Towards Realistic Hand-Object Interaction with Gravity-Field Based Diffusion Bridge
作者: Miao Xu, Xiangyu Zhu, Xusheng Liang, Zidu Wang, Jinlin Wu, Zhen Lei
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-03
💡 一句话要点
提出基于重力场扩散桥的GravityDB模型，实现逼真手-物交互生成
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 手-物交互 扩散模型 重力场 三维重建 人机交互
📋 核心要点
- 现有手-物交互方法难以避免穿透和间隙，且无法捕捉真实手部形变，导致交互不自然。
- GravityDB将交互建模为吸引驱动过程，利用重力场扩散桥模拟手与物体的交互，保证物理合理性。
- 实验表明，GravityDB能生成无穿透、稳定抓取且具有真实手部形变的交互，效果显著。
📝 摘要（中文）
现有的重建或手-物姿态估计方法能够生成粗略的交互状态，但由于手和物体复杂的几何形状，这些方法经常出现相互穿透或在接触区域留下明显间隙的问题。此外，真实人手在交互过程中会发生不可忽略的形变，之前的模型难以捕捉和表示。为了解决这些挑战，本文将手-物交互建模为一种吸引驱动的过程，并提出了一种基于重力场的扩散桥(GravityDB)来模拟可变形手表面和刚性物体之间的交互。我们的方法通过生成无穿透、稳定抓取和捕捉真实手部形变的物理上合理的交互，有效地解决了上述问题。此外，我们结合文本描述中的语义信息来指导重力场的构建，从而实现更具语义意义的交互区域。在多个数据集上的大量定性和定量实验证明了我们方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有手-物交互重建或姿态估计方法在处理复杂几何形状时，容易出现手与物体相互穿透或接触区域存在间隙的问题。此外，真实人手在交互过程中会发生明显的形变，而现有方法难以准确捕捉和表示这些形变，导致交互结果不够真实自然。
核心思路：论文将手-物交互过程视为一个吸引驱动的过程，即手部受到物体的影响，逐渐靠近并最终与之产生交互。基于此，论文提出利用重力场的概念来模拟这种吸引力，通过控制重力场，引导手部形变并与物体产生自然的交互。这种方法的核心在于利用物理规律来约束交互过程，从而保证交互的合理性和真实性。
技术框架：GravityDB的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 重力场构建：根据物体几何形状和语义信息（例如文本描述），构建一个能够引导手部运动的重力场。2) 扩散桥过程：利用扩散桥模型，在重力场的引导下，逐步将初始的手部姿态演化为与物体交互的姿态。这个过程模拟了手部受到物体吸引并逐渐靠近的过程。3) 形变优化：对生成的手部姿态进行优化，确保其满足物理约束，例如避免穿透、保证抓握稳定性等。
关键创新：GravityDB的关键创新在于将扩散模型与重力场相结合，用于生成手-物交互。传统的扩散模型主要用于图像生成等任务，而本文将其应用于三维空间中的手部形变生成，并利用重力场来引导生成过程，从而保证了交互的物理合理性。此外，结合语义信息来构建重力场，使得生成的交互更具语义意义，是另一个创新点。
关键设计：在重力场构建方面，论文可能采用了基于距离场或势能场的表示方法，并结合语义信息来调整场的强度和方向。在扩散桥模型方面，可能采用了DDPM或DDIM等常用的扩散模型结构，并针对手部形变生成任务进行了优化。损失函数可能包括重构损失、穿透损失、稳定性损失等，用于约束生成的手部姿态。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在多个数据集上进行了定性和定量实验，结果表明GravityDB能够生成无穿透、稳定抓取且具有真实手部形变的交互。相较于现有方法，GravityDB在交互真实性和物理合理性方面均有显著提升，具体性能数据（如穿透率、抓握稳定性指标等）在论文中进行了详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实/增强现实(VR/AR)中的人机交互、机器人操作、游戏开发、动画制作等领域。通过生成逼真的手-物交互，可以提升用户在虚拟环境中的沉浸感和交互体验，使机器人能够更自然地与物体进行交互，并为游戏和动画角色赋予更生动的动作。
📄 摘要（原文）
Existing reconstruction or hand-object pose estimation methods are capable of producing coarse interaction states. However, due to the complex and diverse geometry of both human hands and objects, these approaches often suffer from interpenetration or leave noticeable gaps in regions that are supposed to be in contact. Moreover, the surface of a real human hand undergoes non-negligible deformations during interaction, which are difficult to capture and represent with previous methods. To tackle these challenges, we formulate hand-object interaction as an attraction-driven process and propose a Gravity-Field Based Diffusion Bridge (GravityDB) to simulate interactions between a deformable hand surface and rigid objects. Our approach effectively resolves the aforementioned issues by generating physically plausible interactions that are free of interpenetration, ensure stable grasping, and capture realistic hand deformations. Furthermore, we incorporate semantic information from textual descriptions to guide the construction of the gravitational field, enabling more semantically meaningful interaction regions. Extensive qualitative and quantitative experiments on multiple datasets demonstrate the effectiveness of our method.