Touch2Shape: Touch-Conditioned 3D Diffusion for Shape Exploration and Reconstruction
作者: Yuanbo Wang, Zhaoxuan Zhang, Jiajin Qiu, Dilong Sun, Zhengyu Meng, Xiaopeng Wei, Xin Yang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-05-19
备注: 10 pages, 6 figures
💡 一句话要点
Touch2Shape：提出触觉条件下的3D扩散模型，用于形状探索与重建
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 3D形状重建 扩散模型 触觉感知 强化学习 形状探索 触觉嵌入 机器人触觉
📋 核心要点
- 现有3D扩散模型在捕捉复杂形状的局部细节方面存在困难，并且易受遮挡和光照条件的影响。
- Touch2Shape模型利用触觉图像作为条件，结合扩散模型和强化学习，实现形状重建和探索。
- 实验结果表明，该模型在形状重建质量方面表现出色，并且触觉探索策略能够进一步提升重建性能。
📝 摘要（中文）
扩散模型在3D生成任务中取得了突破。现有的3D扩散模型侧重于从图像或一组局部观测重建目标形状。虽然它们擅长全局上下文理解，但难以捕捉复杂形状的局部细节，并且受到遮挡和光照条件的限制。为了克服这些限制，我们利用触觉图像来捕捉局部3D信息，并提出了Touch2Shape模型，该模型利用触觉条件扩散模型来探索和重建目标形状。对于形状重建，我们开发了一个触觉嵌入模块，以在创建紧凑表示时调节扩散模型，以及一个触觉形状融合模块来细化重建的形状。对于形状探索，我们将扩散模型与强化学习相结合，通过新颖的奖励设计，使用从扩散模型生成的潜在向量来指导触觉探索策略训练。实验通过定性和定量分析验证了重建质量，并且我们的触觉探索策略进一步提高了重建性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D扩散模型主要依赖图像或局部观测进行形状重建，难以捕捉复杂形状的局部细节，并且容易受到遮挡和光照条件的影响。这限制了它们在实际应用中的性能和鲁棒性。
核心思路：论文的核心思路是利用触觉信息作为补充，因为触觉能够提供局部3D几何的直接信息，从而克服视觉信息的局限性。通过将触觉信息融入扩散模型，可以更准确地重建和探索3D形状。
技术框架：Touch2Shape模型包含两个主要部分：形状重建和形状探索。形状重建部分包括一个触觉嵌入模块，用于将触觉图像转换为紧凑的表示，并将其作为扩散模型的条件。此外，还包含一个触觉形状融合模块，用于细化重建的形状。形状探索部分则结合了扩散模型和强化学习，通过奖励函数引导触觉探索策略的训练。
关键创新：该论文的关键创新在于将触觉信息融入到3D扩散模型中，并结合强化学习进行形状探索。具体来说，触觉嵌入模块和触觉形状融合模块的设计，以及用于指导触觉探索策略训练的奖励函数，都是重要的创新点。
关键设计：触觉嵌入模块的具体网络结构未知，但其目标是生成一个紧凑的触觉特征向量。触觉形状融合模块的具体实现方式未知，但其目标是利用触觉信息来细化扩散模型重建的形状。奖励函数的设计是强化学习部分的关键，它需要能够有效地引导触觉探索策略，以获得更好的重建效果。具体奖励函数的形式未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了Touch2Shape模型的有效性。定性和定量分析表明，该模型能够高质量地重建3D形状。此外，触觉探索策略的引入进一步提升了重建性能，表明触觉信息对于形状理解和重建具有重要作用。具体的性能提升数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人触觉感知、逆向工程、3D模型修复、以及虚拟现实/增强现实等领域。例如，机器人可以通过触觉感知来理解和操作物体，在逆向工程中可以利用触觉信息来重建物体的3D模型，在VR/AR中可以提供更真实的触觉反馈。
📄 摘要（原文）
Diffusion models have made breakthroughs in 3D generation tasks. Current 3D diffusion models focus on reconstructing target shape from images or a set of partial observations. While excelling in global context understanding, they struggle to capture the local details of complex shapes and limited to the occlusion and lighting conditions. To overcome these limitations, we utilize tactile images to capture the local 3D information and propose a Touch2Shape model, which leverages a touch-conditioned diffusion model to explore and reconstruct the target shape from touch. For shape reconstruction, we have developed a touch embedding module to condition the diffusion model in creating a compact representation and a touch shape fusion module to refine the reconstructed shape. For shape exploration, we combine the diffusion model with reinforcement learning to train a policy. This involves using the generated latent vector from the diffusion model to guide the touch exploration policy training through a novel reward design. Experiments validate the reconstruction quality thorough both qualitatively and quantitative analysis, and our touch exploration policy further boosts reconstruction performance.