ComplexMimic: Human-Scene Interaction Imitation in Complex 3D Environments
作者: Lu Pan, Hongwei Zhao
分类: cs.CV
发布日期: 2026-07-02
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出ComplexMimic以解决复杂环境中的人场交互模仿问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 人场交互 模仿学习 复杂环境 双流策略 难度感知蒸馏 动作捕捉 机器人技术
📋 核心要点
- 现有方法主要集中于简化场景，复杂环境中的人场交互模仿研究不足，限制了实际应用。
- 提出ComplexMimic框架，采用双流策略学习模仿专家和交互专家，解决复杂场景中的运动跟踪与碰撞适应问题。
- 在三个基准数据集上的实验结果显示，ComplexMimic在性能上超越了现有的最先进方法，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
基于物理的人场交互模仿学习对于具身智能至关重要，因为它弥合了运动学3D动作与现实世界动态之间的差距。然而，现有方法大多集中于简化场景设置，复杂环境的研究仍然较少，限制了其在现实场景中的应用。本文聚焦于复杂环境中的人场交互模仿，提出ComplexMimic框架，通过解释不完美的动作捕捉数据来重建多样化的人场交互。我们引入双流策略，学习两个互补的专家：模仿专家用于准确的运动跟踪，交互专家用于在复杂场景中的碰撞感知适应。我们还提出了一种难度感知蒸馏策略，以自适应地加权监督，优先考虑由失败统计和学习进度信号指导的难以学习的轨迹。大量实验表明，我们的方法在三个基准数据集上超越了当前的最先进方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决复杂3D环境中人场交互模仿的挑战，现有方法多集中于简化场景，导致在真实世界应用中的局限性。
核心思路：提出ComplexMimic框架，通过双流策略学习两个互补的专家，分别负责运动跟踪和碰撞感知，以实现自然且物理上合理的交互。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：模仿专家和交互专家。模仿专家专注于准确跟踪运动，而交互专家则在复杂场景中进行碰撞感知和适应。
关键创新：引入难度感知蒸馏策略，根据行为的难度自适应加权监督，优先考虑难以学习的轨迹，从而提高学习效率和效果。
关键设计：在损失函数设计上，结合了模仿损失和交互损失，确保模型在复杂环境中能够有效学习，同时采用了基于失败统计的动态调整机制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在三个基准数据集上的实验结果表明，ComplexMimic在性能上显著优于现有最先进方法，具体提升幅度达到XX%，展示了其在复杂环境中有效学习人场交互的能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人导航、虚拟现实和游戏开发等。通过提高复杂环境中人场交互的模仿能力，ComplexMimic能够为具身智能系统提供更自然的交互方式，推动相关技术的实际应用和发展。
📄 摘要（原文）
Physics-based Human-Scene Interaction (HSI) imitation learning is crucial for embodied intelligence as it bridges the gap between kinematic 3D motions and real-world dynamics. However, most existing methods focus on simplified scene settings, leaving complex environments largely unexplored, which limits their applicability in real-world scenarios. In this paper, we focus on HSI mimicry in complex environments. Under this complex setting, we observe an inherent trade-off between successfully performing interaction and maintaining natural, physically plausible motions. To address this challenge, we propose ComplexMimic, a framework that reconstructs diverse HSI by interpreting imperfect MoCap data. First, we introduce a Dual Flow Strategy, which learns two complementary experts: an imitation expert for accurate motion tracking and an interaction expert for collision-aware adaptation in complex scenes. Second, naive multi-expert distillation, which treats all experts equally, often under-samples challenging behaviors, limiting effective learning. To mitigate this issue, we propose a difficulty-aware distillation strategy that adaptively weights supervision and prioritizes hard-yet-learnable trajectories guided by failure statistics and learning progress signals. Extensive experiments on three benchmark datasets demonstrate that our approach outperforms current state-of-the-art methods. Our implementation is available at https://github.com/LuPan23/ComplexMimic.