arXiv · cs.AI· Jia-peng Zhang, Cheng-Feng Pu, Meng-Hao Guo, Yan-Pei Cao, Shi-Min Hu·· 2 天前
SkinTokens：面向统一自回归角色绑定的学习式紧凑表示
Skin Tokens: A Learned Compact Representation for Unified Autoregressive Rigging
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作者：Jia-peng Zhang, Cheng-Feng Pu, Meng-Hao Guo, Yan-Pei Cao, Shi-Min Hu
期刊信息（来源提供）：ACM Transactions on Graphics 2026
研究任务与主要进展
SkinTokens 是一种用于统一自回归角色绑定（rigging）的学习式紧凑离散表示，通过 FSQ-CVAE 将蒙皮权重转化为 token 序列预测，并与 TokenRig 统一建模骨架参数和蒙皮变形。结合强化学习后，摘要报告蒙皮准确率较现有方法提升 98%–133%，骨骼预测提升 17%–22%，以改善 3D 内容创建中的绑定效率与泛化能力。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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