HIPPo: Harnessing Image-to-3D Priors for Model-free Zero-shot 6D Pose Estimation

📄 arXiv: 2502.10606v1 📥 PDF

作者: Yibo Liu, Zhaodong Jiang, Binbin Xu, Guile Wu, Yuan Ren, Tongtong Cao, Bingbing Liu, Rui Heng Yang, Amir Rasouli, Jinjun Shan

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-02-14

💡 一句话要点

HIPPo：利用图像到3D先验实现无模型零样本6D位姿估计

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 6D位姿估计 零样本学习 扩散模型 3D重建 机器人 无模型 图像到3D 位姿跟踪

📋 核心要点

  1. 现有6D位姿估计方法依赖CAD模型或参考图像，准备工作繁琐且实际应用中难以获取。
  2. HIPPo利用扩散模型的图像到3D先验，无需CAD模型或参考图像即可实现零样本6D位姿估计。
  3. HIPPo Dreamer快速生成3D网格，并通过测量引导方案不断优化，实现精确的位姿估计和跟踪。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为HIPPo的框架，用于机器人应用中的无模型零样本6D物体位姿估计。现有方法虽然可以精确估计物体的6D位姿，但严重依赖于精心设计的CAD模型或参考图像，而这些模型的准备过程耗时且费力。此外，在实际场景中，可能无法提前获得3D模型或参考图像，并且需要机器人立即做出反应。HIPPo通过利用扩散模型的图像到3D先验，消除了对CAD模型和参考图像的需求，从而实现无模型零样本6D位姿估计。具体来说，我们构建了HIPPo Dreamer，这是一个基于多视角扩散模型和3D重建基础模型的快速图像到网格模型。我们的HIPPo Dreamer可以在几秒钟内从单个视角生成任何未见物体的3D网格。然后，随着获得更多观测，我们提出通过联合优化物体几何形状和外观来不断细化扩散先验网格模型。这是通过一种测量引导方案实现的，该方案逐渐用更可靠的在线观测替换合理的扩散先验。因此，HIPPo可以立即估计和跟踪新物体的6D位姿，并维护一个完整的网格以供即时机器人应用。在各种基准上的实验表明，当先验参考图像有限时，HIPPo优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人应用中，在缺乏CAD模型或参考图像的情况下，如何实现对未知物体的精确6D位姿估计问题。现有方法依赖于预先准备好的3D模型或参考图像，这在实际场景中往往不可行，限制了机器人的快速响应能力。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型强大的图像到3D生成能力，将单张图像快速转换为物体的3D网格表示，作为位姿估计的先验信息。然后，通过在线观测数据不断优化该先验网格，提高位姿估计的准确性和鲁棒性。

技术框架：HIPPo框架主要包含两个阶段：1) HIPPo Dreamer：利用多视角扩散模型和3D重建基础模型，从单张图像快速生成物体的初始3D网格。2) 在线优化：随着更多观测数据的获取，通过测量引导方案，联合优化物体几何形状和外观，不断细化扩散先验网格模型，提高位姿估计精度。

关键创新：该方法最重要的创新在于将扩散模型生成的3D先验知识引入到6D位姿估计中，从而摆脱了对预先准备好的CAD模型或参考图像的依赖，实现了真正的无模型零样本位姿估计。与传统方法相比，HIPPo能够处理全新的、未见过的物体，具有更强的泛化能力。

关键设计：HIPPo Dreamer采用多视角扩散模型，能够生成更完整、更准确的3D网格。在线优化阶段，采用测量引导方案，通过将在线观测数据与扩散先验进行融合，逐步替换不可靠的先验信息，提高位姿估计的精度和鲁棒性。具体的损失函数设计和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在参考图像有限的情况下，HIPPo在6D物体位姿估计方面优于现有方法。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细展示（未知）。HIPPo能够快速生成物体的3D网格，并实现精确的位姿估计和跟踪，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

HIPPo在机器人抓取、操作和导航等领域具有广泛的应用前景。它可以使机器人在未知环境中快速识别和定位物体，从而实现自主操作。例如，在物流仓储中，机器人可以利用HIPPo快速识别和抓取不同形状的包裹；在家庭服务中，机器人可以利用HIPPo识别和操作各种家用物品。该研究有望推动机器人技术在更广泛的实际场景中应用。

📄 摘要（原文）

This work focuses on model-free zero-shot 6D object pose estimation for robotics applications. While existing methods can estimate the precise 6D pose of objects, they heavily rely on curated CAD models or reference images, the preparation of which is a time-consuming and labor-intensive process. Moreover, in real-world scenarios, 3D models or reference images may not be available in advance and instant robot reaction is desired. In this work, we propose a novel framework named HIPPo, which eliminates the need for curated CAD models and reference images by harnessing image-to-3D priors from Diffusion Models, enabling model-free zero-shot 6D pose estimation. Specifically, we construct HIPPo Dreamer, a rapid image-to-mesh model built on a multiview Diffusion Model and a 3D reconstruction foundation model. Our HIPPo Dreamer can generate a 3D mesh of any unseen objects from a single glance in just a few seconds. Then, as more observations are acquired, we propose to continuously refine the diffusion prior mesh model by joint optimization of object geometry and appearance. This is achieved by a measurement-guided scheme that gradually replaces the plausible diffusion priors with more reliable online observations. Consequently, HIPPo can instantly estimate and track the 6D pose of a novel object and maintain a complete mesh for immediate robotic applications. Thorough experiments on various benchmarks show that HIPPo outperforms state-of-the-art methods in 6D object pose estimation when prior reference images are limited.