏或教育材料。
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3D模型动画生成
Animate3D是一个创新的框架，用于为任何静态3D模型生成动画。它的核心理念包括两个主要部分：1) 提出一种新的多视图视频扩散模型（MV-VDM），该模型基于静态3D对象的多视图渲染，并在我们提供的大规模多视图视频数据集（MV-Video）上进行训练。2) 基于MV-VDM，引入了一个结合重建和4D得分蒸馏采样（4D-SDS）的框架，利用多视图视频扩散先验来为3D对象生成动画。Animate3D通过设计新的时空注意力模块来增强空间和时间一致性，并通过多视图渲染来保持静态3D模型的身份。此外，Animate3D还提出了一个有效的两阶段流程来为3D模型生成动画：首先从生成的多视图视频中直接重建运动，然后通过引入的4D-SDS来细化外观和运动。
AI动画生成平台
Vmotionize是一个领先的AI动画和3D动画软件，它能够将视频、音乐、文本、图片等内容转换成令人惊叹的3D动画。该平台通过先进的AI动画和动作捕捉工具，使得高质量的3D内容和动态图形更加易于获取。Vmotionize通过创新的方式为独立创作者和全球品牌提供了一个全新的平台，让他们可以共同通过人工智能和人类想象力来实现创意、分享故事和构建虚拟世界。
从单一角色绘画生成3D动画。
DrawingSpinUp是一个创新的系统，它能够将单一角色绘画转换为3D动画。该技术通过去除视图依赖的轮廓线并重新渲染，以及基于骨架的细化变形算法，解决了业余角色绘画在外观和几何形状上的挑战。它不仅提高了角色绘画的视觉效果，还赋予了绘画以动态的生命力，使其能够自由旋转、跳跃甚至表演街舞。
3D生成模型的创新突破
VFusion3D是一种基于预训练的视频扩散模型构建的可扩展3D生成模型。它解决了3D数据获取困难和数量有限的问题，通过微调视频扩散模型生成大规模合成多视角数据集，训练出能够从单张图像快速生成3D资产的前馈3D生成模型。该模型在用户研究中表现出色，用户超过90%的时间更倾向于选择VFusion3D生成的结果。
用于编辑动态场景的稀疏控制高斯溅射技术
SC-GS是一种新型表示技术,将动态场景的运动和外观分别用稀疏控制点和密集高斯函数表示。它使用少量控制点学习紧凑的6自由度变换基,这些基可通过插值权重在局部插值,得到3D高斯函数的运动场。它采用变形MLP预测每个控制点的时变6自由度变换,降低学习复杂度,增强学习能力,实现时空连贯的运动模式。同时联合学习3D高斯函数、控制点的规范空间位置和变形MLP,重建3D场景的外观、几何和动态。在训练过程中,控制点的位置和数量会自适应调整以适应不同区域的运动复杂度,并采用尽可能刚性的损失函数强制运动的空间连续性和局部刚性。由于运动表示的显式稀疏性和外观分离,该方法实现了用户控制的运动编辑,同时保留高保真度外观。大量实验表明,该方法在新视图合成和高速渲染方面优于现有方法,并支持新的保留外观的运动编辑应用。
Captury无标记运动捕捉技术,让捕捉更高效
Captury提供先进的无标记运动捕捉解决方案,可精准可靠地跟踪多个演员同时进行的全身动作、手指移动和面部表情。我们的解决方案旨在提高运动捕捉的效率,同时降低所涉及的时间和成本。Captury可应用于3D游戏开发、虚拟效果/电影/广告领域、虚拟现实、实时虚拟/基于位置的娱乐、游戏内玩家跟踪以及生命科学等领域。主要产品包括实时处理CapturyLive、CapturyInGame、CapturyFace,以及后期处理CapturyStudio和CapturyDome等。
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