作者：張昊，伊利諾伊大學(xué)香檳分校博士生，研究方向為 3D/4D 重建、生成建模與物理驅(qū)動動畫。目前在 Snap 擔(dān)任研究實習(xí)生，曾于 Stability AI 和上海人工智能實驗室實習(xí)。PhysRig 由 UIUC 與 Stability AI 聯(lián)合完成，旨在推動角色動畫邁向更真實、可控的物理解法。

個人主頁：https://haoz19.github.io/

動畫角色在動起來時，是否常常顯得 「塑料感十足」？即使使用再復(fù)雜的骨骼系統(tǒng)，人物走路時還是像帶著鉸鏈的木偶？這是因為當前主流的綁定（rigging）技術(shù) —— 線性混合蒙皮（Linear Blend Skinning，簡稱 LBS）雖然效率高、計算方便，但在遇到柔軟材質(zhì)（如皮膚、脂肪、動物尾巴）時，往往會出現(xiàn)體積丟失、扭曲甚至 「糖果包裹」 效應(yīng)，嚴重影響真實感。

在 ICCV 2025 最新接收論文《PhysRig: Differentiable Physics-based Skinning and Rigging framework》中，來自 UIUC 和 Stability AI 的研究者提出了一個新框架：將 「剛性骨架 + 彈性軟體」 的建模方式引入綁定流程，利用可微分物理模擬方法，實現(xiàn)更真實、更自然的動畫角色變形效果。

項目鏈接：https://physrig.github.io論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2506.20936代碼鏈接：https://github.com/haoz19/PhysRig

01 | 傳統(tǒng) LBS 的困境

LBS 通過將每個點的位置作為骨骼變換的加權(quán)平均來生成動畫。這種方法在過去幾十年中被廣泛使用于游戲、影視、甚至研究中。但它的本質(zhì)是線性的、非物理的。

其主要問題包括：

體積丟失：比如手臂彎曲時出現(xiàn) 「癟掉」的現(xiàn)象；旋轉(zhuǎn)偽影：如關(guān)節(jié)處的 「糖果扭轉(zhuǎn)」；無法模擬柔軟材質(zhì)：如胖胖角色的肚皮、動物的尾巴、耳朵。

盡管也有研究嘗試使用深度學(xué)習(xí)優(yōu)化 LBS 的權(quán)重或參數(shù)，但其結(jié)構(gòu)性的缺陷始終難以彌補。

02 | PhysRig 的核心思想

PhysRig 開辟了一條新路：把骨骼嵌入到一個可變形的柔體體積中，讓骨骼帶動的不再是直接控制的點，而是通過模擬物理過程，產(chǎn)生形變結(jié)果。

整個框架有三個關(guān)鍵組件：

可微物理模擬器

基于 Material Point Method（MPM）實現(xiàn)；使用連續(xù)介質(zhì)力學(xué)理論，考慮應(yīng)力應(yīng)變、質(zhì)量守恒、動量守恒等；模擬真實物體在受力下的自然變形過程。

材料原型（Material Prototypes）

用少量的原型（如 25~100 個）代表不同區(qū)域的彈性材質(zhì)；每個原型有彈性模量（Young’s modulus）和泊松比（Poisson’s ratio）；使用馬氏距離在空間中進行插值分配，控制不同區(qū)域的材質(zhì)響應(yīng)。

驅(qū)動點系統(tǒng)（Driving Points）

類似于骨骼的 「虛擬關(guān)節(jié)」；控制其速度即可間接控制變形；初始化自傳統(tǒng) rigging 工具如 Pinocchio，并通過優(yōu)化進行細化。

03 | 物理模擬與優(yōu)化策略

為了實現(xiàn)從 「觀察到的動畫結(jié)果」 反推出 「內(nèi)部骨骼運動和材質(zhì)參數(shù)」

，PhysRig 提出了迭代式的反向綁定（Inverse Skinning）優(yōu)化流程：

1. 固定骨骼速度，優(yōu)化材料參數(shù)；

2. 固定材料參數(shù)，逐幀優(yōu)化驅(qū)動點速度；

3. 兩者交替迭代，直到收斂。

這種策略考慮了材料屬性的 「時序一致性」與骨骼動作的 「逐幀局部性」，使得優(yōu)化更穩(wěn)定、高效。

04 | 全面評測與數(shù)據(jù)集

為了全面驗證 PhysRig 的有效性，研究者構(gòu)建了一個包含17 種角色（共 120 組動畫序列）的數(shù)據(jù)集，涵蓋：

人形角色（如 Michelle、Kaya）四足動物（如豹子、猛犸、劍龍）非常規(guī)生物（如鯊魚、翼龍、眼鏡蛇）

對比對象包括：

LBS + RigNet 初始化LBS + Pinocchio 初始化LBS + GT 初始化以及 PhysRig 的初始和優(yōu)化結(jié)果

采用指標包括用戶評分（User Rating）和 Chamfer 距離（CD），PhysRig 在幾乎所有類別上都顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法，表現(xiàn)出更真實的動態(tài)效果。

05 | 拓展應(yīng)用：動作遷移

PhysRig 不僅能從已有動畫反推參數(shù)，還可以實現(xiàn)基于骨架角度的動作遷移（Pose Transfer）。

具體做法是：

1. 提取源動畫的骨骼角度序列；

2. 將其傳遞給目標對象（如不同物種）；

3. 使用 PhysRig 生成自然形變的體積動畫。

相比傳統(tǒng)需要預(yù)測蒙皮權(quán)重的方法，PhysRig 不依賴顯式權(quán)重預(yù)測，更適合處理結(jié)構(gòu)差異大的對象（比如人到果凍怪的動作遷移）。

06 | 總結(jié)與展望

PhysRig 提供了一種從傳統(tǒng) rigging 邁向物理真實綁定的路徑：

擺脫 LBS 線性模型的限制；實現(xiàn)結(jié)構(gòu)豐富、材質(zhì)多樣對象的自然變形；與深度學(xué)習(xí)兼容，可用于可微優(yōu)化與端到端訓(xùn)練；為動畫、游戲、影視、機器人仿真等領(lǐng)域打開新的思路。

目前，項目已在官網(wǎng)上線展示，并計劃在 ICCV 2025 會議前后開源代碼與數(shù)據(jù)集。未來還計劃將其封裝為 Blender 插件，面向動畫藝術(shù)家提供可用工具。

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