北大团队提出DragMesh：单次拖拽生成3D关节运动
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北大团队提出DragMesh：单次拖拽生成3D关节运动
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AI 综述
近日，北京大学团队提出的论文《DragMesh: Interactive 3D Generation Made Easy》被国际计算机视觉杂志（IJCV）接收。该研究针对已有3D资产，旨在通过单次拖拽操作生成可交互的关节运动轨迹，简化了3D内容的交互生成流程。 DragMesh方法架构包含KPP-Net与DQ-VAE模块，其中KPP-Net负责预测关节参数，DQ-VAE基于对偶四元数生成运动序列。该方法让Mesh与3DGS共享运动先验，从而支持轻量实时渲染，无需对物体进行全量重新生成。 在性能表现上，Lightweight Mesh路径可达120 FPS，3DGS路径可达85 FPS，适用于游戏资产与机器人仿真等场景。需注意的是，该论文主要聚焦单关节刚性关节物体，并在GAPartNet的清洁网格设置下完成了验证。
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最新进展10月21日 20:20
IJCV 2026｜北大团队提出DragMesh：一次拖拽，实现可交互的3D关节运动生成报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- 机器之心IJCV 2026｜北大团队提出DragMesh：一次拖拽，实现可交互的3D关节运动生成
北京大学团队提出DragMesh，被IJCV接收，针对已有3D资产通过单次拖拽生成可交互关节运动轨迹。 方法包含KPP-Net预测关节参数，DQ-VAE基于Dual Quaternion生成序列，Mesh与3DGS共享运动先验，支持轻量实时渲染。 Lightweight Mesh路径达120 FPS，3DGS路径达85 FPS，避免全物体重新生成，适用于游戏资产与机器人仿真等场景。
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