数据驱动的字符动画技术依赖于存在正确建立的运动模型，能够描述其丰富的上下文。然而，常用的运动表示通常不能准确地编码运动的完全铰接，或者存在伪影。在这项工作中，我们解决了寻找运动建模的强大姿势表示的根本问题，适用于深色字符动画，可以更好地限制姿势和忠实地捕获与骨骼特征相关的细微差别。我们的表示基于双季度，具有明确定义的操作的数学抽象，它同时编码旋转和位置方向，使得能够围绕根居中的层次结构感知编码。我们证明我们的代表克服了普通的运动伪影，并与其他流行的表现相比评估其性能。我们进行消融研究，以评估可以在学习期间融入的各种损失的影响。利用我们的表示隐含地编码骨架运动属性，我们在包含具有不同比例的数据集上培训一个数据集，而无需将它们重新排列到通用骨架上，这导致待忽略的微妙运动元素。我们表明可以实现光滑和自然的姿势，为迷人的应用铺平道路。
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