OCTOPUS: Open-vocabulary Content Tracking and Object Placement Using Semantic Understanding in Mixed Reality

📄 arXiv: 2312.12815v1 📥 PDF

作者: Luke Yoffe, Aditya Sharma, Tobias Höllerer

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-20

备注: IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR) 2023

💡 一句话要点

提出OCTOPUS，利用语义理解实现混合现实中开放词汇的内容跟踪与对象放置

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

关键词: 增强现实 对象放置 语义理解 视觉-语言模型 大型语言模型 开放词汇 内容跟踪

📋 核心要点

  1. 现有AR对象放置技术依赖于封闭词汇表，无法处理任意对象的自然放置，限制了应用范围。
  2. OCTOPUS利用分割模型、视觉-语言模型和LLM构建八阶段流程，实现开放词汇表中任意虚拟对象的智能放置。
  3. 初步用户研究表明，OCTOPUS在对象放置任务中，至少在57%的时间里表现与人类专家水平相当。

📝 摘要（中文）

增强现实（AR）中的一个关键挑战是在自然场景中放置虚拟内容。现有的自动化技术只能处理封闭词汇表和固定的对象集合。本文介绍了一种新的开放词汇对象放置方法。我们的八阶段流程利用了分割模型、视觉-语言模型和大型语言模型（LLM）的最新进展，可以将任何虚拟对象放置在任何AR相机帧或场景中。在一项初步用户研究中，我们表明我们的方法在至少57%的时间里表现得与人类专家一样好。

🔬 方法详解

问题定义：现有增强现实对象放置方法主要依赖于预定义的、封闭的对象词汇表。这意味着它们只能识别和放置有限数量的特定对象。这种限制使得这些方法难以应用于更广泛、更自然的场景，因为真实世界包含无限种类的对象。因此，需要一种能够处理开放词汇表，即能够理解和放置任意对象的AR对象放置方法。

核心思路：OCTOPUS的核心思路是利用视觉-语言模型和大型语言模型（LLM）的强大语义理解能力，将对象放置问题转化为一个语义推理问题。通过结合图像分割、对象描述和场景理解，OCTOPUS能够理解场景中的语义信息，并根据虚拟对象的语义属性，将其放置在最合适的位置。

技术框架：OCTOPUS包含一个八阶段的流水线：1. 输入AR相机帧；2. 使用分割模型识别场景中的对象；3. 使用视觉-语言模型为每个对象生成描述；4. 使用LLM理解场景的整体语义；5. 根据虚拟对象的语义属性，确定其最佳放置位置；6. 在AR场景中渲染虚拟对象；7. 进行碰撞检测和遮挡处理；8. 输出最终的AR场景。

关键创新：OCTOPUS的关键创新在于其开放词汇的对象放置能力。与现有方法不同，OCTOPUS不依赖于预定义的词汇表，而是能够通过视觉-语言模型和LLM理解任意对象的语义信息，并将其放置在合适的场景位置。这种开放词汇的能力使得OCTOPUS能够应用于更广泛的AR应用场景。

关键设计：OCTOPUS的关键设计包括：1. 使用先进的分割模型（如Mask R-CNN或类似模型）进行精确的对象分割；2. 使用视觉-语言模型（如CLIP或类似模型）生成高质量的对象描述；3. 使用LLM（如GPT-3或类似模型）进行场景理解和对象放置推理；4. 设计合理的损失函数，用于优化对象放置的位置和方向，例如考虑对象之间的语义关系和物理约束。

📊 实验亮点

初步用户研究表明，OCTOPUS在对象放置任务中表现出色，至少在57%的时间里，其性能与人类专家相当。这一结果表明，OCTOPUS具有很高的实用价值，可以作为一种有效的AR对象放置工具。未来的研究可以进一步优化OCTOPUS的性能，并探索其在更多领域的应用。

🎯 应用场景

OCTOPUS具有广泛的应用前景，例如室内设计、游戏、教育和远程协作。用户可以使用OCTOPUS在虚拟环境中预览家具摆放效果，或者在游戏中创建更逼真的场景。在教育领域，OCTOPUS可以用于创建交互式学习体验，帮助学生更好地理解抽象概念。在远程协作中，OCTOPUS可以用于共享虚拟对象，并进行实时的协作。

📄 摘要（原文）

One key challenge in augmented reality is the placement of virtual content in natural locations. Existing automated techniques are only able to work with a closed-vocabulary, fixed set of objects. In this paper, we introduce a new open-vocabulary method for object placement. Our eight-stage pipeline leverages recent advances in segmentation models, vision-language models, and LLMs to place any virtual object in any AR camera frame or scene. In a preliminary user study, we show that our method performs at least as well as human experts 57% of the time.