Amap发布HumanRig技术，开源3D人体绑定大规模数据集

Amap正式发布HumanRig技术，并开源了业内首个专为3D人体角色绑定打造的大规模数据集。该技术意在降低角色动画制作成本，推动动画行业走向高效与自动化，同时也是Amap开发沉浸式导航体验的重要基础。

HumanRig技术的核心是自动绑定算法。它借助Prior-guided SkeletonEstimator（PGSE）将2D先验信息投射到3D空间，初始化粗略骨架，大幅降低绑定任务的复杂度。此外，该算法采用U形点变换器作为网格编码器，摆脱对3D网格边缘信息的依赖，增强在复杂网格上绑定的鲁棒性。并且，通过Mesh-Skeleton Mutual Attention Network（MSMAN）实现骨架构建和蒙皮的联合优化。

HumanRig数据集包含11,434个遵循统一骨骼拓扑的T姿势网格，涵盖从真人到卡通角色甚至拟人动物等多种角色类型。与现有数据集相比，在规模、多样性和骨骼一致性方面优势明显，为绑定研究和应用提供高质量、多样化的数据支持。

实验结果显示，HumanRig技术远超现有方法。它不仅填补了大规模人体绑定数据集的空白，还为动画行业提供高效的自动绑定解决方案。通过简化绑定流程，为角色动画的自动化和高效化铺平道路，开启创意表达和内容创作的新篇章。

未来，Amap计划将HumanRig技术应用于更多创新业务场景，如IP语音包（包括3D汽车标志和动态皮肤）、个性化3D数字人等，进一步提升用户体验。同时，还会持续探索智能角色生成和一站式动画解决方案，推动3D建模和角色动画的技术进步。

HumanRig数据集已开源，可通过以下链接访问：

• 数据集：https://modelscope.cn/datasets/jellyczd/HumanRig
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.02317
• 项目主页：https://c8241998.github.io/HumanRig/