Articulate AnyMesh: Open-Vocabulary 3D Articulated Objects Modeling
作者: Xiaowen Qiu, Jincheng Yang, Yian Wang, Zhehuan Chen, Yufei Wang, Tsun-Hsuan Wang, Zhou Xian, Chuang Gan
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-02-04 (更新: 2025-05-12)
💡 一句话要点
Articulate AnyMesh：提出一种开放词汇的3D可动对象建模框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D可动对象建模 视觉-语言模型 视觉提示 开放词汇 机器人操作
📋 核心要点
- 现有3D可动对象建模方法依赖手工标注数据，泛化性差，难以处理开放词汇场景下的多样对象。
- Articulate AnyMesh利用视觉-语言模型和视觉提示，从3D网格中提取语义信息，自动分割部件并构建关节。
- 实验表明，该方法能生成高质量的可动对象，并可用于机器人操作技能学习，迁移到真实机器人系统。
📝 摘要（中文）
3D可动对象建模一直是一个具有挑战性的问题，因为它需要捕获精确的表面几何形状以及语义上有意义且空间上精确的结构、部件和关节。现有方法严重依赖于来自有限的手工制作的可动对象类别（例如，橱柜和抽屉）的训练数据，这限制了它们在开放词汇环境中对各种可动对象进行建模的能力。为了解决这些限制，我们提出了Articulate AnyMesh，这是一个自动化的框架，能够将任何刚性3D网格转换为其在开放词汇环境下的可动对应物。给定一个3D网格，我们的框架利用先进的视觉-语言模型和视觉提示技术来提取语义信息，从而可以分割对象部件并构建功能性关节。我们的实验表明，Articulate AnyMesh可以生成大规模、高质量的3D可动对象，包括工具、玩具、机械设备和车辆，从而显著扩展了现有3D可动对象数据集的覆盖范围。此外，我们表明，这些生成的资产可以促进在模拟中获取新的可动对象操作技能，然后可以将其转移到真实的机器人系统中。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D可动对象建模方法主要依赖于特定类别的手工标注数据集，例如家具。这导致模型泛化能力差，无法处理开放词汇场景下种类繁多的可动对象。痛点在于缺乏一种能够自动且高效地将任意3D网格转换为可动模型的方法。
核心思路：Articulate AnyMesh的核心思路是利用视觉-语言模型的强大语义理解能力，结合视觉提示技术，从输入的3D网格中提取语义信息。通过识别部件和推断关节，实现自动化的可动对象建模。这种方法摆脱了对特定类别数据集的依赖，从而能够处理开放词汇场景。
技术框架：Articulate AnyMesh框架主要包含以下几个阶段：1) 语义分割：利用视觉-语言模型和视觉提示，将3D网格分割成不同的部件，每个部件对应一个可动部分。2) 关节推断：基于分割结果和部件之间的空间关系，推断出连接这些部件的关节类型和位置。3) 可动模型构建：将分割后的部件和推断出的关节组合起来，构建成一个完整的可动3D模型。
关键创新：Articulate AnyMesh的关键创新在于将视觉-语言模型引入到3D可动对象建模中。与传统方法相比，它不再依赖于手工标注的数据集，而是通过视觉-语言模型的语义理解能力，自动地从3D网格中提取语义信息，从而实现开放词汇的可动对象建模。这使得该方法能够处理各种各样的可动对象，而不仅仅局限于预定义的类别。
关键设计：在语义分割阶段，使用了视觉提示技术来引导视觉-语言模型关注3D网格中的特定区域，从而提高分割的准确性。在关节推断阶段，设计了一种基于规则和几何约束的方法，根据部件之间的空间关系和语义信息，推断出合适的关节类型和位置。损失函数的设计目标是保证分割的准确性和关节的合理性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Articulate AnyMesh能够生成高质量的3D可动对象，显著扩展了现有数据集的覆盖范围。实验表明，使用Articulate AnyMesh生成的模型进行机器人操作技能学习，可以有效地提高机器人在真实环境中的操作性能。具体性能数据未知，但论文强调了其在模拟环境中学习操作技能并迁移到真实机器人系统的能力。
🎯 应用场景
Articulate AnyMesh具有广泛的应用前景。它可以用于创建大规模的3D可动对象数据集，用于机器人操作技能学习、游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域。通过将生成的模型导入到物理引擎中，可以进行交互式仿真和控制，为机器人操作提供训练数据，并促进人机交互应用的发展。
📄 摘要（原文）
3D articulated objects modeling has long been a challenging problem, since it requires to capture both accurate surface geometries and semantically meaningful and spatially precise structures, parts, and joints. Existing methods heavily depend on training data from a limited set of handcrafted articulated object categories (e.g., cabinets and drawers), which restricts their ability to model a wide range of articulated objects in an open-vocabulary context. To address these limitations, we propose Articulate Anymesh, an automated framework that is able to convert any rigid 3D mesh into its articulated counterpart in an open-vocabulary manner. Given a 3D mesh, our framework utilizes advanced Vision-Language Models and visual prompting techniques to extract semantic information, allowing for both the segmentation of object parts and the construction of functional joints. Our experiments show that Articulate Anymesh can generate large-scale, high-quality 3D articulated objects, including tools, toys, mechanical devices, and vehicles, significantly expanding the coverage of existing 3D articulated object datasets. Additionally, we show that these generated assets can facilitate the acquisition of new articulated object manipulation skills in simulation, which can then be transferred to a real robotic system. Our Github website is https://articulate-anymesh.github.io.