PWM-ArtGen: Part World Model for Articulated Object Generation

📄 arXiv: 2607.02045 📥 PDF

作者: Wentao Zheng, Ancong Wu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-05

💡 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 视觉动态 运动参数 深度学习 零-shot泛化 未标注数据 模型联合学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在关节物体生成中面临运动结构预测不准确和误差累积的问题。
  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，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静态图像推断运动参数，要么从单幅图像生成的视觉动态中估计参数，易导致误差累积。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。为克服这些局限，本文提出了一种联合学习视觉动态与运动参数的模型PWM-ArtGen，利用未标注数据，通过动作扩散与图像扩散的独立扩散时间步实现视觉分支的共同训练。实验表明，PWM-ArtGen在静态状态下显著优于现有基线，并对分布外物体展现出强大的零-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。现有方法要么依赖静态图像直接推断运动参数，要么从视觉动态中估计，导致误差累积，且现有数据集规模有限，影响泛化能力。

核心思路：PWM-ArtGen模型的核心思路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来提高生成的准确性。该模型利用未标注数据，结合动作扩散与图像扩散，促进视觉分支的共同训练。

技术框架：PWM-ArtGen的整体架构包括两个主要模块：视觉动态模块和运动参数模块。视觉动态模块负责从图像中提取动态信息，而运动参数模块则通过学习运动关系来生成关节物体。两个模块通过独立的扩散时间步进行训练，以实现更好的协同效果。

关键创新：PWM-ArtGen的创新在于其将视觉动态与运动参数的联合学习框架引入关节物体生成领域，显著提升了生成的准确性和泛化能力。这一方法与传统的逐步推断方式本质上不同，减少了误差累积。

关键设计：在模型设计中，采用了独立的扩散时间步来实现视觉分支的共同训练，确保了模型在未标注数据上的有效学习。此外，损失函数设计上考虑了运动参数与视觉动态之间的关系，以优化生成效果。整体网络结构则基于现有的深度学习框架进行改进，增强了模型的表达能力。

🖼️ 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%（具体数据待补充），并且在面对分布外物体时展现出强大的零-shot泛化能力，证明了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

PWM-ArtGen的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括机器人抓取、虚拟现实中的物体交互以及动画制作等。通过提高关节物体生成的准确性，该模型能够为复杂场景中的物体识别与操作提供更可靠的支持，推动相关技术的发展与应用。

📄 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.