Nous proposons de nouvelles représentations du mouvement pour animer des objets articulés composés de parties distinctes. De manière entièrement non supervisée, notre méthode identifie les parties de l’objet, les suit dans une vidéo d’animation, et en infère les mouvements en tenant compte de leurs axes principaux. Contrairement aux approches précédentes basées sur des points clés, notre méthode extrait des régions significatives et cohérentes, décrivant à la fois la position, la forme et la posture. Ces régions correspondent à des parties sémantiquement pertinentes et distinctes de l’objet, plus facilement détectables dans les cadres de la vidéo d’animation. Pour garantir une séparation efficace entre le premier plan et le fond, nous modélisons le mouvement global non lié à l’objet à l’aide d’une transformation affine supplémentaire. Afin de faciliter l’animation et d’éviter la fuite de la forme de l’objet d’animation, nous décomposons séparément la forme et la posture des objets dans l’espace des régions. Notre modèle est capable d’animer une grande variété d’objets, surpassant largement les méthodes antérieures sur les benchmarks existants. Nous introduisons un nouveau benchmark exigeant, basé sur des vidéos haute résolution, et montrons que l’amélioration est particulièrement marquée lorsqu’il s’agit d’objets articulés, atteignant 96,6 % de préférence utilisateur par rapport à l’état de l’art.