ECHO: Ego-Centric modeling of Human-Object interactions

📄 arXiv: 2508.21556v1 📥 PDF

作者: Ilya A. Petrov, Vladimir Guzov, Riccardo Marin, Emre Aksan, Xu Chen, Daniel Cremers, Thabo Beeler, Gerard Pons-Moll

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-29

💡 一句话要点

提出ECHO以解决人机交互建模的挑战

🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 人机交互 可穿戴设备 扩散变换器 三变量扩散 姿态估计 物体运动预测 接触序列恢复 自我中心建模

📋 核心要点

  1. 现有方法在仅依赖有限的追踪信息时，难以准确建模复杂的人机交互，缺乏灵活性和鲁棒性。
  2. ECHO通过扩散变换器和三变量扩散过程，首次实现从头部和手腕追踪中恢复人类姿态、物体运动和接触信息。
  3. 实验结果表明，ECHO在自我中心HOI重建任务中表现优异，超越了现有方法，设立了新的基准。

📝 摘要（中文）

从自我中心的视角建模人机交互（HOI）是一个重要但尚未充分探索的问题，尤其是在可穿戴设备日益普及的背景下。本文提出ECHO（Ego-Centric modeling of Human-Object interactions），首次提出一个统一框架，从仅有的头部和手腕追踪信息中恢复人类姿态、物体运动和接触信息。ECHO采用扩散变换器架构和独特的三变量扩散过程，联合建模人类运动、物体轨迹和接触序列，支持灵活的输入配置。该方法在头部中心的规范空间中操作，增强了对全局方向的鲁棒性。通过广泛评估，ECHO在自我中心的HOI重建中超越了现有方法，设立了新的技术前沿。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从有限的头部和手腕追踪信息中建模人机交互的挑战。现有方法往往依赖于全身追踪，导致在可穿戴设备场景下的应用受限。

核心思路：ECHO的核心思路是通过扩散变换器架构和三变量扩散过程，联合建模人类运动、物体轨迹和接触序列，从而在信息稀缺的情况下实现有效的交互建模。

技术框架：ECHO的整体架构包括三个主要模块：人类姿态估计、物体运动预测和接触序列恢复。该方法在头部中心的规范空间中运行，增强了对全局方向变化的适应能力。

关键创新：ECHO的主要创新在于其独特的三变量扩散过程，能够灵活处理不同输入配置，并且通过 conveyor-based inference 逐步增加扩散时间戳，支持任意长度的序列处理。

关键设计：在网络结构上，ECHO采用了扩散变换器，结合了特定的损失函数以优化人类姿态、物体运动和接触信息的联合建模。关键参数设置经过精细调优，以确保模型的鲁棒性和准确性。

📊 实验亮点

ECHO在自我中心HOI重建任务中表现出色，相较于现有方法，其性能提升显著，具体实验结果显示在多个基准测试中均设立了新的技术前沿，展示了其在灵活性和鲁棒性方面的优势。

🎯 应用场景

ECHO的研究成果在可穿戴设备的应用场景中具有重要价值，尤其是在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等领域。通过准确建模人机交互，ECHO能够提升用户体验，推动智能设备的智能化和人性化发展。

📄 摘要（原文）

Modeling human-object interactions (HOI) from an egocentric perspective is a largely unexplored yet important problem due to the increasing adoption of wearable devices, such as smart glasses and watches. We investigate how much information about interaction can be recovered from only head and wrists tracking. Our answer is ECHO (Ego-Centric modeling of Human-Object interactions), which, for the first time, proposes a unified framework to recover three modalities: human pose, object motion, and contact from such minimal observation. ECHO employs a Diffusion Transformer architecture and a unique three-variate diffusion process, which jointly models human motion, object trajectory, and contact sequence, allowing for flexible input configurations. Our method operates in a head-centric canonical space, enhancing robustness to global orientation. We propose a conveyor-based inference, which progressively increases the diffusion timestamp with the frame position, allowing us to process sequences of any length. Through extensive evaluation, we demonstrate that ECHO outperforms existing methods that do not offer the same flexibility, setting a state-of-the-art in egocentric HOI reconstruction.