SCAIL: Towards Studio-Grade Character Animation via In-Context Learning of 3D-Consistent Pose Representations

📄 arXiv: 2512.05905v1 📥 PDF

作者: Wenhao Yan, Sheng Ye, Zhuoyi Yang, Jiayan Teng, ZhenHui Dong, Kairui Wen, Xiaotao Gu, Yong-Jin Liu, Jie Tang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-05

💡 一句话要点

SCAIL：通过3D一致姿态表示的上下文学习实现工作室级角色动画

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 角色动画 3D姿态表示 上下文学习 扩散模型 Transformer 时空推理 工作室级 运动迁移

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂运动和跨身份动画中，难以保证结构保真度和时间一致性，限制了角色动画的质量。
  2. SCAIL通过新颖的3D姿态表示和全上下文姿态注入机制，增强了运动信号的鲁棒性和时空推理能力。
  3. 实验结果表明，SCAIL在角色动画任务上取得了SOTA性能，显著提升了动画的真实感和可靠性。

📝 摘要（中文）

本文提出SCAIL（通过上下文学习实现工作室级角色动画），旨在解决现有方法在复杂运动和跨身份动画场景中，难以保持结构保真度和时间一致性的问题。SCAIL包含两项关键创新：一是提出了一种新的3D姿态表示，提供更鲁棒和灵活的运动信号；二是引入了一种扩散-Transformer架构中的全上下文姿态注入机制，从而能够对完整运动序列进行有效的时空推理。为了满足工作室级别的要求，我们开发了一个精心策划的数据管道，确保多样性和质量，并建立了一个全面的基准用于系统评估。实验表明，SCAIL实现了最先进的性能，并推动角色动画朝着工作室级的可靠性和真实感发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在将驱动视频的动作迁移到参考图像时，难以在复杂场景中保持角色结构的保真度和时间上的一致性。尤其是在涉及复杂运动和跨角色身份的动画时，问题更加突出。这限制了角色动画在工作室级别的应用。

核心思路：SCAIL的核心思路是通过学习一种鲁棒且灵活的3D姿态表示，并结合全上下文的姿态注入机制，来增强模型对运动序列的时空推理能力。通过这种方式，模型可以更好地理解和生成符合物理规律且时间上连贯的角色动画。

技术框架：SCAIL采用扩散-Transformer架构。首先，使用提出的3D姿态表示对输入视频进行编码。然后，通过全上下文姿态注入机制，将姿态信息融入到Transformer中，进行时空推理。最后，使用扩散模型生成最终的角色动画。整个框架包含数据预处理、姿态编码、时空推理和动画生成四个主要阶段。

关键创新：SCAIL的关键创新在于两个方面：一是提出了新的3D姿态表示，该表示更鲁棒，能更好地捕捉运动信息；二是引入了全上下文姿态注入机制，使得模型能够充分利用整个运动序列的信息，进行更有效的时空推理。与现有方法相比，SCAIL更注重对运动序列整体的理解和建模。

关键设计：3D姿态表示的具体形式未知，但强调了其鲁棒性和灵活性。全上下文姿态注入机制的具体实现方式未知，但强调了其在Transformer架构中的作用。数据管道的设计注重多样性和质量，具体细节未知。损失函数和网络结构的具体参数设置未知。

📊 实验亮点

SCAIL在角色动画任务上取得了state-of-the-art的性能。具体性能数据和对比基线未知，但论文强调SCAIL显著提升了动画的真实感和可靠性，朝着工作室级别的标准迈进了一大步。实验结果验证了提出的3D姿态表示和全上下文姿态注入机制的有效性。

🎯 应用场景

SCAIL的研究成果可广泛应用于电影、游戏、虚拟现实等领域，提升角色动画的制作效率和质量。该技术能够降低动画制作的成本，并为用户提供更加逼真和生动的角色动画体验。未来，SCAIL有望成为动画制作流程中的重要工具，推动动画产业的发展。

📄 摘要（原文）

Achieving character animation that meets studio-grade production standards remains challenging despite recent progress. Existing approaches can transfer motion from a driving video to a reference image, but often fail to preserve structural fidelity and temporal consistency in wild scenarios involving complex motion and cross-identity animations. In this work, we present \textbf{SCAIL} (\textbf{S}tudio-grade \textbf{C}haracter \textbf{A}nimation via \textbf{I}n-context \textbf{L}earning), a framework designed to address these challenges from two key innovations. First, we propose a novel 3D pose representation, providing a more robust and flexible motion signal. Second, we introduce a full-context pose injection mechanism within a diffusion-transformer architecture, enabling effective spatio-temporal reasoning over full motion sequences. To align with studio-level requirements, we develop a curated data pipeline ensuring both diversity and quality, and establish a comprehensive benchmark for systematic evaluation. Experiments show that \textbf{SCAIL} achieves state-of-the-art performance and advances character animation toward studio-grade reliability and realism.