NL2Contact: Natural Language Guided 3D Hand-Object Contact Modeling with Diffusion Model

📄 arXiv: 2407.12727v1 📥 PDF

作者: Zhongqun Zhang, Hengfei Wang, Ziwei Yu, Yihua Cheng, Angela Yao, Hyung Jin Chang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-17

备注: Accepted by ECCV2024

💡 一句话要点

提出NL2Contact，利用扩散模型实现自然语言引导的3D手-物接触建模。

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 手-物交互 3D建模 自然语言引导 扩散模型 接触建模 人机交互 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有手-物交互建模方法依赖几何约束，缺乏可控性，难以满足特定需求。
  2. NL2Contact利用分阶段扩散模型，根据自然语言描述生成逼真可控的3D手-物接触。
  3. 构建了ContactDescribe数据集，包含多层次、多样化的手部接触描述，用于模型训练。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的任务：基于自然语言描述的可控3D手-物接触建模。现有方法依赖于难以指定或控制的几何约束。为了解决这个问题，本文提出了NL2Contact，一个利用分阶段扩散模型生成可控接触的模型。给定手和接触的语言描述，NL2Contact可以生成逼真且符合描述的3D手-物接触。为了训练该模型，作者构建了ContactDescribe数据集，这是第一个包含以手为中心的接触描述的数据集，包含由大型语言模型基于精心设计的提示生成的多层次和多样化的描述（例如，抓取动作、抓取类型、接触位置、自由手指状态）。实验表明，该模型可以应用于抓取姿势优化和基于文本接触描述的新型人体抓取生成。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D手-物接触建模方法主要依赖几何约束，这些约束难以指定和控制，限制了模型在实际应用中的灵活性。例如，用户无法通过自然语言描述来精确控制手与物体之间的接触位置、力度或方式。因此，如何实现基于自然语言描述的可控3D手-物接触建模是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力，将自然语言描述作为条件，引导模型生成符合描述的3D手-物接触。通过将接触建模过程分解为多个阶段，并利用大型语言模型生成高质量的接触描述，从而实现对接触模式的精确控制。

技术框架：NL2Contact的整体框架包含以下几个主要模块：1) ContactDescribe数据集构建模块，利用大型语言模型生成多层次的接触描述；2) 分阶段扩散模型，该模型以自然语言描述为条件，逐步生成3D手-物接触；3) 损失函数设计，用于优化扩散模型的生成质量。整个流程首先利用ContactDescribe数据集训练扩散模型，然后给定自然语言描述，模型即可生成相应的3D手-物接触。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了基于自然语言描述的可控3D手-物接触建模任务；2) 构建了ContactDescribe数据集，为该任务提供了数据支持；3) 利用分阶段扩散模型，实现了从自然语言到3D接触的有效映射。与现有方法相比，该方法具有更强的可控性和灵活性。

关键设计：ContactDescribe数据集的关键设计在于使用了精心设计的提示（prompts），引导大型语言模型生成多层次和多样化的接触描述，包括抓取动作、抓取类型、接触位置和自由手指状态等。分阶段扩散模型的设计考虑了手部姿态和物体形状的复杂性，通过逐步细化接触细节，提高生成质量。损失函数的设计旨在保证生成接触的真实性和与语言描述的一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NL2Contact能够根据自然语言描述生成逼真且符合描述的3D手-物接触。在抓取姿势优化和新型人体抓取生成任务中，该模型表现出良好的性能。ContactDescribe数据集的构建为相关研究提供了宝贵的数据资源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人机交互、虚拟现实、机器人抓取等领域。例如，用户可以通过自然语言指令控制虚拟手抓取物体，或者机器人可以根据语言描述调整抓取姿势。该技术还可以用于生成各种新型的人体抓取动作，为动画制作和游戏开发提供便利。

📄 摘要（原文）

Modeling the physical contacts between the hand and object is standard for refining inaccurate hand poses and generating novel human grasp in 3D hand-object reconstruction. However, existing methods rely on geometric constraints that cannot be specified or controlled. This paper introduces a novel task of controllable 3D hand-object contact modeling with natural language descriptions. Challenges include i) the complexity of cross-modal modeling from language to contact, and ii) a lack of descriptive text for contact patterns. To address these issues, we propose NL2Contact, a model that generates controllable contacts by leveraging staged diffusion models. Given a language description of the hand and contact, NL2Contact generates realistic and faithful 3D hand-object contacts. To train the model, we build \textit{ContactDescribe}, the first dataset with hand-centered contact descriptions. It contains multi-level and diverse descriptions generated by large language models based on carefully designed prompts (e.g., grasp action, grasp type, contact location, free finger status). We show applications of our model to grasp pose optimization and novel human grasp generation, both based on a textual contact description.