H2OFlow: Grounding Human-Object Affordances with 3D Generative Models and Dense Diffused Flows

📄 arXiv: 2510.21769v1 📥 PDF

作者: Harry Zhang, Luca Carlone

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-17

💡 一句话要点

H2OFlow：利用3D生成模型和稠密扩散流学习人-物交互行为

🎯 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)

关键词: 人-物交互 3D可供性 扩散模型 点云处理 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有HOI方法依赖于昂贵且耗时的人工标注数据集，限制了其泛化能力和可扩展性。
  2. H2OFlow利用3D生成模型和稠密扩散流，仅使用合成数据学习3D HOI可供性，无需人工标注。
  3. 实验表明，H2OFlow在真实世界物体上表现出良好的泛化能力，优于依赖人工标注的现有方法。

📝 摘要（中文）

理解人类与周围环境的交互方式，特别是推理物体交互和可供性，是计算机视觉、机器人和人工智能领域的一项关键挑战。目前的方法通常依赖于劳动密集型的手动标注数据集，这些数据集捕获真实或模拟的人-物交互(HOI)任务，其生产成本高且耗时。此外，大多数现有的3D可供性理解方法仅限于基于接触的分析，忽略了人-物交互的其他重要方面，例如方向（例如，人类可能相对于某些物体具有优先方向，例如电视）和空间占用（例如，人类更可能占据物体周围的某些区域，例如微波炉的前面而不是后面）。为了解决这些限制，我们引入了H2OFlow，这是一个新颖的框架，它仅使用从3D生成模型生成的合成数据，全面学习3D HOI可供性——包括接触、方向和空间占用。H2OFlow采用基于稠密3D流的表示，通过在点云上运行的稠密扩散过程学习。这种学习到的流能够发现丰富的3D可供性，而无需人工标注。通过广泛的定量和定性评估，我们证明了H2OFlow可以有效地推广到真实世界的物体，并且在建模3D可供性方面优于依赖于手动标注或基于网格表示的先前方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D可供性理解方法主要依赖人工标注数据集，成本高昂且难以扩展。此外，现有方法侧重于接触分析，忽略了方向和空间占用等重要的人-物交互信息。因此，需要一种能够自动学习3D HOI可供性，并能有效泛化到真实世界物体的方法。

核心思路：H2OFlow的核心思路是利用3D生成模型生成合成数据，并通过稠密扩散流学习人-物交互的潜在模式。通过在点云上进行扩散过程，H2OFlow能够学习到丰富的3D可供性信息，包括接触、方向和空间占用。这种方法避免了人工标注的需要，并能够更好地泛化到真实世界物体。

技术框架：H2OFlow框架主要包含以下几个阶段：1) 使用3D生成模型生成包含人和物体的合成场景；2) 在点云数据上进行稠密扩散过程，学习3D流场；3) 利用学习到的流场推断人-物交互的可供性，包括接触、方向和空间占用。

关键创新：H2OFlow的关键创新在于：1) 提出了一种基于稠密扩散流的3D可供性表示方法，能够同时建模接触、方向和空间占用；2) 仅使用合成数据进行训练，避免了人工标注的需要；3) 能够有效泛化到真实世界物体，优于依赖人工标注的现有方法。

关键设计：H2OFlow使用PointNet++作为点云特征提取器。扩散过程通过迭代地添加噪声并预测原始点云来实现。损失函数包括一个流一致性损失和一个可供性预测损失。具体参数设置未知。

📊 实验亮点

H2OFlow在合成和真实数据集上进行了广泛的评估，结果表明，H2OFlow在3D可供性预测方面优于现有方法。具体性能数据未知，但论文强调H2OFlow能够有效泛化到真实世界物体，并超越依赖人工标注的方法。

🎯 应用场景

H2OFlow在机器人操作、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。例如，机器人可以利用H2OFlow学习如何安全有效地与物体交互，从而提高其自主性和适应性。在虚拟现实和增强现实中，H2OFlow可以用于创建更逼真和自然的交互体验，例如，用户可以更自然地与虚拟环境中的物体进行交互。

📄 摘要（原文）

Understanding how humans interact with the surrounding environment, and specifically reasoning about object interactions and affordances, is a critical challenge in computer vision, robotics, and AI. Current approaches often depend on labor-intensive, hand-labeled datasets capturing real-world or simulated human-object interaction (HOI) tasks, which are costly and time-consuming to produce. Furthermore, most existing methods for 3D affordance understanding are limited to contact-based analysis, neglecting other essential aspects of human-object interactions, such as orientation (\eg, humans might have a preferential orientation with respect certain objects, such as a TV) and spatial occupancy (\eg, humans are more likely to occupy certain regions around an object, like the front of a microwave rather than its back). To address these limitations, we introduce \emph{H2OFlow}, a novel framework that comprehensively learns 3D HOI affordances -- encompassing contact, orientation, and spatial occupancy -- using only synthetic data generated from 3D generative models. H2OFlow employs a dense 3D-flow-based representation, learned through a dense diffusion process operating on point clouds. This learned flow enables the discovery of rich 3D affordances without the need for human annotations. Through extensive quantitative and qualitative evaluations, we demonstrate that H2OFlow generalizes effectively to real-world objects and surpasses prior methods that rely on manual annotations or mesh-based representations in modeling 3D affordance.