PWM-ArtGen: Part World Model for Articulated Object Generation

📄 arXiv: 2607.02045v1 📥 PDF

作者: Wentao Zheng, Ancong Wu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-02

💡 一句话要点

提出PWM-ArtGen以解决关节物体生成中的运动结构预测问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 关节物体生成 运动结构预测 视觉动态 无标注数据 零-shot泛化 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法在从单幅图像生成关节3D物体时，难以准确预测其运动结构，导致生成效果不佳。
  2. 本文提出PWM-ArtGen模型，通过联合学习视觉动态与运动参数，克服了现有方法的局限性。
  3. 实验结果显示，PWM-ArtGen在静态状态下显著优于基线方法，并具备强大的零-shot泛化能力。

📝 摘要（中文）

关节3D物体从单幅图像生成的关键挑战在于准确预测其运动结构。现有方法要么直接从缺乏动态部分运动关系的静态图像中推断运动参数，要么从单幅图像生成的视觉动态中估计参数，这两种方法都容易导致累积误差。此外，现有标注数据集的规模和多样性有限，进一步阻碍了对复杂真实物体的泛化。为克服这些限制，本文提出了一种联合学习视觉动态与运动参数分布的方法，构建了统一的Part World Model（PWM-ArtGen）。该模型结合了动作扩散和图像扩散，支持无标注数据的共同训练。实验表明，PWM-ArtGen在静态状态下显著优于现有基线，并在分布外物体上展现出强大的零-shot泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从单幅图像生成关节3D物体时运动结构预测不准确的问题。现有方法要么直接从静态图像推断运动参数，要么依赖于从图像生成的视觉动态，导致累积误差和泛化能力不足。

核心思路：PWM-ArtGen模型的核心思想是将关节物体视为动态系统，通过联合学习视觉动态与运动参数的分布，克服现有方法的缺陷。该设计使得模型能够更好地捕捉物体的运动特性。

技术框架：PWM-ArtGen的整体架构包括两个主要模块：动作扩散和图像扩散。通过独立的扩散时间步，这两个模块能够进行协同训练，从而有效利用无标注数据。

关键创新：PWM-ArtGen的最大创新在于其统一的Part World Model框架，能够同时处理视觉动态和运动参数的学习。这一方法与传统方法的本质区别在于其对动态系统的建模能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡视觉动态与运动参数的学习，同时在网络结构上进行了优化，以提高生成效果和泛化能力。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PWM-ArtGen在静态状态下的性能显著优于现有基线，具体提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填写）。此外，该模型在处理分布外物体时展现出强大的零-shot泛化能力，进一步验证了其有效性。

🎯 应用场景

PWM-ArtGen的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括虚拟现实、动画制作和机器人控制等。通过准确生成关节物体，能够提升这些领域中的交互体验和自动化水平，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

The key challenge in articulated 3D object generation from a single image is accurately predicting the underlying kinematic structure. Existing methods either infer kinematic parameters directly from a static image that lacks dynamic part-level kinematic relationships, or estimate parameters from visual dynamics generated from a single image, which is prone to accumulated errors of two steps. Moreover, the limited scale and diversity of existing annotated datasets further hinder generalization to complex, real-world objects. To overcome these limitations, we propose to learn the joint distribution of visual dynamics and kinematic parameters. Recognizing that articulated objects can be formulated as dynamic systems, we propose a unified Part World Model called PWM-ArtGen. To leverage unannotated data, this model couples action diffusion and image diffusion with independent diffusion timesteps, which enables visual branch co-training. We further curate a photorealistic dataset of 19.7k part-level image pairs without kinematic annotations, to support co-training. Experiments demonstrate that PWM-ArtGen substantially outperforms existing baselines in the resting state and exhibits strong zero-shot generalization to out-of-distribution objects.