AnimateAnyMesh: A Feed-Forward 4D Foundation Model for Text-Driven Universal Mesh Animation
作者: Zijie Wu, Chaohui Yu, Fan Wang, Xiang Bai
分类: cs.CV
发布日期: 2025-06-11
备注: Project Page: https://animateanymesh.github.io/AnimateAnyMesh/
💡 一句话要点
提出AnimateAnyMesh以解决高质量3D模型动画生成问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 4D内容生成 动态网格 文本驱动动画 深度学习 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有方法在生成高质量动画3D模型时面临时空建模复杂性和训练数据稀缺的挑战。
- 本文提出的AnimateAnyMesh框架通过DyMeshVAE架构解耦空间和时间特征，实现高效的文本驱动动画生成。
- 实验表明，AnimateAnyMesh在生成语义准确和时间一致的网格动画方面显著优于现有方法，提升了生成效率。
📝 摘要（中文）
近年来，4D内容生成的进展引起了越来越多的关注，但由于建模时空分布的复杂性和4D训练数据的稀缺，创建高质量的动画3D模型仍然具有挑战性。本文提出了AnimateAnyMesh，这是第一个前馈框架，能够高效地实现任意3D网格的文本驱动动画。我们的方法利用了一种新颖的DyMeshVAE架构，有效地压缩和重建动态网格序列，通过解耦空间和时间特征，同时保持局部拓扑结构。为了实现高质量的文本条件生成，我们在压缩的潜在空间中采用了修正流训练策略。此外，我们贡献了DyMesh数据集，包含超过400万条多样化的动态网格序列及文本注释。实验结果表明，我们的方法在几秒钟内生成语义准确且时间一致的网格动画，显著优于现有方法的质量和效率。我们的工作标志着4D内容创作向更易获取和实用的方向迈出了重要一步。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决高质量3D模型动画生成中的时空建模复杂性和4D训练数据稀缺的问题。现有方法在处理动态网格序列时，往往无法有效捕捉空间和时间特征的关系，导致生成效果不佳。
核心思路：我们提出的AnimateAnyMesh框架通过DyMeshVAE架构，解耦空间和时间特征，从而实现高效的文本驱动动画生成。该设计使得模型能够在压缩的潜在空间中进行高质量的生成，提升了生成的准确性和一致性。
技术框架：整体架构包括数据预处理、DyMeshVAE模型训练和文本条件生成三个主要模块。首先，动态网格序列被压缩为潜在表示，然后通过修正流训练策略进行优化，最后生成与文本描述相匹配的动画。
关键创新：最重要的技术创新在于DyMeshVAE架构的提出，它有效地解耦了空间和时间特征，同时保持了局部拓扑结构。这一创新使得模型在生成动态网格时，能够更好地捕捉时空关系，显著提高了生成质量。
关键设计：在模型设计中，我们采用了修正流作为训练策略，并在潜在空间中进行优化。此外，网络结构中引入了特定的损失函数，以确保生成的网格动画在语义和时间上都具有一致性。
📊 实验亮点
实验结果显示，AnimateAnyMesh在生成语义准确和时间一致的网格动画方面，显著优于现有方法，生成时间仅需几秒钟。具体而言，与基线方法相比，生成质量提升了XX%，效率提升了YY%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括游戏开发、动画制作和虚拟现实等。通过提供高效的文本驱动动画生成工具，AnimateAnyMesh能够大幅降低3D动画制作的门槛，提升创作效率，推动相关行业的发展。未来，该技术可能会在更多创意领域中得到应用，促进4D内容创作的普及。
📄 摘要（原文）
Recent advances in 4D content generation have attracted increasing attention, yet creating high-quality animated 3D models remains challenging due to the complexity of modeling spatio-temporal distributions and the scarcity of 4D training data. In this paper, we present AnimateAnyMesh, the first feed-forward framework that enables efficient text-driven animation of arbitrary 3D meshes. Our approach leverages a novel DyMeshVAE architecture that effectively compresses and reconstructs dynamic mesh sequences by disentangling spatial and temporal features while preserving local topological structures. To enable high-quality text-conditional generation, we employ a Rectified Flow-based training strategy in the compressed latent space. Additionally, we contribute the DyMesh Dataset, containing over 4M diverse dynamic mesh sequences with text annotations. Experimental results demonstrate that our method generates semantically accurate and temporally coherent mesh animations in a few seconds, significantly outperforming existing approaches in both quality and efficiency. Our work marks a substantial step forward in making 4D content creation more accessible and practical. All the data, code, and models will be open-released.