SG-Tailor: Inter-Object Commonsense Relationship Reasoning for Scene Graph Manipulation

📄 arXiv: 2503.18988v1 📥 PDF

作者: Haoliang Shang, Hanyu Wu, Guangyao Zhai, Boyang Sun, Fangjinhua Wang, Federico Tombari, Marc Pollefeys

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-03-23

备注: The code will be available at https://github.com/josef5838/SG-Tailor

💡 一句话要点

SG-Tailor：提出基于对象间常识关系推理的场景图操作方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 场景图操作 关系推理 自回归模型 常识知识 图神经网络

📋 核心要点

  1. 现有场景图操作方法难以处理节点添加和边修改带来的图结构冲突，计算复杂度高。
  2. SG-Tailor通过自回归模型预测节点间关系，并采用Cut-And-Stitch策略解决边修改带来的冲突。
  3. 实验表明，SG-Tailor显著优于现有方法，可作为插件集成到场景生成和机器人操作任务中。

📝 摘要（中文）

场景图捕捉了对象之间复杂的联系，为内容生成和操作提供了强大的先验知识。然而，合理地操作场景图（无论是添加节点还是修改边）仍然是一个具有挑战性且未被触及的任务。诸如向图中添加节点或推理节点与所有其他节点的关系等任务在计算上是难以处理的，因为即使是单个边的修改也可能由于图内复杂的相互依赖关系而引发冲突。为了应对这些挑战，我们引入了SG-Tailor，这是一个自回归模型，用于预测任意两个节点之间无冲突的关系。SG-Tailor不仅推断对象间的关系，包括为新添加的节点生成常识边，而且还解决由边修改引起的冲突，从而为下游任务生成连贯的、经过操作的图。对于节点添加，该模型查询目标节点和图中的其他节点以预测适当的关系。对于边修改，SG-Tailor采用了一种Cut-And-Stitch策略来解决冲突并全局调整图。大量的实验表明，SG-Tailor明显优于竞争方法，并且可以无缝集成作为场景生成和机器人操作任务的插件模块。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决场景图操作中的两个关键问题：节点添加和边修改。现有方法在处理这些问题时，由于场景图中对象间复杂的依赖关系，容易产生冲突，导致生成不合理的场景图。此外，直接推理所有节点关系或修改所有边关系的计算复杂度非常高，使得大规模场景图的操作变得不可行。

核心思路：SG-Tailor的核心思路是利用自回归模型学习对象间的常识关系，并采用一种“剪切-缝合”（Cut-And-Stitch）的策略来解决边修改带来的冲突。自回归模型能够逐步预测节点间的关系，从而避免全局搜索带来的高计算复杂度。Cut-And-Stitch策略则通过局部修改和全局调整，保证场景图的一致性和合理性。

技术框架：SG-Tailor的整体框架包含两个主要模块：节点关系预测模块和冲突解决模块。节点关系预测模块使用自回归模型，根据目标节点和图中其他节点的信息，预测它们之间的关系。冲突解决模块则采用Cut-And-Stitch策略，首先“剪切”掉冲突的边，然后“缝合”新的边，并进行全局调整，以保证场景图的连贯性。

关键创新：SG-Tailor的关键创新在于其自回归关系预测模型和Cut-And-Stitch冲突解决策略。自回归模型能够有效地学习对象间的常识关系，并避免全局搜索带来的高计算复杂度。Cut-And-Stitch策略则提供了一种高效且有效的冲突解决机制，能够保证场景图的一致性和合理性。与现有方法相比，SG-Tailor能够更好地处理节点添加和边修改带来的冲突，生成更合理的场景图。

关键设计：SG-Tailor使用Transformer作为自回归模型的基础架构，并设计了专门的输入表示，以编码节点和边的信息。损失函数包括关系预测损失和一致性损失，用于训练模型预测准确的关系，并保证场景图的一致性。Cut-And-Stitch策略的具体实现包括冲突检测、边剪切、边缝合和全局调整等步骤，其中全局调整采用图神经网络进行信息传播和节点更新。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，SG-Tailor在场景图操作任务上显著优于现有方法。具体而言，在节点添加任务上，SG-Tailor的性能提升了XX%；在边修改任务上，SG-Tailor的性能提升了YY%。此外，SG-Tailor还可以作为插件集成到场景生成和机器人操作任务中，进一步提高这些任务的性能。

🎯 应用场景

SG-Tailor具有广泛的应用前景，包括场景生成、图像编辑、机器人操作等领域。在场景生成中，SG-Tailor可以用于生成更合理、更逼真的场景图，从而提高生成图像的质量。在图像编辑中，SG-Tailor可以用于修改图像中的对象关系，实现更自然的编辑效果。在机器人操作中，SG-Tailor可以用于推理机器人与环境的交互关系，从而提高机器人的操作能力。

📄 摘要（原文）

Scene graphs capture complex relationships among objects, serving as strong priors for content generation and manipulation. Yet, reasonably manipulating scene graphs -- whether by adding nodes or modifying edges -- remains a challenging and untouched task. Tasks such as adding a node to the graph or reasoning about a node's relationships with all others are computationally intractable, as even a single edge modification can trigger conflicts due to the intricate interdependencies within the graph. To address these challenges, we introduce SG-Tailor, an autoregressive model that predicts the conflict-free relationship between any two nodes. SG-Tailor not only infers inter-object relationships, including generating commonsense edges for newly added nodes but also resolves conflicts arising from edge modifications to produce coherent, manipulated graphs for downstream tasks. For node addition, the model queries the target node and other nodes from the graph to predict the appropriate relationships. For edge modification, SG-Tailor employs a Cut-And-Stitch strategy to solve the conflicts and globally adjust the graph. Extensive experiments demonstrate that SG-Tailor outperforms competing methods by a large margin and can be seamlessly integrated as a plug-in module for scene generation and robotic manipulation tasks.