利用深度学习自动完成模型骨骼嵌入和蒙皮等绑定流程的技术“RigNet: Neural Rigging for Articulated Characters”正在受到关注！SIGGRAPH 2020 技术论文！

概要
介绍 RigNet，这是一种从输入角色模型创建动画绑定的端到端自动化方法。给定表示有关节角色的输入 3D 模型，RigNet 会预测一个在关节布局和拓扑上符合动画师期望的骨架。同时，它还会基于预测的骨架估计表面蒙皮权重。我们的方法基于一种直接作用于网格表示的深度架构，不假设形状类别和结构。该架构使用多种绑定模型的集合进行训练，包括网格、骨架以及相应的蒙皮权重。我们的评估有三项。与动画师绑定进行定量比较时，结果优于传统技术。从定性上看，它展示了绑定可以在多个细节层级上表示或进行动画化。

如果绑定的门槛降低，3DCG 就会变得越来越贴近大众。
这是一项非常令人期待的技术。看起来源代码还没有公开。

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RigNet: Neural Rigging for Articulated Characters