绿色与金色分层护甲角色的正面 T Pose 概念图

BIGDOG AI3D / RESEARCH NOTEBOOK

从多视图图像生成可动画分层人物资产

这里公开人物重建、语义分层、身体先验、骨骼绑定与服装仿真的实验结果。通过项和失败项使用同一套验证条件记录。

查看阶段成果 从基础概念开始

当前结论 高精度外观可以转换为可行走原型；角色分层、关节拓扑和衣物碰撞尚未达到可交付标准。

08科普课程
04公开先导实验
05研究环节
2026.08最近整理

Research Pipeline

研究对象不是一张好看的渲染图

最终资产需要能够拆分部件、修改体型、承接骨骼、播放动作并进入实时引擎。流程中的每一步都保留可检查的中间结果。

  1. 01

    多视图输入

    统一角色、姿态、相机和遮挡信息，减少背面与侧面的猜测。

  2. 02

    稳定身体

    先建立拓扑固定、比例可调的身体，再承接服装与动作。

  3. 03

    语义分层

    把皮肤、软质衣物、硬质护甲、头发和附件分开处理。

  4. 04

    补全与装配

    恢复被遮挡表面，处理层间顺序、厚度与接缝。

  5. 05

    绑定与验证

    经过骨骼、蒙皮、动作、碰撞与运行时导入检查。

Stage Results

已经得到的结果，以及它们的边界

查看全部成果
参考图、高精度三维供体与游戏渲染行走帧的对照
部分通过

完整外观到行走原型

高精度外观供体已转换为约 4.2 万面的可行走渲染壳。

面部、头发、裙摆和关节附近拓扑仍不适合生产。

固定拓扑女性身体的侧面行走动画
基础验证通过

固定拓扑身体与动作

同一身体拓扑可承接体型参数、骨骼与基础行走动作。

当前形状域集中在女性体型，不能代表通用人体模型。

Learning Path

第一次接触 AI 三维，可以从这里读起

课程不要求三维基础。先解释三维表示、相机和视图歧义，再进入生成模型、人物结构与运行时验证。

查看完整学习路径
01 / 基础

AI 三维建模究竟生成了什么

点云、网格、体素、NeRF 和 3D Gaussian 都能描述三维场景，但它们的可编辑性、渲染方式和适用任务不同。

02 / 基础

相机如何把三维世界压到一张图上

图像是三维场景经过相机投影后的二维观测。理解内参、外参和透视关系，是分析多视图重建误差的起点。

03 / 基础

为什么一张图不能确定角色的背面

单张图只约束一个方向的投影。背面、遮挡区域、厚度和层间关系都需要额外先验，因此看似合理的结果可能在换视角后立即失效。

04 / 基础

多视图如何收窄三维解

同一表面点在多张图中的对应关系能够约束相机和深度。视图越多不一定越好，关键是对应关系、相机与角色状态一致。

Pilot Experiments

先导实验记录

先导实验 04 未通过

服装纸样编译成功后，仿真为什么仍未通过

一套 24 块裁片、65 条缝合关系的服装已生成三维网格和 PBR 预览，但碰撞统计显示 13 处自相交与 136 处身体穿透。

先导实验 03 验证通过

固定拓扑身体能否承接体型与动作

实验在固定顶点语义下组合身体形状、骨骼和基础动作。中等女性体型完成行走检查，但当前形状基的适用范围仍有限。

先导实验 02 部分通过

从胸甲掩码到独立部件装配

实验用语义分割提取胸甲候选区域，再把软质内层、硬质外壳和人体代理分开装配。局部链路成立，边界与遮挡补全仍不稳定。

查看全部先导实验

Research Tracks

五个相互制约的研究环节

R1 多视图一致性 R2 身体先验与固定拓扑 R3 角色语义分层

Technical Articles

工程判断与方法

多视图角色参考进入重建前，要先检查什么

多视图输入的价值取决于角色、姿态、相机和部件设计是否一致。本文给出一套可执行的输入审计顺序。

怎样判断一个角色真正具备可动画性

播放一段动作只能证明文件没有立刻失败。可动画性需要在结构、绑定、形变、接触和运行时五个层面分别验收。

从二维纸样到人物动作，服装要经过哪些检查

纸样生成、三维缝合、静态穿着、动态碰撞和运行时转换是不同阶段。每一步都需要独立指标，不能用一张渲染图替代。