Affordance-Guided Diffusion Prior for 3D Hand Reconstruction

📄 arXiv: 2510.00506v1 📥 PDF

作者: Naru Suzuki, Takehiko Ohkawa, Tatsuro Banno, Jihyun Lee, Ryosuke Furuta, Yoichi Sato

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-01

💡 一句话要点

提出基于可供性的扩散先验，用于解决3D手部重建中严重遮挡问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 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: 3D手部重建 可供性 扩散模型 视觉-语言模型 手部姿态估计 遮挡处理 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有3D手部姿态重建方法在严重遮挡情况下表现不佳，因为缺乏对场景上下文信息的有效利用。
  2. 该论文提出一种基于可供性的扩散先验，利用视觉-语言模型推断手部与物体交互的可供性描述，指导手部姿态重建。
  3. 实验表明，该方法在HOGraspNet数据集上显著提高了手部姿态估计的准确性，优于现有回归和扩散方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种生成式先验，用于在手部大面积被自身或物体遮挡的情况下，优化3D手部姿态重建。该方法受到人类利用上下文知识（如可供性）来解决歧义的启发，其中物体的形状和功能暗示了典型的抓握方式。该方法采用基于扩散的生成模型，学习在可供性描述条件下合理的手部姿态分布，这些描述是从大型视觉-语言模型（VLM）中推断出来的。这使得能够将遮挡区域优化为更准确和功能连贯的手部姿态。在具有严重遮挡的3D手部可供性数据集HOGraspNet上的大量实验表明，与最近的回归方法和缺乏上下文推理的基于扩散的优化方法相比，本文提出的可供性引导优化显著提高了手部姿态估计的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决3D手部重建中，由于手部自身或与物体的交互造成的严重遮挡问题。现有方法在处理此类遮挡时，往往难以准确推断被遮挡部分的姿态，导致重建结果不准确，缺乏功能合理性。现有方法未能充分利用手部与物体交互的上下文信息，特别是物体提供的可供性信息，即物体如何被抓握和使用的知识。

核心思路：论文的核心思路是利用物体提供的可供性信息作为先验知识，指导手部姿态的重建。具体来说，通过视觉-语言模型（VLM）从图像中提取手部与物体交互的可供性描述，然后利用这些描述作为条件，训练一个基于扩散的生成模型，学习在给定可供性描述下合理的手部姿态分布。这样，即使手部被遮挡，也可以根据物体提供的可供性信息，生成合理的手部姿态。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 输入包含手部和物体的图像；2) 使用视觉-语言模型（VLM）提取图像中手部与物体交互的可供性描述；3) 将可供性描述作为条件，输入到基于扩散的生成模型中；4) 生成模型根据可供性描述，逐步优化手部姿态，最终得到重建结果。该框架的核心是基于扩散的生成模型，它学习了在给定可供性描述下合理的手部姿态分布。

关键创新：最重要的技术创新点在于将可供性信息融入到手部姿态重建的过程中。与现有方法相比，该方法不仅考虑了手部的视觉信息，还利用了物体提供的上下文信息，从而能够更准确地推断被遮挡部分的姿态。此外，该方法采用基于扩散的生成模型，能够生成更加多样和合理的手部姿态。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用预训练的视觉-语言模型（VLM）提取可供性描述；2) 设计基于扩散的生成模型，学习在给定可供性描述下合理的手部姿态分布；3) 使用HOGraspNet数据集进行训练和评估，该数据集包含大量具有严重遮挡的手部-物体交互图像。具体的损失函数和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在HOGraspNet数据集上显著提高了手部姿态估计的准确性。与现有的回归方法相比，该方法在MPJPE（Mean Per Joint Position Error）指标上取得了显著的提升。与缺乏上下文推理的基于扩散的优化方法相比，该方法也取得了明显的优势，证明了可供性信息对于手部姿态重建的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人机交互、虚拟现实、机器人操作等领域。例如，在机器人操作中，机器人可以利用该方法理解人类的抓握意图，从而更安全有效地与人类协作。在虚拟现实中，该方法可以生成更逼真的手部姿态，提高用户体验。未来，该方法可以扩展到其他人体姿态估计任务中，例如全身姿态估计。

📄 摘要（原文）

How can we reconstruct 3D hand poses when large portions of the hand are heavily occluded by itself or by objects? Humans often resolve such ambiguities by leveraging contextual knowledge -- such as affordances, where an object's shape and function suggest how the object is typically grasped. Inspired by this observation, we propose a generative prior for hand pose refinement guided by affordance-aware textual descriptions of hand-object interactions (HOI). Our method employs a diffusion-based generative model that learns the distribution of plausible hand poses conditioned on affordance descriptions, which are inferred from a large vision-language model (VLM). This enables the refinement of occluded regions into more accurate and functionally coherent hand poses. Extensive experiments on HOGraspNet, a 3D hand-affordance dataset with severe occlusions, demonstrate that our affordance-guided refinement significantly improves hand pose estimation over both recent regression methods and diffusion-based refinement lacking contextual reasoning.