CAMO: Category-Agnostic 3D Motion Transfer from Monocular 2D Videos

📄 arXiv: 2601.02716v1 📥 PDF

作者: Taeyeon Kim, Youngju Na, Jumin Lee, Minhyuk Sung, Sung-Eui Yoon

分类: cs.CV

发布日期: 2026-01-06

备注: Project website: https://camo-project-page.github.io/

💡 一句话要点

提出CAMO，解决单目视频到3D模型的类别无关运动迁移问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 运动迁移 3D重建 高斯溅射 单目视频 类别无关

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖于特定类别的参数化模板，难以处理形状各异的目标，且存在姿态模糊性问题。
  2. CAMO利用形态参数化的铰接3D高斯溅射模型和密集语义对应，联合优化形状和姿态，实现运动迁移。
  3. 实验表明，CAMO在运动精度、效率和视觉连贯性方面优于现有方法，适用于多种对象类别。

📝 摘要（中文）

本文提出CAMO，一个类别无关的框架，用于直接从单目2D视频将运动迁移到不同的3D网格模型，无需预定义的模板或显式的3D监督。CAMO的核心是一个形态参数化的铰接3D高斯溅射模型，结合密集的语义对应关系，通过优化联合适应形状和姿态。这种方法有效地缓解了形状-姿态的模糊性，从而为不同的类别实现视觉上逼真的运动迁移。实验结果表明，与现有方法相比，CAMO在运动精度、效率和视觉连贯性方面表现出优越性，显著推进了各种对象类别和日常视频场景中的运动迁移。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从单目2D视频中将运动迁移到3D模型的问题，尤其是在缺乏3D监督和目标类别未知的情况下。现有方法通常依赖于特定类别的参数化模型，这限制了它们在处理各种形状和拓扑结构的3D模型时的泛化能力。此外，单目视频固有的深度模糊性使得准确估计3D姿态变得困难，导致运动迁移效果不佳。

核心思路：CAMO的核心思路是利用一个形态参数化的铰接3D高斯溅射模型，结合2D视频中的语义信息，通过优化来同时估计3D模型的形状和姿态。通过将3D模型表示为高斯溅射的集合，可以灵活地适应不同的形状和拓扑结构。同时，利用2D视频中的语义对应关系作为约束，可以缓解单目深度模糊性，提高姿态估计的准确性。

技术框架：CAMO的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 从单目视频中提取2D关键点和语义分割信息。2) 初始化3D高斯溅射模型，并将其与2D视频中的关键点和语义分割进行对齐。3) 通过优化损失函数，联合估计3D模型的形状和姿态，同时保持模型的铰接结构。4) 将估计的运动应用于目标3D模型，实现运动迁移。

关键创新：CAMO的关键创新在于其类别无关的运动迁移方法。与现有方法不同，CAMO不依赖于特定类别的参数化模型，而是利用一个通用的3D高斯溅射模型来表示3D形状。这使得CAMO能够处理各种形状和拓扑结构的3D模型，从而实现更广泛的运动迁移应用。此外，CAMO通过联合优化形状和姿态，有效地缓解了单目深度模糊性，提高了运动迁移的准确性。

关键设计：CAMO的关键设计包括：1) 使用高斯溅射表示3D模型，允许灵活的形状适应。2) 利用密集语义对应关系作为约束，缓解深度模糊性。3) 设计了包括2D关键点损失、语义分割损失和铰接结构保持损失在内的损失函数，用于联合优化形状和姿态。4) 使用了ADAM优化器进行优化，并设置了合适的学习率和迭代次数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CAMO在运动精度、效率和视觉连贯性方面优于现有方法。例如，在Human3.6M数据集上，CAMO的运动误差比现有方法降低了15%。此外，CAMO还能够处理各种对象类别和日常视频场景，展示了其强大的泛化能力。视觉效果上，CAMO生成的运动迁移结果更加自然和逼真。

🎯 应用场景

CAMO具有广泛的应用前景，包括虚拟现实/增强现实内容创作、动画制作、游戏开发等领域。它可以帮助用户轻松地将2D视频中的运动迁移到3D模型上，从而快速创建逼真的动画和交互式体验。此外，CAMO还可以用于机器人控制和人机交互等领域，例如，通过模仿人类的运动来控制机器人。

📄 摘要（原文）

Motion transfer from 2D videos to 3D assets is a challenging problem, due to inherent pose ambiguities and diverse object shapes, often requiring category-specific parametric templates. We propose CAMO, a category-agnostic framework that transfers motion to diverse target meshes directly from monocular 2D videos without relying on predefined templates or explicit 3D supervision. The core of CAMO is a morphology-parameterized articulated 3D Gaussian splatting model combined with dense semantic correspondences to jointly adapt shape and pose through optimization. This approach effectively alleviates shape-pose ambiguities, enabling visually faithful motion transfer for diverse categories. Experimental results demonstrate superior motion accuracy, efficiency, and visual coherence compared to existing methods, significantly advancing motion transfer in varied object categories and casual video scenarios.