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北大团队提出可交互3D运动生成框架DragMesh并被IJCV接收
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AI 综述
2026年10月，北京大学团队提出名为DragMesh的可交互3D关节运动生成框架，相关成果已被国际期刊IJCV接收。该框架面向已有3D资产，支持通过单次拖拽恢复运动学参数，并生成连续的关节运动轨迹。在系统构成上，DragMesh采用KPP-Net预测参数，并由DQ-VAE生成具体运动。评测数据显示，该框架在GAPartNet验证集上实现了78.8%的关节类型准确率，轴误差中位数为0.477°。此外，其学习到的运动先验可迁移至Mesh与3DGS资产，运行速度分别达到120 FPS和85 FPS。
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最新进展10月22日 10:24
北大团队提出DragMesh框架，支持单次拖拽生成可交互3D关节运动，成果已被IJCV接收。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- AITNT · AI头条IJCV 2026｜北大团队提出 DragMesh：一次拖拽实现可交互 3D 关节运动生成
北京大学团队提出 DragMesh，面向已有 3D 资产通过单次拖拽恢复运动学参数并生成连续关节运动轨迹，成果已被 IJCV 接收。系统采用 KPP-Net 预测参数并由 DQ-VAE 生成运动，在 GAPartNet 验证集上实现 78.8% 关节类型准确率与 0.477° 轴误差中位数。该运动先验可迁移至 Mesh 与 3DGS，速度分别达 120 FPS 和 85 FPS。
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