本研究提出了一种新方法，解决动画角色网格中骨骼运动数据整合的挑战。该方法能够自动绑定和蒙皮，适应不同的网格和骨骼配置，无需明确监督，利用Diffusion 3D Features实现强鲁棒性，并通过评估证明其优越性。

我们提出了一种新的深度学习方法，用于增强骨骼之间的运动。该方法能够生成不同身体大小和比例的接触丰富的互动的变化，并能够从少量数据中学习并推广到不同的骨架尺寸。通过评估和比较，我们展示了该方法可以生成高质量的运动，并优于传统的基于优化的方法和其他深度学习解决方案。