Reasoning-Driven Amodal Completion: Collaborative Agents and Perceptual Evaluation
作者: Hongxing Fan, Shuyu Zhao, Jiayang Ao, Lu Sheng
分类: cs.CV
发布日期: 2025-12-24
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于协同多智能体推理的非模态补全框架，解决语义一致性和结构完整性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 非模态补全 多智能体系统 语义推理 视觉合成 思维链 自校正 多样性生成
📋 核心要点
- 现有非模态补全方法在语义一致性和结构完整性方面存在不足，易受推理不稳定和误差累积的影响。
- 提出协同多智能体推理框架，通过语义规划和视觉合成解耦，以及自校正和多样化假设生成机制，提升补全效果。
- 实验结果表明，该框架在多个数据集上显著优于现有方法，并提出了更符合人类感知的评估指标MAC-Score。
📝 摘要（中文）
非模态补全旨在推断不可见物体部分，但面临保持语义一致性和结构完整性的挑战。现有的渐进式方法受限于推理不稳定和误差累积。为解决这些问题，我们提出了一个协同多智能体推理框架，将语义规划与视觉合成显式解耦。通过使用专门的智能体进行前期推理，我们的方法在像素生成之前生成结构化的显式计划，从而实现视觉和语义上连贯的单次合成。我们集成了两个关键机制：(1)一个自校正验证智能体，采用思维链推理来纠正可见区域分割，并在语义规划阶段识别剩余遮挡物；(2)一个多样化假设生成器，通过提供多样化、合理的语义解释来解决不可见区域的模糊性，超越了标准随机种子抽样的有限像素级变化。此外，针对传统指标在评估推断的不可见内容方面的局限性，我们引入了MAC-Score（MLLM非模态补全得分），一种新型的人类对齐评估指标。经验证，这些指标与人类判断和真实数据相符，为评估结构完整性和与可见上下文的语义一致性建立了可靠的标准。大量实验表明，我们的框架在多个数据集上显著优于最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：非模态补全任务旨在根据可见部分推断被遮挡的物体部分。现有方法，特别是渐进式方法，容易受到推理不稳定和误差累积的影响，难以保证补全结果的语义一致性和结构完整性。这些方法通常依赖于逐步的像素级生成，缺乏对全局语义信息的有效利用，导致补全结果与可见部分不协调。
核心思路：论文的核心思路是将语义规划与视觉合成解耦，通过一个协同多智能体框架，首先进行全局的语义推理和规划，然后再进行像素级的视觉合成。这种方式避免了渐进式方法中的误差累积问题，并能够更好地利用全局语义信息，从而生成更合理、更连贯的补全结果。通过显式地生成一个结构化的计划，可以指导后续的视觉合成过程，确保补全结果在语义和视觉上与可见部分保持一致。
技术框架：该框架包含多个协同工作的智能体，主要包括：语义规划智能体、视觉合成智能体、验证智能体和多样化假设生成器。语义规划智能体负责根据可见部分进行全局的语义推理，生成一个结构化的补全计划。视觉合成智能体根据该计划生成像素级的补全结果。验证智能体使用思维链推理来纠正可见区域分割错误，并识别剩余的遮挡物。多样化假设生成器则负责生成多种可能的补全方案，以应对不可见区域的模糊性。整个流程首先由语义规划智能体生成补全计划，然后由验证智能体进行校正，接着由多样化假设生成器生成多个候选方案，最后由视觉合成智能体根据最佳方案生成最终的补全结果。
关键创新：该论文的关键创新在于以下几点：(1) 提出了协同多智能体推理框架，将语义规划与视觉合成解耦，避免了误差累积；(2) 引入了自校正验证智能体，能够纠正可见区域分割错误，提高补全的准确性；(3) 提出了多样化假设生成器，能够生成多种可能的补全方案，应对不可见区域的模糊性；(4) 提出了MAC-Score评估指标，更符合人类对补全结果的感知。与现有方法的本质区别在于，该方法不是直接进行像素级的生成，而是首先进行全局的语义推理和规划，从而更好地利用全局语义信息，生成更合理、更连贯的补全结果。
关键设计：验证智能体采用了Chain-of-Thought推理，通过逐步推理来识别和纠正分割错误。多样化假设生成器通过采样不同的语义解释来生成多个候选方案。MAC-Score评估指标结合了MLLM（大型语言模型）的推理能力，能够更准确地评估补全结果的语义一致性和结构完整性。具体的网络结构和损失函数细节在论文中进行了详细描述，但摘要中未提供具体参数设置。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在多个数据集上显著优于现有方法。例如，在XXX数据集上，该方法的性能提升了XX%。此外，MAC-Score评估指标与人类判断具有高度一致性，能够更准确地评估补全结果的质量。这些实验结果充分验证了该框架的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、图像编辑、三维重建等领域。例如，在自动驾驶中，非模态补全可以帮助车辆理解被遮挡的物体，提高环境感知能力。在机器人导航中，可以帮助机器人推断被遮挡的路径，规划更合理的运动轨迹。在图像编辑中，可以用于修复图像中的缺失部分，提高图像质量。该研究具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Amodal completion, the task of inferring invisible object parts, faces significant challenges in maintaining semantic consistency and structural integrity. Prior progressive approaches are inherently limited by inference instability and error accumulation. To tackle these limitations, we present a Collaborative Multi-Agent Reasoning Framework that explicitly decouples Semantic Planning from Visual Synthesis. By employing specialized agents for upfront reasoning, our method generates a structured, explicit plan before pixel generation, enabling visually and semantically coherent single-pass synthesis. We integrate this framework with two critical mechanisms: (1) a self-correcting Verification Agent that employs Chain-of-Thought reasoning to rectify visible region segmentation and identify residual occluders strictly within the Semantic Planning phase, and (2) a Diverse Hypothesis Generator that addresses the ambiguity of invisible regions by offering diverse, plausible semantic interpretations, surpassing the limited pixel-level variations of standard random seed sampling. Furthermore, addressing the limitations of traditional metrics in assessing inferred invisible content, we introduce the MAC-Score (MLLM Amodal Completion Score), a novel human-aligned evaluation metric. Validated against human judgment and ground truth, these metrics establish a robust standard for assessing structural completeness and semantic consistency with visible context. Extensive experiments demonstrate that our framework significantly outperforms state-of-the-art methods across multiple datasets. Our project is available at: https://fanhongxing.github.io/remac-page.