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 场景感知 手部姿态估计 三维重建 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有方法在手部中心坐标系下操作，忽略场景信息，导致重建精度和实用性受限。
  2. 利用数据驱动的基础模型初始化物体、场景和手部姿态，再进行两阶段优化。
  3. 该方法能够从单目视频中重建与场景一致的、完整的手-物交互运动。

📝 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-物深度信息的模糊性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。现有方法主要在以手为中心的坐标系下进行，忽略了场景信息，导致重建的物体操作与真实场景不一致，限制了度量精度和实际应用。此外，手-物深度信息的模糊性以及保证物理上合理交互也是现有方法面临的挑战。

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，然后通过一个两阶段的优化过程，将手-物交互运动与场景信息对齐，从而实现场景感知的物体操作重建。这种方法避免了完全依赖手部中心坐标系，并利用了场景信息来约束重建过程。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1. 初始化：利用数据驱动的基础模型（如预训练的视觉模型）初始化物体网格和姿态、场景点云以及手部姿态。2. 两阶段优化：第一阶段优化手部姿态和物体姿态，使其与视频中的观测一致。第二阶段优化手-物交互，保证物理上的合理性，并与场景信息保持一致。

关键创新：该方法的关键创新在于：1. 场景感知：将场景信息融入到手-物操作重建过程中，避免了现有方法忽略场景信息的缺点。2. 零样本重建：利用数据驱动的基础模型进行初始化，无需针对特定场景或物体进行训练。3. 两阶段优化：通过两阶段优化，分别优化手部和物体姿态以及手-物交互，提高了重建的精度和物理合理性。

关键设计：论文中可能包含以下关键设计：1. 损失函数设计：设计合适的损失函数来约束手部姿态、物体姿态和手-物交互，使其与视频观测和场景信息一致。例如，可能包含图像重投影误差、手部姿态先验、物体姿态先验以及物理约束等。2. 优化算法选择：选择合适的优化算法来最小化损失函数，例如，可以使用基于梯度下降的优化算法。3. 基础模型选择：选择合适的数据驱动基础模型来初始化物体、场景和手部姿态，例如，可以使用预训练的视觉模型或3D重建模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文提出了首个从单目视频零样本重建场景内物体操作的系统。通过利用数据驱动的基础模型初始化，并进行两阶段优化，实现了与场景信息一致的手-物交互重建。实验结果表明，该方法能够有效地重建复杂的手-物操作，并优于现有方法。

🎯 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，可以帮助机器人理解和模仿人类的物体操作行为，从而实现更智能的自动化任务。在人机交互方面，可以实现更自然和直观的交互方式。在VR/AR领域，可以创建更逼真的虚拟场景和交互体验。

📄 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.