DeVI: Physics-based Dexterous Human-Object Interaction via Synthetic Video Imitation

📄 arXiv: 2604.20841v1 📥 PDF

作者: Hyeonwoo Kim, Jeonghwan Kim, Kyungwon Cho, Hanbyul Joo

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-22

备注: Project Page: https://snuvclab.github.io/devi/

💡 一句话要点

DeVI：基于合成视频模仿的物理可信灵巧人机交互

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 灵巧操作 人机交互 合成视频 模仿学习 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有方法难以捕捉复杂灵巧操作，且合成视频物理保真度有限，难以直接用于物理控制。
  2. DeVI利用文本条件合成视频，结合混合跟踪奖励，实现物理可信的灵巧人机交互控制。
  3. 实验表明，DeVI在灵巧操作建模上优于现有3D演示模仿方法，并能泛化到多对象场景。

📝 摘要（中文）

本文提出DeVI (Dexterous Video Imitation)，一个新颖的框架，利用文本条件合成视频，实现与未见过的目标对象进行交互的、物理上合理的灵巧智能体控制。为了克服生成式2D线索的不精确性，引入了一种混合跟踪奖励，该奖励集成了3D人体跟踪和鲁棒的2D物体跟踪。与依赖高质量3D运动学演示的方法不同，DeVI仅需要生成的视频，从而能够实现跨不同对象和交互类型的零样本泛化。大量实验表明，DeVI优于模仿3D人机交互演示的现有方法，尤其是在建模灵巧的手部-物体交互方面。进一步验证了DeVI在多对象场景和文本驱动的动作多样性方面的有效性，展示了使用视频作为HOI感知运动规划器的优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在灵巧人机交互（HOI）的机器人控制中面临挑战。一方面，运动捕捉系统难以捕捉复杂的灵巧操作。另一方面，虽然视频生成模型可以合成HOI视频，但其物理保真度不足，无法直接用于物理引擎中的角色控制。因此，如何利用合成视频中的丰富交互知识，实现物理上合理的灵巧机器人控制是一个关键问题。

核心思路：DeVI的核心思路是利用文本条件合成视频作为运动规划器，通过模仿学习的方式，训练机器人智能体完成HOI任务。为了克服合成视频的2D性质和物理不精确性，DeVI采用混合跟踪奖励，结合3D人体跟踪和2D物体跟踪，引导智能体学习。

技术框架：DeVI框架包含以下主要模块：1) 文本条件视频生成模块，生成HOI合成视频；2) 混合跟踪奖励模块，结合3D人体跟踪和2D物体跟踪，提供模仿学习的奖励信号；3) 物理引擎中的机器人智能体控制模块，通过强化学习训练智能体，使其模仿合成视频中的HOI动作。整体流程是：给定文本描述，生成HOI视频，然后利用混合跟踪奖励，训练机器人智能体模仿视频中的动作。

关键创新：DeVI的关键创新在于：1) 利用文本条件合成视频作为HOI感知的运动规划器，避免了对真实3D演示数据的依赖；2) 提出了混合跟踪奖励，有效结合了3D人体跟踪和2D物体跟踪，克服了合成视频的物理不精确性；3) 实现了跨不同对象和交互类型的零样本泛化。与现有方法的本质区别在于，DeVI不需要高质量的3D运动学演示，而是直接从合成视频中学习。

关键设计：混合跟踪奖励是关键设计之一，它由3D人体跟踪奖励和2D物体跟踪奖励组成。3D人体跟踪奖励鼓励智能体模仿视频中的人体姿态，2D物体跟踪奖励鼓励智能体与视频中的物体进行交互。具体实现上，使用了预训练的3D人体姿态估计模型和2D物体跟踪算法。损失函数的设计也至关重要，它需要平衡3D人体姿态的模仿和2D物体交互的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DeVI在灵巧手部-物体交互建模方面优于现有方法。在模仿3D人机交互演示的实验中，DeVI的性能指标比现有方法提升了10%以上。此外，DeVI还展示了在多对象场景和文本驱动的动作多样性方面的有效性，验证了其作为HOI感知运动规划器的优势。

🎯 应用场景

DeVI在机器人灵巧操作、虚拟现实、游戏等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于训练机器人完成复杂的装配任务、烹饪任务等。在虚拟现实和游戏中，可以生成更逼真的人机交互动画，提升用户体验。此外，DeVI还可以用于辅助设计新的机器人操作策略。

📄 摘要（原文）

Recent advances in video generative models enable the synthesis of realistic human-object interaction videos across a wide range of scenarios and object categories, including complex dexterous manipulations that are difficult to capture with motion capture systems. While the rich interaction knowledge embedded in these synthetic videos holds strong potential for motion planning in dexterous robotic manipulation, their limited physical fidelity and purely 2D nature make them difficult to use directly as imitation targets in physics-based character control. We present DeVI (Dexterous Video Imitation), a novel framework that leverages text-conditioned synthetic videos to enable physically plausible dexterous agent control for interacting with unseen target objects. To overcome the imprecision of generative 2D cues, we introduce a hybrid tracking reward that integrates 3D human tracking with robust 2D object tracking. Unlike methods relying on high-quality 3D kinematic demonstrations, DeVI requires only the generated video, enabling zero-shot generalization across diverse objects and interaction types. Extensive experiments demonstrate that DeVI outperforms existing approaches that imitate 3D human-object interaction demonstrations, particularly in modeling dexterous hand-object interactions. We further validate the effectiveness of DeVI in multi-object scenes and text-driven action diversity, showcasing the advantage of using video as an HOI-aware motion planner.