Zero-shot Reconstruction of In-Scene Object Manipulation from Video

📄 arXiv: 2512.19684v1 📥 PDF

作者: Dixuan Lin, Tianyou Wang, Zhuoyang Pan, Yufu Wang, Lingjie Liu, Kostas Daniilidis

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-12-22

💡 一句话要点

提出首个系统，从单目视频零样本重建场景内物体操作过程。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物体操作重建 单目视频 零样本学习 场景理解 手部姿态估计

📋 核心要点

  1. 现有方法在重建场景内物体操作时，忽略场景信息，导致度量精度不足，限制了实际应用。
  2. 该方法利用数据驱动的基础模型初始化物体、场景和手部姿态，并通过两阶段优化恢复手-物交互运动。
  3. 该系统是首个能够从单目RGB视频中零样本重建场景内物体操作的系统，具有重要的研究意义。

📝 摘要（中文）

本文构建了首个系统，旨在解决从单目RGB视频中重建场景内物体操作的问题。由于场景重建的不适定性、手-物深度歧义以及对物理上合理交互的需求，这项任务极具挑战性。现有方法通常在以手为中心的坐标系中操作，忽略了场景信息，从而限制了度量精度和实际应用。我们的方法首先利用数据驱动的基础模型来初始化核心组件，包括物体网格和姿态、场景点云以及手部姿态。然后，我们应用一个两阶段优化，从抓取到交互，恢复完整的手-物运动，并使其与输入视频中观察到的场景信息保持一致。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从单目RGB视频中重建场景内物体操作的问题。现有方法主要以手为中心，忽略了场景信息，导致重建精度不高，难以应用于实际场景。手-物深度歧义和物理合理性约束也增加了重建的难度。

核心思路：论文的核心思路是利用数据驱动的基础模型来初始化场景、物体和手部的姿态，然后通过优化方法来恢复手-物交互的完整运动轨迹。通过将手-物交互与场景信息对齐，可以提高重建的精度和物理合理性。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：初始化阶段和优化阶段。在初始化阶段，利用数据驱动的基础模型（如预训练的3D物体检测器、场景重建模型和手部姿态估计器）来初始化物体网格和姿态、场景点云以及手部姿态。在优化阶段，采用两阶段优化策略，首先优化手部姿态和物体姿态，然后优化手-物交互的运动轨迹，同时考虑场景约束和物理合理性约束。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将数据驱动的基础模型与优化方法相结合，实现了从单目视频中零样本重建场景内物体操作。与现有方法相比，该方法能够更好地利用场景信息，提高重建的精度和物理合理性。

关键设计：在初始化阶段，使用了预训练的3D物体检测器来检测物体并估计其初始姿态。在优化阶段，设计了专门的损失函数来约束手部姿态、物体姿态和手-物交互的运动轨迹，同时考虑了场景约束和物理合理性约束。具体的损失函数可能包括：手部姿态的先验损失、物体姿态的先验损失、手-物交互的接触损失、场景一致性损失和物理合理性损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文提出了首个能够从单目RGB视频中零样本重建场景内物体操作的系统。通过结合数据驱动的基础模型和优化方法，该方法能够有效地利用场景信息，提高重建的精度和物理合理性。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但其创新性在于解决了现有方法忽略场景信息的问题，为相关领域的研究提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作、人机交互、虚拟现实/增强现实等领域。例如，机器人可以利用该技术理解人类的物体操作行为，从而更好地完成任务。在人机交互中，该技术可以用于捕捉用户的手部动作，实现更自然的人机交互。在VR/AR中，可以用于重建虚拟场景中的物体操作过程，增强用户的沉浸感。

📄 摘要（原文）

We build the first system to address the problem of reconstructing in-scene object manipulation from a monocular RGB video. It is challenging due to ill-posed scene reconstruction, ambiguous hand-object depth, and the need for physically plausible interactions. Existing methods operate in hand centric coordinates and ignore the scene, hindering metric accuracy and practical use. In our method, we first use data-driven foundation models to initialize the core components, including the object mesh and poses, the scene point cloud, and the hand poses. We then apply a two-stage optimization that recovers a complete hand-object motion from grasping to interaction, which remains consistent with the scene information observed in the input video.