Towards Affordance-Aware Articulation Synthesis for Rigged Objects
作者: Yu-Chu Yu, Chieh Hubert Lin, Hsin-Ying Lee, Chaoyang Wang, Yu-Chiang Frank Wang, Ming-Hsuan Yang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-21
备注: Project page: https://chuyu.org/research/a3syn
💡 一句话要点
提出A3Syn，解决开放域绑定物体的具身姿态自动合成问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 具身姿态合成 绑定物体 扩散模型 可微渲染 语义对应
📋 核心要点
- 现有绑定物体的姿态生成依赖人工，耗时且需要专业知识，难以适应开放域场景。
- A3Syn利用2D修复扩散模型和骨骼对应对齐，实现上下文感知的姿态自动合成。
- 实验表明，A3Syn能快速生成逼真的姿态，适用于各种开放域绑定物体和场景。
📝 摘要（中文）
本文提出A3Syn，旨在解决为绑定物体合成符合语境的、逼真的具身姿态这一新问题。绑定物体在艺术家流程中被广泛使用，因为它们可以灵活地适应不同的场景和姿势。然而，将绑定调整为逼真的、具身姿态（例如，遵循上下文、尊重物理规律和物体的个性）仍然非常耗时，并且严重依赖于经验丰富的艺术家的人工劳动。A3Syn能够在给定的上下文中，例如环境网格和所需姿势的文本提示，为从互联网上获得的任意和开放域的绑定物体合成关节参数。由于缺乏训练数据，这项任务极具挑战性，并且不对开放域绑定的拓扑结构做任何假设。我们提出使用2D修复扩散模型和几种控制技术来合成上下文具身信息。然后，我们开发了一种高效的骨骼对应对齐方法，该方法结合了可微渲染和语义对应。A3Syn具有稳定的收敛性，可在几分钟内完成，并在不同的野生物体绑定和场景组合上合成合理的具身性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决开放域绑定物体的具身姿态自动合成问题。现有方法主要依赖人工调整，耗时且需要专业知识，难以适应互联网上大量存在的、拓扑结构各异的绑定物体。缺乏训练数据也是一个重要挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用2D修复扩散模型生成上下文感知的具身信息，并结合可微渲染和语义对应实现骨骼的自动对齐。通过这种方式，可以避免对绑定物体的拓扑结构做任何假设，并有效地利用现有的图像生成技术。
技术框架：A3Syn的整体框架包含两个主要阶段：1) 上下文具身信息合成：利用2D修复扩散模型，根据环境网格和文本提示生成目标姿态的图像；2) 骨骼对应对齐：利用可微渲染和语义对应，将合成的图像信息映射到绑定物体的骨骼参数上，从而实现姿态的自动调整。
关键创新：论文的关键创新在于将2D修复扩散模型应用于3D绑定物体的姿态合成，并提出了一种高效的骨骼对应对齐方法。这种方法能够有效地利用2D图像信息来指导3D姿态的生成，并避免了对绑定物体拓扑结构的依赖。
关键设计：在上下文具身信息合成阶段，使用了ControlNet等控制技术来引导扩散模型的生成过程，使其更好地符合环境和文本提示。在骨骼对应对齐阶段，使用了可微渲染来计算合成图像和渲染图像之间的差异，并利用语义对应来建立骨骼之间的对应关系。损失函数的设计也至关重要，包括图像重建损失、语义对应损失等，以保证姿态的准确性和逼真度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的A3Syn能够在几分钟内完成姿态合成，并在不同的野生物体绑定和场景组合上合成合理的具身性。实验结果表明，A3Syn具有稳定的收敛性，能够有效地生成符合语境的、逼真的姿态。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等领域，能够大幅降低人工调整绑定物体姿态的成本，提高内容创作效率。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的场景和物体，实现更加智能化的3D内容生成。
📄 摘要（原文）
Rigged objects are commonly used in artist pipelines, as they can flexibly adapt to different scenes and postures. However, articulating the rigs into realistic affordance-aware postures (e.g., following the context, respecting the physics and the personalities of the object) remains time-consuming and heavily relies on human labor from experienced artists. In this paper, we tackle the novel problem and design A3Syn. With a given context, such as the environment mesh and a text prompt of the desired posture, A3Syn synthesizes articulation parameters for arbitrary and open-domain rigged objects obtained from the Internet. The task is incredibly challenging due to the lack of training data, and we do not make any topological assumptions about the open-domain rigs. We propose using 2D inpainting diffusion model and several control techniques to synthesize in-context affordance information. Then, we develop an efficient bone correspondence alignment using a combination of differentiable rendering and semantic correspondence. A3Syn has stable convergence, completes in minutes, and synthesizes plausible affordance on different combinations of in-the-wild object rigs and scenes.