腾讯游戏VISVISE于SIGGRAPH Asia发布业界首个AI全流程3D动画管线

12月15日至18日，第18届SIGGRAPH Asia（亚洲计算机图形和互动技术会议）在中国香港举办。作为全球图形学与互动技术领域的顶级盛会，本届大会吸引了全球顶尖的技术团队与开发者。继今年8月在德国科隆游戏展（Gamescom）展示全链路解决方案后，腾讯游戏旗下VISVISE团队此次携进一步的技术成果赴港参展，正式发布业界首个AI全流程3D角色动画制作管线。

该管线在原有的全链路解决方案基础上，进一步整合了技术能力，推出了包含骨骼生成、智能蒙皮、3D动画生成、智能插帧四大模块的AI全流程3D角色动画制作管线，创作成果可直接导入现有游戏生产管线应用，旨在打破传统人工制作的产能天花板，助力游戏工业提升创作效率。

现场体验：四大模块构建全流程闭环

在2025 SIGGRAPH Asia展会现场，VISVISE设立了产品体验区，向与会者展示了如何使用VISVISE的产品高效制作3D角色动画的过程。与以往单点工具不同，VISVISE此次展示了从骨骼构建到动画生成的全流程协同：

智能骨骼生成：该模块通过智能分析模型结构，能够高效生成适配的骨骼系统。其技术具有极强的泛化能力，不仅支持人形角色，更涵盖四足生物、枪械武器、怪物等各类资产。针对复杂的人形角色，系统还能一键生成主骨骼及飘带、裙摆等自适应辅助骨骼，将传统需数日的手工工作压缩至分钟级。

智能蒙皮：在骨骼构建完成后，系统将自动完成模型与骨骼的蒙皮绑定，从而实现精准驱动。这一环节实现了高度自动化，确保了角色从静态模型到动态驱动的无缝衔接。

3D动画生成： 现场演示的VISVISE动画生成模块支持多模态信息输入，能够智能生成动画关键帧。对比Gamescom的展示，新版系统已支持多角色镜头与动态运镜等复杂场景，输出品质精细至手指关节动作。

智能插帧：该环节引入了VISVISE设计的MIB（Motion In-Betweening）模型架构。通过在自回归框架中利用大规模预训练的运动与过渡表征，它能生成质量媲美光学动作捕捉的流畅动画。其效率优化明显，4秒即可生成200帧动画，有效消除了传统插帧常见的滑步与抖动现象，并有很好的多样生成效果。

技术解构：赋予几何生命（Breathing Life into Geometry）

在SIGGRAPH Asia举办期间，腾讯开展了主题为“神经图形与生成式AI”的研讨会，VISVISE AI 动画负责人曾子骄发表了题为《赋予几何生命：3D 角色动画的全流程 AI 管线》的主题演讲，从技术角度全面解析了驱动VISVISE的AI方法论，并分享了开发管线中的实际整合策略。

曾子骄在演讲中详细介绍了核心技术的迭代情况，并全新发布了业界首个骨骼生成大模型 VISVISE SkeletonGen V1.0，该大模型拥有有1B+（超过10亿） 参数量，能够支持人形、四足、鸟类、怪兽等任意角色的骨骼生成。同时支持物理骨骼生成（如裙摆、头发的辅助骨骼等）；随后，他介绍了在本次展会发布的 VISVISE 蒙皮生成大模型 V4.5 版本，该模型参数量高达1.5B+ ，效果业界领先：其一键 AI 蒙皮在主骨骼及物理骨骼上可实现 90% 以上的自动化率，即使在复杂的3A角色修型骨骼上也可达到50%以上。此外，此模型同时可支持人形、四足、枪械、怪物等任意角色与物品的蒙皮，展现了强大的泛化能力。

同时，演讲还介绍了VISVISE的3D动画生成功能，作为业界首个可投入生产的大规模3D动画生成模型，本次全新发布的 MotionGen Beta 模型，拥有1B+参数量，相较于上一个版本MotionGen Alpha，新模型实现了巨大的效果跃升：滑步、抖动、扭曲等异常现象的出现概率降低6倍，并能生成多样且极为细腻的动作效果，其质量已超越行业顶尖水平。该系统包含三大核心AI工具：多模态动作生成工具 FramingAI 、姿态生成工具 PosingAI，以及智能中间帧生成工具 MIB。这三款 AIGC 工具共同构成了端到端的智能动画生产解决方案，大幅提升了手工制作效率。

产业落地：近百个项目的实战验证

从实验室走向工业界，VISVISE的技术价值正在实际项目中得到验证。此外，VISVISE已在GDC、SIGGRAPH、ICLR、devcom 等顶级会议发表多项研究成果，并持有数十项专利，展现了深厚的技术储备。

目前，VISVISE的解决方案已应用于近 100个游戏项目，包括《和平精英》《王者荣耀》《PUBG Mobile》《金铲铲之战》《英雄联盟手游》等。数据显示，该技术的应用使生产效率提升了8倍以上。

此次亮相SIGGRAPH Asia，我们旨在展示AI技术在重塑3D动画生产流程中的无限潜力。作为腾讯游戏在“AI+图形学”交叉领域的深度探索，VISVISE将持续致力于底层算法的突破与创新，探索下一代游戏工业化生产的技术边界，为推动计算机图形学的前沿发展贡献更多实践经验与研究成果。