
在数字化内容创作领域,3D动画、游戏开发和虚拟现实等技术正飞速发展。然而,传统的人类动作生成方法面临着效率低下、成本高昂以及难以满足多样化需求的挑战。为了突破这些限制,北京航空航天大学、香港中文大学(深圳)、悉尼科技大学和中山大学等高校联合推出了 Sitcom-Crafter —— 一个基于剧情驱动的3D人类动作生成系统。
一、项目概述
Sitcom-Crafter 由北京航空航天大学、香港中文大学(深圳)、悉尼科技大学和中山大学等多所知名高校的科研团队联合开发。这些团队在计算机图形学、人工智能和动画技术等领域拥有丰富的研究经验和深厚的技术积累,为项目的成功实施提供了坚实的保障。
Sitcom-Crafter 的主要目标是开发一个综合性的3D人类动作生成系统,能够基于用户提供的长剧情指导,生成多样化且物理真实的动作。该系统不仅支持人类行走、场景交互和人与人之间的交互,还通过增强模块优化动作的流畅性、自然性和同步性。

二、主要功能
(一)核心功能
3.人类之间交互:系统能够生成角色之间的协调动作,减少碰撞并优化动作同步性。这一功能通过创新的3D场景感知技术实现,显著提升了多人交互的流畅性。
(二)增强功能
1. 剧情解析:使用大型语言模型(如 Gemini 1.5)解析剧本,将长剧情文本转化为具体的角色动作指令。这一功能使得系统能够理解复杂的剧情逻辑,并将其分解为可操作的命令。
2. 运动同步:确保不同模块生成的运动在时间上保持一致,避免动作衔接的生硬感。通过插值技术(如 Slerp),系统能够实现平滑的动作过渡。
3. 手部姿态增强:通过检索数据库中的手部姿态,增强角色动作的自然性和表现力。这一功能利用 CLIP 模型检索与文本描述最相似的手部姿态。
4. 碰撞修正:自动检测并修正人物之间的碰撞,提升动作的流畅性和物理真实性。系统会调整运动速度或路径,避免不必要的碰撞。
5. 3D重定向:将生成的运动映射到现有的3D数字人物模型,确保最终视觉效果的高质量。这一功能支持将生成的动作应用于不同的角色模型。
三、技术原理
(一)运动生成模块
1. 人类行走生成:基于深度学习模型(如 GAMMA)生成自然的行走动作。该模块通过学习大量行走数据,能够生成符合物理逻辑的行走路径。
2. 人与场景交互生成:结合DIMOS 方法和场景信息,生成角色与环境物体的交互动作。通过自监督学习,该模块能够自动适应不同的场景和物体。
3. 人与人交互生成:使用自监督场景感知方法,通过 SDF(签名距离函数)点模拟周围环境,避免碰撞并生成多人交互动作。
(二)场景感知技术
1. SDF点合成:在训练过程中,系统自动生成环境的3D体素点信息,自动标注可行走区域和障碍物。这一策略无需额外数据采集,显著降低了成本。
2. 碰撞检测与修正:通过 SDF 点检测角色与场景或彼此之间的碰撞,并调整运动轨迹或速度,避免碰撞。
(三)剧情理解与命令生成
使用大型语言模型解析剧情文本,将其转化为具体的角色动作指令。这一模块能够理解复杂的剧情逻辑,并将其分解为可操作的命令。
(四)增强模块
1. 运动同步:通过插值技术(如 Slerp)确保不同模块生成的运动平滑过渡。
2. 手部姿态检索: 利用 CLIP 模型检索与文本描述最相似的手部姿态,增强动作的自然性。
3. 碰撞修正:调整运动速度或路径,避免人物之间的碰撞。
4. 3D重定向:将生成的运动映射到高质量的3D数字人物模型,提升视觉效果。
四、应用场景
(一)动画制作
快速生成角色运动:减少手动动画工作量,支持多样化动作和剧情驱动的动画设计。
提升制作效率:通过AI自动生成复杂动作,缩短制作周期。
(二)游戏开发
自然行为设计:为NPC设计自然行为和交互动作,提升游戏沉浸感。
动态剧情生成:支持实时动作反馈,增强玩家的互动体验。
(三)虚拟现实(VR)和增强现实(AR)
自然交互:生成虚拟角色的自然交互和场景模拟,提升用户体验。
增强沉浸感:通过真实的动作生成,增强虚拟环境的沉浸感。
(四)影视制作
创意验证:在早期创意阶段快速验证角色动作,节省制作成本。
特效场景设计:生成复杂动作和交互,提升特效场景的设计效率。
动作捕捉替代:减少对传统动作捕捉设备的依赖,降低制作成本。
(五)教育和培训
模拟训练:生成模拟训练中的角色行为,帮助学员掌握复杂场景的操作。
虚拟教学助手:创建虚拟教学助手,支持安全演示和复杂场景教学。
(六)广告与营销
动态广告内容:生成符合广告剧情的3D角色动作,提升广告的吸引力和表现力。
虚拟产品演示:通过虚拟角色展示产品使用过程,增强消费者对产品的理解。
五、结语
Sitcom-Crafter 作为一款创新的3D人类动作生成系统,通过剧情驱动和智能化技术,显著提升了创作效率和动作质量。它不仅支持多样化的人类动作生成,还通过增强模块优化动作的自然性和流畅性。无论是动画制作、游戏开发还是虚拟现实领域,Sitcom-Crafter 都展现出广阔的应用前景。
六、相关资源
项目官网:https://windvchen.github.io/Sitcom-Crafter/
GitHub仓库:https://github.com/WindVChen/Sitcom-Crafter
技术论文:https://arxiv.org/abs/2410.10790
(文:小兵的AI视界)