GraspDiffusion: Synthesizing Realistic Whole-body Hand-Object Interaction
作者: Patrick Kwon, Chen Chen, Hanbyul Joo
分类: cs.CV
发布日期: 2024-10-17 (更新: 2025-11-27)
备注: Paper has been accepted to WACV 2026
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
GraspDiffusion：合成逼真全身人-物交互场景
🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 人-物交互 扩散模型 姿态生成 图像合成 全身姿态 生成模型 抓取姿态
📋 核心要点
- 现有生成模型难以准确合成人手与物体交互的复杂场景，尤其是在全身视角下。
- GraspDiffusion 通过结合身体和手部姿态的生成先验，优化得到联合抓取姿态，从而引导图像生成。
- 实验证明 GraspDiffusion 在生成全身人-物交互场景方面优于现有方法，有效解决了该领域的研究空白。
📝 摘要（中文）
现有的生成模型能够合成高质量的图像，但通常难以生成人手与物体交互的场景。这主要是由于模型对这类交互的理解不足，以及合成复杂身体区域的难度所致。本文提出了一种新的生成方法 GraspDiffusion，用于创建逼真的人-物交互场景。给定一个3D物体，GraspDiffusion构建全身姿态，并能控制物体相对于人体的精确位置。这通过分别利用身体和手部姿态的生成先验，并将它们优化成一个联合抓取姿态来实现。该姿态引导图像合成，以正确反映预期的交互，从而创建逼真且多样化的人-物交互场景。实验表明，GraspDiffusion 能够成功解决全身人-物交互生成这一相对未被充分研究的问题，并且优于现有方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决生成逼真全身人-物交互场景的问题。现有方法在处理此类场景时，往往难以准确捕捉手部与物体的交互细节，导致生成结果不真实或不协调。主要痛点在于模型对人手与物体之间复杂关系的理解不足，以及全身姿态生成与局部交互细节之间的协调困难。
核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型分别学习身体和手部姿态的生成先验，然后将这些先验知识融合，优化得到一个能够反映人-物交互关系的联合抓取姿态。通过这个姿态作为引导，可以更准确地控制图像生成过程，从而生成逼真的人-物交互场景。这种分离学习和联合优化的策略，能够有效解决全身姿态与局部交互细节之间的协调问题。
技术框架：GraspDiffusion 的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 给定一个 3D 物体；2) 利用扩散模型分别生成身体和手部姿态的先验分布；3) 通过优化算法，将身体和手部姿态融合为一个联合抓取姿态，该姿态能够反映物体相对于人体的精确位置；4) 使用生成的抓取姿态作为条件，引导图像生成模型生成最终的人-物交互场景。
关键创新：GraspDiffusion 的最重要创新在于其分离学习和联合优化的策略。与直接生成整个人-物交互场景的方法不同，GraspDiffusion 首先分别学习身体和手部姿态的先验知识，然后通过优化算法将这些知识融合。这种方法能够更好地捕捉人手与物体之间的复杂关系，从而生成更逼真的交互场景。
关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 用于生成身体和手部姿态的扩散模型的具体结构和训练方式；2) 用于优化联合抓取姿态的损失函数，可能包括姿态的自然性、手部与物体的接触合理性等；3) 图像生成模型的选择和训练方式，以及如何将生成的抓取姿态作为条件输入到图像生成模型中。具体参数设置、损失函数和网络结构等细节未知，需要参考论文原文。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GraspDiffusion 在生成全身人-物交互场景方面取得了显著成果，优于现有方法。具体性能数据和对比基线未知，但论文强调了其在解决全身人-物交互生成这一相对未被充分研究的问题上的成功。该方法能够生成逼真且多样化的人-物交互场景，有效提升了生成结果的真实性和协调性。
🎯 应用场景
GraspDiffusion 的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发、机器人控制和人机交互等。该技术可以用于生成逼真的人-物交互场景，从而提升用户体验和交互的自然性。例如，在虚拟现实游戏中，可以使用 GraspDiffusion 生成玩家与虚拟物体交互的动画，从而增强游戏的沉浸感。在机器人控制领域，可以利用 GraspDiffusion 生成机器人抓取物体的姿态，从而提高机器人的操作能力。
📄 摘要（原文）
Recent generative models can synthesize high-quality images, but they often fail to generate humans interacting with objects using their hands. This arises mostly from the model's misunderstanding of such interactions and the hardships of synthesizing intricate regions of the body. In this paper, we propose \textbf{GraspDiffusion}, a novel generative method that creates realistic scenes of human-object interaction. Given a 3D object, GraspDiffusion constructs whole-body poses with control over the object's location relative to the human body, which is achieved by separately leveraging the generative priors for body and hand poses, optimizing them into a joint grasping pose. This pose guides the image synthesis to correctly reflect the intended interaction, creating realistic and diverse human-object interaction scenes. We demonstrate that GraspDiffusion can successfully tackle the relatively uninvestigated problem of generating full-bodied human-object interactions while outperforming previous methods. Our project page is available at https://yj7082126.github.io/graspdiffusion/