Guiding Human-Object Interactions with Rich Geometry and Relations

📄 arXiv: 2503.20172v1 📥 PDF

作者: Mengqing Xue, Yifei Liu, Ling Guo, Shaoli Huang, Changxing Ding

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-26

备注: CVPR 2025.Project website: https://lalalfhdh.github.io/rog_page/

💡 一句话要点

提出ROG框架，通过几何关系引导逼真的人-物交互合成

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人-物交互 HOI合成 扩散模型 几何建模 关系建模

📋 核心要点

  1. 现有HOI合成方法依赖简化物体表示，忽略了几何复杂性，导致交互真实感不足。
  2. ROG框架通过提取物体网格的关键点构建交互距离场(IDF)，并使用扩散模型学习HOI关系。
  3. 实验表明，ROG在HOI合成的真实性和语义准确性方面超越了现有技术水平。

📝 摘要（中文）

人-物交互(HOI)合成对于创建虚拟现实等应用的沉浸式和逼真体验至关重要。现有方法通常依赖简化的物体表示（如物体质心或离人最近的点）来实现物理上合理的运动，但忽略了几何复杂性，导致交互逼真度不足。为解决此问题，我们引入ROG，一种新颖的基于扩散的框架，它以丰富的几何细节建模HOI中固有的时空关系。为了高效的物体表示，我们从物体网格中选择边界聚焦和精细细节的关键点，确保对物体几何形状的全面描述。此表示用于构建交互距离场(IDF)，捕获鲁棒的HOI动态。此外，我们开发了一种基于扩散的关系模型，该模型集成了空间和时间注意力机制，从而更好地理解复杂的HOI关系。该关系模型细化了生成的运动的IDF，引导运动生成过程以产生关系感知和语义对齐的运动。实验评估表明，ROG在合成HOI的真实性和语义准确性方面显着优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人-物交互(HOI)合成方法，为了保证物理合理性，通常采用简化的物体表示，例如物体的质心或者距离人最近的点。这种简化忽略了物体复杂的几何形状，导致合成的HOI在真实性和语义准确性上表现不佳。因此，需要一种能够充分利用物体几何信息，并建模HOI中复杂时空关系的方法。

核心思路：ROG框架的核心思路是利用物体表面的关键点来捕捉物体的几何信息，并构建交互距离场(IDF)来表示人与物体之间的交互关系。同时，使用基于扩散的模型来学习HOI中的时空关系，并利用学习到的关系来指导运动生成，从而生成更加真实和语义准确的HOI。

技术框架：ROG框架主要包含以下几个模块：1) 关键点提取模块：从物体网格中提取边界聚焦和精细细节的关键点，用于表示物体的几何信息。2) 交互距离场(IDF)构建模块：利用提取的关键点构建IDF，用于表示人与物体之间的交互关系。3) 基于扩散的关系模型：该模型集成了空间和时间注意力机制，用于学习HOI中的时空关系。4) 运动生成模块：利用学习到的HOI关系，指导运动生成，生成关系感知和语义对齐的运动。

关键创新：ROG框架的关键创新在于：1) 提出了一种基于关键点的物体表示方法，能够充分利用物体的几何信息。2) 提出了一种基于扩散的关系模型，能够学习HOI中的复杂时空关系。3) 将学习到的HOI关系用于指导运动生成，从而生成更加真实和语义准确的HOI。与现有方法相比，ROG框架能够更好地捕捉物体的几何信息和HOI中的时空关系，从而生成更加逼真的HOI。

关键设计：在关键点提取模块中，采用了边界聚焦和精细细节的关键点选择策略，以确保能够全面地描述物体的几何形状。在基于扩散的关系模型中，采用了空间和时间注意力机制，以更好地理解HOI中的复杂关系。扩散模型的具体参数设置（如扩散步数、噪声schedule等）以及损失函数的设计（如L1 loss, perceptual loss等）对最终的生成效果有重要影响，但论文中未明确给出具体数值，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ROG框架在HOI合成的真实性和语义准确性方面显著优于现有方法。具体性能数据和对比基线未在摘要中明确给出，属于未知信息。但摘要强调了ROG在生成更逼真和语义对齐的HOI方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、机器人控制等领域。通过生成逼真的人-物交互，可以提升虚拟环境的沉浸感和交互性，使虚拟体验更加自然和真实。在机器人领域，该技术可以帮助机器人更好地理解和预测人类的行为，从而实现更安全、更高效的人机协作。

📄 摘要（原文）

Human-object interaction (HOI) synthesis is crucial for creating immersive and realistic experiences for applications such as virtual reality. Existing methods often rely on simplified object representations, such as the object's centroid or the nearest point to a human, to achieve physically plausible motions. However, these approaches may overlook geometric complexity, resulting in suboptimal interaction fidelity. To address this limitation, we introduce ROG, a novel diffusion-based framework that models the spatiotemporal relationships inherent in HOIs with rich geometric detail. For efficient object representation, we select boundary-focused and fine-detail key points from the object mesh, ensuring a comprehensive depiction of the object's geometry. This representation is used to construct an interactive distance field (IDF), capturing the robust HOI dynamics. Furthermore, we develop a diffusion-based relation model that integrates spatial and temporal attention mechanisms, enabling a better understanding of intricate HOI relationships. This relation model refines the generated motion's IDF, guiding the motion generation process to produce relation-aware and semantically aligned movements. Experimental evaluations demonstrate that ROG significantly outperforms state-of-the-art methods in the realism and semantic accuracy of synthesized HOIs.