AgentHOI: Multi-Agent Reasoning for Human-Object-Interaction Video Generation via Implicit Representation Alignment

📄 arXiv: 2607.22241v1 📥 PDF

作者: Ziyao Huang, Shunkai Li, Juan Cao, Chenyu Li, Youliang Zhang, Zixiang Zhou, Cong Wang, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Fan Tang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-24

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AgentHOI以解决人机交互视频生成中的运动控制问题

🎯 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) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 人机交互 视频生成 多智能体推理 文本驱动 隐式对齐 运动理解 复杂指令

📋 核心要点

  1. 现有HOI方法过于依赖显式运动控制，限制了其在多样化对象和交互中的可扩展性和泛化能力。
  2. AgentHOI采用文本驱动的思考-生成框架，通过多智能体推理实现高层文本意图与物理执行的桥接。
  3. 实验结果显示，AgentHOI在交互自然性、对象外观保持和遵循复杂文本指令方面有显著提升。

📝 摘要（中文）

近年来，视频扩散模型的进展激发了对人机交互（HOI）视频生成的兴趣，这要求对交互逻辑进行细致控制。然而，现有HOI方法过于依赖显式运动控制，限制了其在多样化对象和交互中的可扩展性和泛化能力。本研究提出了AgentHOI，这是一种基于文本驱动的HOI视频生成方法，采用思考-生成框架，通过多智能体推理连接高层文本意图与物理执行。我们引入了一种隐式文本-运动对齐策略，将文本到运动的先验知识提炼到视频扩散模型中，从而在推理时实现稳健的HOI合成，无需显式运动输入。实验表明，AgentHOI在交互自然性、对象外观保持和复杂文本指令遵循方面显著提升，尤其在穿戴和骑行等挑战性场景中表现突出。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决人机交互视频生成中的运动控制问题，现有方法依赖显式运动控制，导致在多样化对象和交互场景中的可扩展性和泛化能力不足。

核心思路：论文提出AgentHOI，通过多智能体推理实现高层文本意图与物理执行的有效连接，采用隐式文本-运动对齐策略，消除对显式运动输入的依赖。

技术框架：整体架构包括文本输入模块、智能体推理模块和视频生成模块。文本输入模块解析用户指令，智能体推理模块生成交互计划，视频生成模块则根据计划合成视频。

关键创新：最重要的创新在于引入隐式文本-运动对齐策略，将文本到运动的先验知识融入视频扩散模型中，显著提高了生成的自然性和准确性。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以优化文本与运动之间的对齐，同时在网络结构上引入了多智能体协作机制，以增强生成过程中的交互逻辑。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AgentHOI在交互自然性、对象外观保持和遵循复杂文本指令方面显著提升，尤其在穿戴和骑行等挑战性场景中，生成质量较基线方法提高了20%以上，展示了其在复杂场景下的优越性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和人机交互系统等。通过提升人机交互视频生成的自然性和准确性，AgentHOI能够为用户提供更为沉浸和直观的体验，推动相关领域的发展与创新。

📄 摘要（原文）

Recent advances in video diffusion models have spurred interest in human-object interaction (HOI) video generation, which demands fine-grained control over interaction logic beyond single-subject animation. However, existing HOI methods rely heavily on explicit motion control, limiting scalability and generalization across diverse objects and interactions. In this study, we propose AgentHOI, a text-driven HOI video generation following a thinking-before-generation framework that bridges the gap between high-level textual intent and physical execution through multi-agent reasoning over perception, interaction, and motion planning. Building upon the generated interaction plans, we further strengthen text-driven motion understanding. We introduce an implicit text-motion alignment strategy that distills text-to-motion priors into the video diffusion model, enabling robust HOI synthesis without explicit motion inputs at inference. Experiments show that AgentHOI significantly improves interaction naturalness, object appearance preservation, and adherence to complex textual instructions across challenging object-centric scenarios such as wearing and riding. The code is available at https://github.com/bone-11/agenthoi.