DiffH2O: Diffusion-Based Synthesis of Hand-Object Interactions from Textual Descriptions
作者: Sammy Christen, Shreyas Hampali, Fadime Sener, Edoardo Remelli, Tomas Hodan, Eric Sauser, Shugao Ma, Bugra Tekin
分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR, cs.LG
发布日期: 2024-03-26 (更新: 2024-12-23)
备注: Project Page: https://diffh2o.github.io/
期刊: SIGGRAPH Asia Conference Papers, Article 145, 2024
💡 一句话要点
提出DiffH2O以合成自然手-物体交互
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 手-物体交互 扩散模型 3D生成 自然语言处理 计算机视觉 人机交互 虚拟现实
📋 核心要点
- 生成自然的手-物体交互面临物理合理性和语义意义的双重挑战，现有方法在泛化能力上存在不足。
- 提出DiffH2O方法，通过抓取阶段和操作阶段的分解，利用不同的扩散模型生成手-物体交互。
- 实验结果显示，DiffH2O在生成自然手-物体运动方面优于现有基线方法，具有显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
生成自然的3D手-物体交互是一个具有挑战性的任务，因为生成的手和物体运动需要在物理上合理且语义上有意义。此外，现有手-物体交互数据集的规模有限，导致对未见物体的泛化能力受限。本文提出了一种新方法DiffH2O，可以从文本提示和物体几何信息合成逼真的单手或双手物体交互。该方法引入了三种技术以有效地从有限数据中学习。首先，将任务分解为抓取阶段和基于文本的操作阶段，并为每个阶段使用不同的扩散模型。其次，提出了一种紧密耦合手和物体姿态的紧凑表示，帮助生成真实的手-物体交互。最后，提出了两种不同的引导方案，以更好地控制生成的运动。实验结果表明，该方法在自然手-物体运动生成方面优于基线方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决生成自然手-物体交互时的物理合理性和语义一致性问题。现有方法由于数据集规模有限，难以有效泛化到未见物体。
核心思路：DiffH2O通过将任务分为抓取和操作两个阶段，分别使用不同的扩散模型进行处理，从而提高生成的灵活性和控制能力。
技术框架：该方法包括两个主要阶段：抓取阶段生成手部运动，操作阶段合成手和物体的姿态。每个阶段使用独立的扩散模型进行训练和生成。
关键创新：提出了紧凑的手-物体姿态表示，增强了生成的自然性。此外，抓取引导和文本引导方案提供了对生成运动的更好控制，这是与现有方法的本质区别。
关键设计：在抓取引导中，模型根据目标抓取姿态调整生成过程，而文本引导则通过丰富的文本描述增强了对手-物体交互的细粒度控制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DiffH2O在生成自然手-物体运动方面的性能显著优于基线方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），展示了该方法在生成质量和控制能力上的优势。
🎯 应用场景
该研究在虚拟现实、游戏开发和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过生成自然的手-物体交互，能够提升用户体验和交互的真实感，推动相关技术的发展和应用。
📄 摘要（原文）
Generating natural hand-object interactions in 3D is challenging as the resulting hand and object motions are expected to be physically plausible and semantically meaningful. Furthermore, generalization to unseen objects is hindered by the limited scale of available hand-object interaction datasets. In this paper, we propose a novel method, dubbed DiffH2O, which can synthesize realistic, one or two-handed object interactions from provided text prompts and geometry of the object. The method introduces three techniques that enable effective learning from limited data. First, we decompose the task into a grasping stage and an text-based manipulation stage and use separate diffusion models for each. In the grasping stage, the model only generates hand motions, whereas in the manipulation phase both hand and object poses are synthesized. Second, we propose a compact representation that tightly couples hand and object poses and helps in generating realistic hand-object interactions. Third, we propose two different guidance schemes to allow more control of the generated motions: grasp guidance and detailed textual guidance. Grasp guidance takes a single target grasping pose and guides the diffusion model to reach this grasp at the end of the grasping stage, which provides control over the grasping pose. Given a grasping motion from this stage, multiple different actions can be prompted in the manipulation phase. For the textual guidance, we contribute comprehensive text descriptions to the GRAB dataset and show that they enable our method to have more fine-grained control over hand-object interactions. Our quantitative and qualitative evaluation demonstrates that the proposed method outperforms baseline methods and leads to natural hand-object motions.