作者：张昊，伊利诺伊大学香槟分校博士生，研究方向为 3D/4D 重建、生成建模与物理驱动动画。目前在 Snap 担任研究实习生，曾于 Stability AI 和上海人工智能实验室实习。PhysRig 由 UIUC 与 Stability AI 联合完成，旨在推动角色动画迈向更真实、可控的物理解法。
个人主页：https://haoz19.github.io/
动画角色在动起来时，是否常常显得 「塑料感十足」？即使使用再复杂的骨骼系统，人物走路时还是像带着铰链的木偶？这是因为当前主流的绑定（rigging）技术 —— 线性混合蒙皮（Linear Blend Skinning，简称 LBS）虽然效率高、计算方便，但在遇到柔软材质（如皮肤、脂肪、动物尾巴）时，往往会出现体积丢失、扭曲甚至 「糖果包裹」 效应，严重影响真实感。
在 ICCV 2025 最新接收论文《PhysRig: Differentiable Physics-Based Skinning and Rigging Framework》中，来自 UIUC 和 Stability AI 的研究者提出了一个新框架：将 「刚性骨架 + 弹性软体」 的建模方式引入绑定流程，利用可微分物理模拟方法，实现更真实、更自然的动画角色变形效果。
项目链接：https://physrig.github.io论文链接：https://arxiv.org/abs/2506.20936代码链接：https://github.com/haoz19/PhysRig
01 | 传统 LBS 的困境
LBS 通过将每个点的位置作为骨骼变换的加权平均来生成动画。这种方法在过去几十年中被广泛使用于游戏、影视、甚至研究中。但它的本质是线性的、非物理的。
其主要问题包括：
体积丢失：比如手臂弯曲时出现 「瘪掉」的现象；旋转伪影：如关节处的 「糖果扭转」；无法模拟柔软材质：如胖胖角色的肚皮、动物的尾巴、耳朵。
尽管也有研究尝试使用深度学习优化 LBS 的权重或参数，但其结构性的缺陷始终难以弥补。
02 | PhysRig 的核心思想
PhysRig 开辟了一条新路：把骨骼嵌入到一个可变形的柔体体积中，让骨骼带动的不再是直接控制的点，而是通过模拟物理过程，产生形变结果。
整个框架有三个关键组件：
可微物理模拟器
基于 Material Point Method（MPM）实现；使用连续介质力学理论，考虑应力应变、质量守恒、动量守恒等；模拟真实物体在受力下的自然变形过程。
材料原型（Material Prototypes）
用少量的原型（如 25~100 个）代表不同区域的弹性材质；每个原型有弹性模量（Young’s modulus）和泊松比（Poisson’s ratio）；使用马氏距离在空间中进行插值分配，控制不同区域的材质响应。
驱动点系统（Driving Points）
类似于骨骼的 「虚拟关节」；控制其速度即可间接控制变形；初始化自传统 rigging 工具如 Pinocchio，并通过优化进行细化。
03 | 物理模拟与优化策略
为了实现从 「观察到的动画结果」 反推出 「内部骨骼运动和材质参数」，PhysRig 提出了迭代式的反向绑定（Inverse Skinning）优化流程：
1. 固定骨骼速度，优化材料参数；
2. 固定材料参数，逐帧优化驱动点速度；
3. 两者交替迭代，直到收敛。
这种策略考虑了材料属性的 「时序一致性」与骨骼动作的 「逐帧局部性」，使得优化更稳定、高效。
04 | 全面评测与数据集
为了全面验证 PhysRig 的有效性，研究者构建了一个包含 17 种角色（共 120 组动画序列） 的数据集，涵盖：
人形角色（如 Michelle、Kaya）四足动物（如豹子、猛犸、剑龙）非常规生物（如鲨鱼、翼龙、眼镜蛇）
对比对象包括：
LBS + RigNet 初始化LBS + Pinocchio 初始化LBS + GT 初始化以及 PhysRig 的初始和优化结果
采用指标包括用户评分（User Rating）和 Chamfer 距离（CD），PhysRig 在几乎所有类别上都显著优于传统方法，表现出更真实的动态效果。
05 | 拓展应用：动作迁移
PhysRig 不仅能从已有动画反推参数，还可以实现 基于骨架角度的动作迁移（Pose Transfer）。
具体做法是：1. 提取源动画的骨骼角度序列；2. 将其传递给目标对象（如不同物种）；3. 使用 PhysRig 生成自然形变的体积动画。
相比传统需要预测蒙皮权重的方法，PhysRig 不依赖显式权重预测，更适合处理结构差异大的对象（比如人到果冻怪的动作迁移）。
06 | 总结与展望
PhysRig 提供了一种从传统 rigging 迈向物理真实绑定的路径：
摆脱 LBS 线性模型的限制；实现结构丰富、材质多样对象的自然变形；与深度学习兼容，可用于可微优化与端到端训练；为动画、游戏、影视、机器人仿真等领域打开新的思路。
目前，项目已在官网上线展示，并计划在 ICCV 2025 会议前后开源代码与数据集。未来还计划将其封装为 Blender 插件，面向动画艺术家提供可用工具。
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