UniVRM中Pose Freeze功能导致BlendShape异常的问题分析
2025-06-28 00:26:08作者:尤辰城Agatha
问题描述
在UniVRM 0.127.1版本中,当使用Pose Freeze功能对BlendShape进行烘焙时,会出现一个严重的副作用:其他BlendShape会包含逆向的变形效果。具体表现为:
- 当用户对某个BlendShape(如"半目"表情)进行Pose Freeze烘焙后
- 操作其他BlendShape(如"口"表情)时
- 已烘焙的BlendShape会意外地恢复原状
- 这种逆向变形效果会累积叠加,导致表情系统完全紊乱
技术背景
BlendShape是3D角色面部动画的核心技术,它通过存储顶点位置偏移量来实现面部表情变化。在VRM标准中,BlendShape被广泛用于实现各种面部表情。
Pose Freeze是UniVRM提供的一个实用功能,它允许将当前BlendShape状态"烘焙"到基础网格中,从而重置变形基准点。这在角色定制和表情调整中非常有用。
问题根源
经过分析,该问题的技术原因在于:
- 错误的变形叠加:Pose Freeze在烘焙时没有正确处理BlendShape之间的依赖关系
- 逆向变形残留:烘焙后的BlendShape仍然保留了原始变形的逆向数据
- 累积效应:由于每个BlendShape都包含这些逆向变形,操作多个表情时问题会指数级放大
影响范围
该问题会影响所有使用Pose Freeze功能烘焙BlendShape的情况,特别是:
- 需要调整基础表情的VRM模型
- 进行面部定制的工作流程
- 需要精确控制多个BlendShape互动的场景
解决方案建议
针对这个问题,开发者可以考虑以下临时解决方案:
- 避免使用Pose Freeze:在修复版本发布前,暂时不要使用该功能
- 手动调整BlendShape:通过直接编辑BlendShape曲线来达到类似效果
- 使用专业建模软件:在Blender等3D软件中完成表情调整后再导入Unity
对于UniVRM开发团队来说,修复这个bug需要:
- 重新设计Pose Freeze的烘焙算法
- 确保烘焙后完全清除逆向变形数据
- 增加对BlendShape依赖关系的正确处理
总结
这个bug展示了3D变形动画系统中数据一致性的重要性。BlendShape作为基于相对变形的系统,任何操作都需要考虑其对整个表情系统的影响。对于VRM工作流程开发者来说,理解这些底层机制有助于避免类似问题,并能在出现异常时更快定位原因。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868