PAM: A Pose-Appearance-Motion Engine for Sim-to-Real HOI Video Generation

📄 arXiv: 2603.22193v1 📥 PDF

作者: Mingju Gao, Kaisen Yang, Huan-ang Gao, Bohan Li, Ao Ding, Wenyi Li, Yangcheng Yu, Jinkun Liu, Shaocong Xu, Yike Niu, Haohan Chi, Hao Chen, Hao Tang, Li Yi, Hao Zhao

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-23

备注: Accepted to CVPR 2026 Code: https://github.com/GasaiYU/PAM

💡 一句话要点

提出PAM引擎，统一姿态、外观和运动，实现可控的Sim-to-Real HOI视频生成。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 手部-物体交互 视频生成 Sim-to-Real 姿态估计 具身智能 AR/VR 生成对抗网络

📋 核心要点

  1. 现有HOI生成方法分散，或仅关注姿态，或缺乏动态性，或依赖真实起始帧，限制了sim-to-real应用。
  2. PAM引擎将姿态、外观和运动整合，实现可控HOI视频生成，弥合了现有方法的不足。
  3. 实验表明，PAM在DexYCB和OAKINK2数据集上均优于现有方法，并能提升下游手部姿态估计任务性能。

📝 摘要（中文）

手部-物体交互(HOI)的重建与合成在具身智能和AR/VR中变得至关重要。然而，尽管进展迅速，现有的HOI生成研究仍然分散在三个不相关的方向上：(1)仅姿态合成，预测MANO轨迹而不生成像素；(2)单图像HOI生成，从掩码或2D线索中幻构外观，但缺乏动态性；(3)视频生成方法，需要整个姿态序列和真实的起始帧作为输入，从而阻碍了真正的sim-to-real部署。受Joo等人(2018)的启发，我们认为HOI生成需要一个统一的引擎，将姿态、外观和运动整合到一个连贯的框架中。因此，我们引入PAM：一个用于可控HOI视频生成的姿态-外观-运动引擎。实验结果验证了我们引擎的性能：在DexYCB上，我们获得了29.13的FVD（InterDyn为38.83）和19.37 mm的MPJPE（CosHand为30.05 mm），同时生成了更高分辨率的480x720视频，而基线为256x256和256x384。(2)在OAKINK2上，我们的完整多条件模型将FVD从68.76提高到46.31。(3)在DexYCB上对输入条件的消融研究表明，结合深度、分割和关键点始终能产生最佳结果。(4)对于使用SimpleHand的下游手部姿态估计任务，使用3,400个合成视频（207k帧）增强训练，使得仅在50%的真实数据加上我们的合成数据上训练的模型能够与100%真实数据的基线相匹配。

🔬 方法详解

问题定义：现有HOI视频生成方法存在以下痛点：一是仅关注姿态，无法生成逼真的像素级视频；二是单图像HOI生成缺乏时间动态性，无法生成视频；三是视频生成方法依赖真实的起始帧和完整的姿态序列，限制了其在sim-to-real场景中的应用。因此，需要一种能够从姿态、外观和运动三个方面统一建模，并能够生成高质量、可控HOI视频的方法。

核心思路：论文的核心思路是构建一个统一的“姿态-外观-运动”引擎（PAM），该引擎能够将手部和物体的姿态信息、外观信息以及运动信息整合到一个连贯的框架中。通过控制输入到PAM引擎的条件（例如，姿态、深度图、分割掩码等），可以生成具有不同外观和运动模式的HOI视频。这种设计使得生成的视频具有更高的可控性和真实感，从而更好地服务于sim-to-real应用。

技术框架：PAM引擎的整体架构包含以下主要模块：1) 姿态编码器：用于提取手部和物体的姿态特征。2) 外观编码器：用于提取手部和物体的外观特征（例如，颜色、纹理等）。3) 运动编码器：用于学习手部和物体的运动模式。4) 视频生成器：基于姿态、外观和运动特征，生成HOI视频。整个流程是，首先将姿态、外观和运动信息输入到各自的编码器中，提取相应的特征。然后，将这些特征融合在一起，输入到视频生成器中，最终生成HOI视频。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了一个统一的“姿态-外观-运动”引擎（PAM），将姿态、外观和运动信息整合到一个框架中。与现有方法相比，PAM能够更好地捕捉HOI视频中的复杂动态性和外观变化，从而生成更高质量、更逼真的HOI视频。此外，PAM还具有良好的可控性，可以通过控制输入条件来生成具有不同特征的视频。

关键设计：在关键设计方面，论文可能采用了以下技术细节：1) 使用MANO模型来表示手部姿态。2) 使用深度图和分割掩码来表示手部和物体的外观。3) 使用循环神经网络（RNN）或Transformer来建模运动模式。4) 使用对抗生成网络（GAN）或变分自编码器（VAE）作为视频生成器。5) 损失函数可能包括对抗损失、重构损失和感知损失等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PAM引擎在DexYCB数据集上取得了显著的性能提升，FVD指标从InterDyn的38.83降低到29.13，MPJPE指标从CosHand的30.05 mm降低到19.37 mm，并且能够生成更高分辨率的视频（480x720 vs 256x256/256x384）。在OAKINK2数据集上，PAM引擎也取得了显著的FVD提升（从68.76降低到46.31）。此外，使用PAM生成的合成数据增强训练，使得仅使用50%真实数据训练的模型能够达到100%真实数据训练的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于具身智能、AR/VR等领域。例如，可以用于训练机器人进行手部-物体交互操作，也可以用于增强AR/VR应用的真实感和交互性。此外，该方法还可以用于生成合成数据，以提升手部姿态估计等下游任务的性能。未来，该研究有望推动人机交互和虚拟现实技术的发展。

📄 摘要（原文）

Hand-object interaction (HOI) reconstruction and synthesis are becoming central to embodied AI and AR/VR. Yet, despite rapid progress, existing HOI generation research remains fragmented across three disjoint tracks: (1) pose-only synthesis that predicts MANO trajectories without producing pixels; (2) single-image HOI generation that hallucinates appearance from masks or 2D cues but lacks dynamics; and (3) video generation methods that require both the entire pose sequence and the ground-truth first frame as inputs, preventing true sim-to-real deployment. Inspired by the philosophy of Joo et al. (2018), we think that HOI generation requires a unified engine that brings together pose, appearance, and motion within one coherent framework. Thus we introduce PAM: a Pose-Appearance-Motion Engine for controllable HOI video generation. The performance of our engine is validated by: (1) On DexYCB, we obtain an FVD of 29.13 (vs. 38.83 for InterDyn), and MPJPE of 19.37 mm (vs. 30.05 mm for CosHand), while generating higher-resolution 480x720 videos compared to 256x256 and 256x384 baselines. (2) On OAKINK2, our full multi-condition model improves FVD from 68.76 to 46.31. (3) An ablation over input conditions on DexYCB shows that combining depth, segmentation, and keypoints consistently yields the best results. (4) For a downstream hand pose estimation task using SimpleHand, augmenting training with 3,400 synthetic videos (207k frames) allows a model trained on only 50% of the real data plus our synthetic data to match the 100% real baseline.