ObjectForesight: Predicting Future 3D Object Trajectories from Human Videos
作者: Rustin Soraki, Homanga Bharadhwaj, Ali Farhadi, Roozbeh Mottaghi
分类: cs.CV
发布日期: 2026-01-08
备注: Preprint. Project Website: objectforesight.github.io
💡 一句话要点
ObjectForesight：提出一种从人类视频中预测未来3D物体轨迹的物体中心动力学模型
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 3D物体轨迹预测 物体中心动力学模型 第一人称视角视频 6自由度姿态估计 几何一致性 物理合理性 机器人操作 视频理解
📋 核心要点
- 现有方法通常在像素或潜在空间中进行预测，缺乏几何约束，难以保证预测结果的物理合理性和时间连贯性。
- ObjectForesight通过在3D空间中显式建模物体，利用物体层面的动力学信息，实现更准确、更符合物理规律的未来轨迹预测。
- 该方法通过大规模数据集训练，并在准确性、几何一致性和泛化能力上均取得了显著提升，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出ObjectForesight，一种3D物体中心的动力学模型，旨在从短时第一人称视角视频序列中预测刚性物体未来6自由度姿态和轨迹。与在像素或潜在空间中运行的传统世界或动力学模型不同，ObjectForesight在3D空间中显式地表示物体，从而实现几何上合理且时间上连贯的预测，捕捉物体的可交互性和轨迹。为了大规模训练该模型，我们利用分割、网格重建和3D姿态估计的最新进展，构建了一个包含200多万个短视频片段的数据集，其中包含伪真值3D物体轨迹。大量实验表明，ObjectForesight在准确性、几何一致性和泛化到未见物体和场景方面取得了显著提升，为直接从观察中学习物理上合理的、物体中心的动力学模型建立了一个可扩展的框架。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于视频的物体运动预测方法，通常在像素空间或隐空间进行，缺乏对物体3D几何信息的显式建模，导致预测结果在几何上不一致，难以泛化到新的物体和场景。这些方法难以捕捉物体间的交互关系和物理约束，限制了预测的准确性和可信度。
核心思路：ObjectForesight的核心在于以物体为中心，在3D空间中显式地建模物体的状态和运动。通过预测物体在未来时刻的6自由度姿态，从而推断其轨迹。这种方法利用了物体的几何信息和物理属性，使得预测结果更加合理和可解释。
技术框架：ObjectForesight的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 输入一段短时第一人称视角视频；2) 利用现有的分割、网格重建和3D姿态估计技术，提取视频中物体的3D信息，包括网格模型和初始姿态；3) 将物体的3D信息输入到ObjectForesight模型中；4) ObjectForesight模型预测物体在未来时刻的6自由度姿态；5) 根据预测的姿态，生成物体的未来轨迹。
关键创新：ObjectForesight的关键创新在于其物体中心的3D动力学建模方法。与传统的像素或隐空间方法不同，ObjectForesight直接在3D空间中表示物体，并利用物体的几何信息和物理属性进行预测。这种方法使得预测结果更加合理和可解释，并且更容易泛化到新的物体和场景。此外，该论文还构建了一个大规模的3D物体轨迹数据集，为训练ObjectForesight模型提供了数据支持。
关键设计：ObjectForesight模型的具体网络结构未知，但可以推断其可能包含用于编码物体初始状态的编码器、用于建模物体动力学的循环神经网络（RNN）或Transformer，以及用于预测未来姿态的解码器。损失函数可能包括姿态预测误差、轨迹平滑性约束等。数据集的构建利用了现有的分割、网格重建和3D姿态估计技术，生成伪真值3D物体轨迹。
📊 实验亮点
实验结果表明，ObjectForesight在准确性、几何一致性和泛化能力方面均优于现有方法。具体而言，ObjectForesight在预测未来物体姿态的误差方面降低了XX%（具体数值未知），并且能够生成更加符合物理规律的轨迹。此外，ObjectForesight还能够成功泛化到未见过的物体和场景，表明其具有较强的鲁棒性。
🎯 应用场景
ObjectForesight具有广泛的应用前景，例如机器人操作、自动驾驶、增强现实等。在机器人操作中，它可以帮助机器人预测物体的运动轨迹，从而更好地规划动作。在自动驾驶中，它可以帮助车辆预测行人和车辆的运动轨迹，从而提高安全性。在增强现实中，它可以帮助用户预测虚拟物体的运动轨迹，从而增强沉浸感。该研究为构建更智能、更安全的交互系统奠定了基础。
📄 摘要（原文）
Humans can effortlessly anticipate how objects might move or change through interaction--imagining a cup being lifted, a knife slicing, or a lid being closed. We aim to endow computational systems with a similar ability to predict plausible future object motions directly from passive visual observation. We introduce ObjectForesight, a 3D object-centric dynamics model that predicts future 6-DoF poses and trajectories of rigid objects from short egocentric video sequences. Unlike conventional world or dynamics models that operate in pixel or latent space, ObjectForesight represents the world explicitly in 3D at the object level, enabling geometrically grounded and temporally coherent predictions that capture object affordances and trajectories. To train such a model at scale, we leverage recent advances in segmentation, mesh reconstruction, and 3D pose estimation to curate a dataset of 2 million plus short clips with pseudo-ground-truth 3D object trajectories. Through extensive experiments, we show that ObjectForesight achieves significant gains in accuracy, geometric consistency, and generalization to unseen objects and scenes, establishing a scalable framework for learning physically grounded, object-centric dynamics models directly from observation. objectforesight.github.io