Deze innovatieve paper introduceert een end-to-end geautomatiseerde methode voor het produceren van animatie-rigs van input character models. Het deep-learning systeem genereert zowel de rig als de skin weights.
De techniek zet elke animatie op eender welke rig om in een set IK-ketens. Op deze IK ketens kan men dan context-bewuste aanpassingen toepassen. Ten slotte kan men dan dat resultaat overzetten naar eender welke andere rig, runtime of offline. De enige vereiste daar is dat deze van de zelfde categorie is; biped, quadruped, etc.
Deze paper beschrijft een nieuwe oplossing voor het automatisch opruimen van Motion Capture Data. In hun paper presenteren ze een methode die ongeldige maker-paden identificeert, de bijbehorende segmenten verwijdert, en nieuwe kinematisch correcte paden genereert.