ManiDext: Hand-Object Manipulation Synthesis via Continuous Correspondence Embeddings and Residual-Guided Diffusion
作者: Jiajun Zhang, Yuxiang Zhang, Liang An, Mengcheng Li, Hongwen Zhang, Zonghai Hu, Yebin Liu
分类: cs.CV
发布日期: 2024-09-14
💡 一句话要点
ManiDext：基于连续对应嵌入和残差引导扩散的手-物操作合成
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 手-物操作合成 扩散模型 连续对应嵌入 残差引导 手部姿势生成
📋 核心要点
- 现有方法难以精确建模手与物体交互时的复杂接触关系，导致生成的手部动作不自然或不符合物理规律。
- 提出连续对应嵌入表示，在顶点级别精确建模手与物体的接触对应关系，并自监督优化手部网格上的嵌入。
- 将迭代细化融入扩散过程，利用手部姿势残差引导网络纠正姿势，实验表明能生成更逼真和符合物理规律的动作。
📝 摘要（中文）
动态和灵巧的物体操作是一个复杂的挑战，它需要手部运动与物体轨迹的同步，以实现无缝和物理上合理的交互。本文提出了ManiDext，一个统一的、基于分层扩散的框架，用于生成基于3D物体轨迹的手部操作和抓取姿势。核心思想是精确建模交互过程中物体和手之间的接触对应关系至关重要。因此，提出了一种连续对应嵌入表示，该表示在物体和手之间的顶点级别上指定详细的手部对应关系。这种嵌入以自监督的方式直接在手部网格上进行优化，嵌入之间的距离反映了测地距离。该框架首先生成物体表面的接触图和对应嵌入。基于这些细粒度的对应关系，引入了一种新颖的方法，将迭代细化过程集成到手部姿势生成的第二阶段的扩散过程中。在去噪过程的每一步，将当前手部姿势残差作为细化目标纳入网络，引导网络纠正不准确的手部姿势。将残差引入每个去噪步骤与传统的优化过程自然对齐，有效地将生成和细化合并到一个统一的框架中。大量的实验表明，该方法可以为各种任务生成物理上合理且高度逼真的运动，包括单手和双手抓取以及操纵刚性和铰接物体。代码将可用于研究目的。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决动态和灵巧的手-物操作合成问题，即根据给定的物体轨迹生成逼真且符合物理规律的手部动作。现有方法在精确建模手与物体之间的复杂接触关系方面存在不足，导致生成的手部动作不够自然，甚至出现穿模等不符合物理规律的现象。
核心思路：论文的核心思路是通过精确建模手与物体之间的接触对应关系来提升手-物操作合成的质量。具体来说，论文提出了一种连续对应嵌入表示，用于在顶点级别上描述手与物体之间的对应关系。此外，论文还将迭代细化过程融入到扩散模型中，利用手部姿势残差引导网络生成更准确的手部姿势。
技术框架：ManiDext框架包含两个主要阶段。第一阶段，生成物体表面的接触图和对应嵌入。第二阶段，基于第一阶段生成的对应关系，利用扩散模型生成手部姿势。在扩散模型的去噪过程中，将当前手部姿势残差作为细化目标纳入网络，引导网络逐步修正手部姿势。
关键创新：论文的关键创新在于以下两点：1) 提出了一种连续对应嵌入表示，能够精确建模手与物体之间的接触对应关系。2) 将迭代细化过程融入到扩散模型中，利用手部姿势残差引导网络生成更准确的手部姿势。与现有方法相比，ManiDext能够生成更逼真、更符合物理规律的手-物操作动作。
关键设计：连续对应嵌入的优化采用自监督方式，损失函数设计为使得嵌入之间的距离反映测地距离。扩散模型采用U-Net结构，并在去噪过程中引入手部姿势残差作为条件。残差的计算方式未知，但推测是当前预测姿势与目标姿势之间的差异。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过大量实验验证了ManiDext的有效性。实验结果表明，ManiDext能够生成物理上合理且高度逼真的手-物操作动作，包括单手和双手抓取以及操纵刚性和铰接物体。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要强调了其在生成逼真动作方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人操作、虚拟现实、游戏开发等领域。例如，可以用于训练机器人完成复杂的抓取和操作任务，也可以用于生成逼真的虚拟人物手部动作，提升虚拟现实体验。此外，该技术还有潜力应用于人机交互、康复训练等领域。
📄 摘要（原文）
Dynamic and dexterous manipulation of objects presents a complex challenge, requiring the synchronization of hand motions with the trajectories of objects to achieve seamless and physically plausible interactions. In this work, we introduce ManiDext, a unified hierarchical diffusion-based framework for generating hand manipulation and grasp poses based on 3D object trajectories. Our key insight is that accurately modeling the contact correspondences between objects and hands during interactions is crucial. Therefore, we propose a continuous correspondence embedding representation that specifies detailed hand correspondences at the vertex level between the object and the hand. This embedding is optimized directly on the hand mesh in a self-supervised manner, with the distance between embeddings reflecting the geodesic distance. Our framework first generates contact maps and correspondence embeddings on the object's surface. Based on these fine-grained correspondences, we introduce a novel approach that integrates the iterative refinement process into the diffusion process during the second stage of hand pose generation. At each step of the denoising process, we incorporate the current hand pose residual as a refinement target into the network, guiding the network to correct inaccurate hand poses. Introducing residuals into each denoising step inherently aligns with traditional optimization process, effectively merging generation and refinement into a single unified framework. Extensive experiments demonstrate that our approach can generate physically plausible and highly realistic motions for various tasks, including single and bimanual hand grasping as well as manipulating both rigid and articulated objects. Code will be available for research purposes.