Efficient and Scalable Monocular Human-Object Interaction Motion Reconstruction
作者: Boran Wen, Ye Lu, Keyan Wan, Sirui Wang, Jiahong Zhou, Junxuan Liang, Xinpeng Liu, Bang Xiao, Dingbang Huang, Ruiyang Liu, Yong-Lu Li
分类: cs.CV
发布日期: 2025-11-30 (更新: 2025-12-06)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出4DHOISolver框架，结合人工标注，高效重建单目视频中的人-物交互运动。
🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 人-物交互 4D重建 单目视频 运动捕捉 强化学习 数据集 接触点标注
📋 核心要点
- 从单目视频中准确且可扩展地提取4D人-物交互数据仍然是一个未解决的难题，阻碍了机器人从互联网视频中学习。
- 论文提出了4DHOISolver框架，通过结合稀疏的人工接触点标注，约束4D HOI重建问题，保证时空一致性和物理合理性。
- 构建了大规模4D HOI数据集Open4DHOI，并验证了重建结果在强化学习模仿任务中的有效性，同时指出现有3D模型在接触预测方面的不足。
📝 摘要（中文）
为了使通用机器人能够从多样化、大规模的人-物交互(HOI)中学习，本文提出了一种新颖高效的优化框架4DHOISolver，用于约束病态的4D HOI重建问题。该框架利用稀疏的人工接触点标注，同时保持高时空一致性和物理合理性。基于此框架，构建了一个新的大规模4D HOI数据集Open4DHOI，包含144种物体类型和103种动作。实验表明，重建结果能够有效支持基于强化学习的智能体模仿。然而，对现有3D基础模型的全面评估表明，自动预测精确的人-物接触对应关系仍然是一个未解决的问题，突显了人工参与策略的必要性，并为社区提出了一个开放的挑战。数据和代码将在指定网址公开。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法难以从单目视频中准确且可扩展地重建4D人-物交互（HOI）运动。主要痛点在于：单目视觉的固有歧义性导致重建结果不准确，缺乏大规模高质量的4D HOI数据集，以及自动预测精确的人-物接触对应关系仍然是一个未解决的问题。
核心思路：论文的核心思路是利用稀疏的人工接触点标注来约束4D HOI重建过程，从而解决单目视觉的歧义性问题。人工标注提供关键的交互信息，帮助优化算法找到更准确的解。同时，通过优化框架保证重建结果的时空一致性和物理合理性。
技术框架：4DHOISolver框架包含以下主要模块：1) 视频输入和预处理：从单目视频中提取人体和物体的2D/3D信息。2) 人工接触点标注：人工标注视频帧中人与物体的接触点。3) 优化框架：利用人工标注的接触点作为约束，优化人体和物体的4D姿态，同时保证时空一致性和物理合理性。4) 运动重建：输出重建的4D HOI运动序列。
关键创新：该方法最重要的创新点在于结合了人工标注和优化框架，有效地解决了单目4D HOI重建的病态问题。与完全依赖自动算法的方法相比，该方法能够获得更准确、更可靠的重建结果。此外，构建了大规模的Open4DHOI数据集，为相关研究提供了宝贵的数据资源。
关键设计：框架的关键设计包括：1) 稀疏接触点标注策略：只需要少量的人工标注即可有效约束重建过程。2) 时空一致性损失：保证重建结果在时间上的平滑性和一致性。3) 物理合理性损失：保证重建结果符合物理规律，例如避免穿透等。4) 优化算法：选择合适的优化算法，例如基于梯度的优化方法，以最小化损失函数并获得最优的重建结果。
📊 实验亮点
论文构建了包含144种物体类型和103种动作的大规模4D HOI数据集Open4DHOI。实验结果表明，使用4DHOISolver重建的运动数据能够有效支持基于强化学习的智能体模仿任务，验证了重建结果的有效性。同时，论文对现有3D基础模型进行了评估，发现其在自动预测精确的人-物接触对应关系方面仍然存在不足。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人学习、虚拟现实、人机交互等领域。通过学习人类与物体的交互方式，机器人可以更好地理解和模仿人类行为，从而在复杂环境中执行任务。重建的4D HOI数据可以用于训练机器人控制策略，提高机器人的操作技能。此外，该技术还可以用于创建逼真的虚拟现实体验，例如模拟人类操作物体的过程。
📄 摘要（原文）
Generalized robots must learn from diverse, large-scale human-object interactions (HOI) to operate robustly in the real world. Monocular internet videos offer a nearly limitless and readily available source of data, capturing an unparalleled diversity of human activities, objects, and environments. However, accurately and scalably extracting 4D interaction data from these in-the-wild videos remains a significant and unsolved challenge. Thus, in this work, we introduce 4DHOISolver, a novel and efficient optimization framework that constrains the ill-posed 4D HOI reconstruction problem by leveraging sparse, human-in-the-loop contact point annotations, while maintaining high spatio-temporal coherence and physical plausibility. Leveraging this framework, we introduce Open4DHOI, a new large-scale 4D HOI dataset featuring a diverse catalog of 144 object types and 103 actions. Furthermore, we demonstrate the effectiveness of our reconstructions by enabling an RL-based agent to imitate the recovered motions. However, a comprehensive benchmark of existing 3D foundation models indicates that automatically predicting precise human-object contact correspondences remains an unsolved problem, underscoring the immediate necessity of our human-in-the-loop strategy while posing an open challenge to the community. Data and code will be publicly available at https://wenboran2002.github.io/open4dhoi/