PartRM: Modeling Part-Level Dynamics with Large Cross-State Reconstruction Model

📄 arXiv: 2503.19913v1 📥 PDF

作者: Mingju Gao, Yike Pan, Huan-ang Gao, Zongzheng Zhang, Wenyi Li, Hao Dong, Hao Tang, Li Yi, Hao Zhao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-25

备注: Accepted to CVPR 2025. Project Page: https://partrm.c7w.tech/

💡 一句话要点

PartRM：利用大规模跨状态重建模型建模部件级动态

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 部件级动态建模 4D重建 3D高斯模型 机器人操作 多视角学习

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖微调大型视频扩散模型，受限于2D表示和速度，难以实际应用。
  2. PartRM提出4D重建框架，同时建模外观、几何和部件级运动，基于3D高斯重建模型。
  3. PartRM在部件级运动学习上达到SOTA，并可应用于机器人操作任务，数据集已开源。

📝 摘要（中文）

随着对从当前观测和动作预测未来状态的世界模型兴趣日益增长，精确建模部件级动态在各种应用中变得越来越重要。现有方法，如Puppet-Master，依赖于微调大规模预训练视频扩散模型，但由于2D视频表示的局限性和缓慢的处理速度，这在实际应用中是不切实际的。为了克服这些挑战，我们提出了PartRM，一种新颖的4D重建框架，可以同时建模静态对象的多视角图像中的外观、几何形状和部件级运动。PartRM建立在大型3D高斯重建模型之上，利用它们在静态对象中关于外观和几何形状的广泛知识。为了解决4D数据稀缺的问题，我们引入了PartDrag-4D数据集，提供了超过20,000个状态的部件级动态的多视角观测。我们使用多尺度拖动嵌入模块增强了模型对交互条件的理解，该模块可以捕获不同粒度的动态。为了防止微调期间的灾难性遗忘，我们实施了一个两阶段训练过程，该过程依次侧重于运动和外观学习。实验结果表明，PartRM在部件级运动学习方面建立了新的最先进水平，并且可以应用于机器人操作任务。我们的代码、数据和模型已公开，以促进未来的研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法，如Puppet-Master，依赖于微调大规模预训练视频扩散模型来建模部件级动态。然而，这些方法主要基于2D视频表示，计算成本高昂，处理速度慢，难以应用于实际场景。此外，缺乏足够规模的4D数据集也限制了模型性能的提升。

核心思路：PartRM的核心思路是利用大规模3D高斯重建模型在静态对象外观和几何上的先验知识，并在此基础上学习部件级的动态变化。通过将静态3D重建与动态运动建模相结合，避免了从头开始学习复杂的4D动态，从而提高了学习效率和泛化能力。

技术框架：PartRM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 3D高斯重建模块：用于从多视角图像中重建静态对象的3D高斯表示。2) 多尺度拖动嵌入模块：用于编码交互条件，捕捉不同粒度的动态信息。3) 运动预测模块：基于3D高斯表示和拖动嵌入，预测部件级的运动。4) 外观重建模块：用于重建运动后的对象外观。整个流程是先进行静态3D重建，然后通过拖动嵌入模块引入交互信息，最后预测运动和重建外观。

关键创新：PartRM的关键创新在于：1) 提出了一个4D重建框架，可以同时建模外观、几何和部件级运动。2) 利用了大规模3D高斯重建模型的先验知识，加速了动态学习过程。3) 引入了多尺度拖动嵌入模块，增强了模型对交互条件的理解。4) 提出了一个两阶段训练过程，有效防止了灾难性遗忘。

关键设计：PartRM的关键设计包括：1) 使用3D高斯表示来建模对象的外观和几何形状，可以高效地进行渲染和优化。2) 多尺度拖动嵌入模块采用多层卷积神经网络，捕捉不同尺度的动态信息。3) 两阶段训练过程首先固定外观重建模块，训练运动预测模块，然后再联合训练所有模块。4) PartDrag-4D数据集包含超过20,000个状态的部件级动态多视角观测数据，为模型训练提供了充足的数据支持。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

PartRM在PartDrag-4D数据集上取得了显著的性能提升，在部件级运动学习方面达到了新的SOTA。相较于现有方法，PartRM能够更准确地预测部件的运动轨迹和重建对象的外观，从而实现更逼真的动态模拟效果。具体性能数据未知，但论文强调了其在部件级运动学习上的领先地位。

🎯 应用场景

PartRM在机器人操作、虚拟现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于训练机器人进行物体操作，生成逼真的虚拟物体交互动画，以及创建更具互动性的游戏体验。该研究有助于提升机器人对环境的理解和操作能力，并为虚拟现实和游戏开发提供更强大的工具。

📄 摘要（原文）

As interest grows in world models that predict future states from current observations and actions, accurately modeling part-level dynamics has become increasingly relevant for various applications. Existing approaches, such as Puppet-Master, rely on fine-tuning large-scale pre-trained video diffusion models, which are impractical for real-world use due to the limitations of 2D video representation and slow processing times. To overcome these challenges, we present PartRM, a novel 4D reconstruction framework that simultaneously models appearance, geometry, and part-level motion from multi-view images of a static object. PartRM builds upon large 3D Gaussian reconstruction models, leveraging their extensive knowledge of appearance and geometry in static objects. To address data scarcity in 4D, we introduce the PartDrag-4D dataset, providing multi-view observations of part-level dynamics across over 20,000 states. We enhance the model's understanding of interaction conditions with a multi-scale drag embedding module that captures dynamics at varying granularities. To prevent catastrophic forgetting during fine-tuning, we implement a two-stage training process that focuses sequentially on motion and appearance learning. Experimental results show that PartRM establishes a new state-of-the-art in part-level motion learning and can be applied in manipulation tasks in robotics. Our code, data, and models are publicly available to facilitate future research.