Object Reconstruction under Occlusion with Generative Priors and Contact-induced Constraints

📄 arXiv: 2512.05079v1 📥 PDF

作者: Minghan Zhu, Zhiyi Wang, Qihang Sun, Maani Ghaffari, Michael Posa

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-12-04

备注: Project page: https://contactgen3d.github.io/

💡 一句话要点

提出基于生成先验和接触约束的物体遮挡重建方法，提升机器人操作性能。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 物体重建 遮挡处理 生成模型 接触约束 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有物体重建方法在遮挡情况下表现不佳，仅依赖视觉信息难以准确推断完整几何形状。
  2. 利用生成模型学习物体形状先验知识，并结合接触信息提供的边界约束，实现更精确的3D重建。
  3. 实验结果表明，该方法在合成和真实数据集中均优于纯3D生成和基于接触的优化方法。

📝 摘要（中文）

物体几何形状是机器人操作的关键信息。然而，物体重建是一项具有挑战性的任务，因为相机只能捕捉到物体的部分观测结果，尤其是在发生遮挡时。本文利用两种额外的信息来源来减少视觉信号的模糊性。首先，生成模型学习常见物体的形状先验，使我们能够对未见部分的几何形状做出合理的猜测。其次，接触信息（可以从视频和物理交互中获得）提供了几何形状边界上的稀疏约束。我们通过接触引导的3D生成来结合这两种信息来源。引导公式的灵感来自生成模型中的基于拖动的编辑。在合成和真实世界数据上的实验表明，与纯3D生成和基于接触的优化相比，我们的方法提高了重建效果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决物体在部分遮挡情况下，如何准确重建其三维几何形状的问题。现有方法主要依赖视觉信息，在遮挡严重时性能显著下降，难以满足机器人操作等应用的需求。痛点在于缺乏对物体完整形状的先验知识，以及有效利用环境交互信息的能力。

核心思路：论文的核心思路是将生成模型的形状先验知识与接触信息提供的边界约束相结合，通过接触引导的3D生成，实现更鲁棒和精确的物体重建。生成模型提供对物体形状的合理猜测，而接触信息则修正生成结果，使其更符合实际情况。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 使用生成模型（如GAN或VAE）学习常见物体的形状先验；2) 从视频或物理交互中提取接触信息，作为几何形状边界的稀疏约束；3) 设计接触引导机制，将接触信息融入到生成模型的优化过程中，例如通过修改损失函数或调整生成模型的输出；4) 通过优化算法，找到既符合生成模型先验，又满足接触约束的3D形状。

关键创新：论文的关键创新在于将生成模型和接触信息有效结合，提出了接触引导的3D生成方法。与传统方法相比，该方法不仅利用了视觉信息，还充分利用了物体形状的先验知识和环境交互信息，从而提高了重建的准确性和鲁棒性。此外，借鉴了生成模型中基于拖动的编辑思想，设计了有效的接触引导机制。

关键设计：接触引导机制是关键设计之一。具体实现可能包括：1) 将接触点作为生成模型的条件输入，引导生成模型生成与接触点相符的形状；2) 设计损失函数，惩罚生成结果与接触点之间的偏差；3) 使用对抗训练，使生成结果既符合生成模型的先验分布，又满足接触约束。具体的参数设置、网络结构和损失函数形式需要根据具体的生成模型和接触信息类型进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在合成和真实世界数据集中均优于纯3D生成和基于接触的优化方法。具体而言，在遮挡情况下，该方法能够更准确地重建物体的几何形状，减少重建误差。与仅使用生成模型或接触信息的方法相比，该方法能够更好地平衡形状先验和实际观测，从而获得更可靠的重建结果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作、场景理解、增强现实等领域。例如，机器人可以利用该方法重建被遮挡的物体，从而更好地抓取和操作它们。在AR应用中，可以利用该方法增强虚拟物体的真实感，使其与真实环境更好地融合。未来，该方法有望扩展到更复杂的场景和物体，为机器人和人工智能应用提供更强大的感知能力。

📄 摘要（原文）

Object geometry is key information for robot manipulation. Yet, object reconstruction is a challenging task because cameras only capture partial observations of objects, especially when occlusion occurs. In this paper, we leverage two extra sources of information to reduce the ambiguity of vision signals. First, generative models learn priors of the shapes of commonly seen objects, allowing us to make reasonable guesses of the unseen part of geometry. Second, contact information, which can be obtained from videos and physical interactions, provides sparse constraints on the boundary of the geometry. We combine the two sources of information through contact-guided 3D generation. The guidance formulation is inspired by drag-based editing in generative models. Experiments on synthetic and real-world data show that our approach improves the reconstruction compared to pure 3D generation and contact-based optimization.