DiLO: Disentangled Latent Optimization for Learning Shape and Deformation in Grouped Deforming 3D Objects

📄 arXiv: 2511.06115v1 📥 PDF

作者: Mostofa Rafid Uddin, Jana Armouti, Umong Sain, Md Asib Rahman, Xingjian Li, Min Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-08

💡 一句话要点

DiLO：解耦潜在空间优化，用于学习分组形变3D对象的形状和形变

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 3D对象 形状形变解耦 无监督学习 潜在空间优化 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有方法难以无监督地将形变3D对象的形状和形变因素解耦，限制了下游任务的性能。
  2. 提出一种基于解耦潜在空间优化的方法，联合优化生成器网络和形状、形变因子，并引入正则化技术。
  3. 实验表明，该方法在形变迁移、形变分类和可解释性分析等下游任务中表现出色，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于解耦潜在空间优化的方法，用于以无监督的方式将分组形变3D对象参数化为形状和形变因子。我们的方法包括生成器网络的联合优化以及形状和形变因子，并辅以特定的正则化技术。为了有效摊销解耦形状和形变编码的推理，我们在方法的第二阶段训练了两个与顺序无关的基于PointNet的编码器网络。我们展示了该方法的几个重要的下游应用，包括无监督形变迁移、形变分类和可解释性分析。在3D人体、动物和面部表情数据集上进行的大量实验表明，我们简单的方法在这些下游任务中非常有效，与复杂度高得多的现有方法相比，具有可比性或优越性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何以无监督的方式，将一组形变3D对象分解为独立的形状和形变控制因子的问题。现有方法通常难以有效地解耦形状和形变，导致下游任务性能受限，例如形变迁移和分类的准确性不高，以及缺乏对形变因素的可解释性。

核心思路：核心思想是通过优化一个生成器网络，使其能够从解耦的潜在空间（分别代表形状和形变）生成3D对象。通过特定的正则化手段，鼓励潜在空间中的形状和形变因子相互独立，从而实现解耦。这种解耦使得可以单独控制形状或形变，并进行形变迁移等操作。

技术框架：该方法包含两个主要阶段。第一阶段是联合优化生成器网络以及形状和形变因子。具体来说，给定一组3D对象，通过优化潜在编码和生成器网络的参数，使得生成器能够尽可能地重构输入对象。同时，施加正则化项，鼓励形状和形变因子解耦。第二阶段是训练两个基于PointNet的编码器网络，用于将3D对象编码为解耦的形状和形变潜在编码，实现高效的推理。

关键创新：关键创新在于提出了一种基于解耦潜在空间优化的框架，能够以无监督的方式学习3D对象的形状和形变表示。与现有方法相比，该方法不需要人工标注的形变信息，并且能够更好地解耦形状和形变因子，从而提升下游任务的性能。

关键设计：在第一阶段，使用了对抗损失来训练生成器网络，并使用KL散度等正则化项来约束潜在空间的分布，鼓励形状和形变因子解耦。在第二阶段，使用了两个PointNet编码器，分别用于编码形状和形变信息。损失函数包括重构损失和正则化损失。具体的参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在3D人体、动物和面部表情数据集上，在无监督形变迁移、形变分类和可解释性分析等任务中表现出色，与复杂度更高的现有方法相比，具有可比性或优越性。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于3D动画制作、虚拟现实、游戏开发等领域。例如，可以用于快速生成具有不同形状和形变的3D角色模型，实现逼真的动画效果。此外，还可以用于医学图像分析，例如对器官的形状和形变进行分析，辅助疾病诊断。

📄 摘要（原文）

In this work, we propose a disentangled latent optimization-based method for parameterizing grouped deforming 3D objects into shape and deformation factors in an unsupervised manner. Our approach involves the joint optimization of a generator network along with the shape and deformation factors, supported by specific regularization techniques. For efficient amortized inference of disentangled shape and deformation codes, we train two order-invariant PoinNet-based encoder networks in the second stage of our method. We demonstrate several significant downstream applications of our method, including unsupervised deformation transfer, deformation classification, and explainability analysis. Extensive experiments conducted on 3D human, animal, and facial expression datasets demonstrate that our simple approach is highly effective in these downstream tasks, comparable or superior to existing methods with much higher complexity.