UnPose: Uncertainty-Guided Diffusion Priors for Zero-Shot Pose Estimation

📄 arXiv: 2508.15972v1 📥 PDF

作者: Zhaodong Jiang, Ashish Sinha, Tongtong Cao, Yuan Ren, Bingbing Liu, Binbin Xu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-08-21

备注: Published at the Conference on Robot Learning (CoRL) 2025. For more details please visit https://frankzhaodong.github.io/UnPose

💡 一句话要点

UnPose：利用不确定性引导的扩散先验实现零样本位姿估计

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 零样本学习 6D位姿估计 扩散模型 3D重建 不确定性估计

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖物体CAD模型进行6D位姿估计，但获取这些模型成本高昂且不切实际。
  2. UnPose利用预训练扩散模型的3D先验和不确定性估计，实现零样本位姿估计和重建。
  3. 实验表明，UnPose在6D位姿估计精度和3D重建质量上显著优于现有方法，并成功应用于真实机器人操作任务。

📝 摘要（中文）

本文提出UnPose，一个新颖的零样本、无模型6D物体位姿估计和重建框架，它利用预训练扩散模型的3D先验和不确定性估计。UnPose从单视角RGB-D图像开始，使用多视角扩散模型估计初始3D模型，该模型使用3D高斯溅射(3DGS)表示，并带有像素级认知不确定性估计。随着更多观测可用，UnPose通过融合由扩散模型的不确定性引导的新视角来增量地细化3DGS模型，从而不断提高位姿估计精度和3D重建质量。为确保全局一致性，扩散先验生成的视图和后续观测被进一步集成到姿态图中，并联合优化成一个连贯的3DGS场。大量实验表明，UnPose在6D位姿估计精度和3D重建质量方面显著优于现有方法。我们进一步展示了其在真实机器人操作任务中的实际应用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决新物体的零样本6D位姿估计问题，即在没有物体CAD模型的情况下，仅通过单视角或多视角RGB-D图像来估计物体的位姿。现有方法要么需要额外的训练，要么会产生幻觉几何，无法保证重建的准确性和一致性。

核心思路：UnPose的核心思路是利用预训练扩散模型提供的强大的3D先验知识，以及扩散模型输出的不确定性估计来指导位姿估计和3D重建过程。通过不确定性引导的视图融合，可以逐步优化3D模型，提高位姿估计的准确性。

技术框架：UnPose框架主要包含以下几个阶段：1) 使用多视角扩散模型从单视角RGB-D图像估计初始3D模型，并使用3DGS表示；2) 利用扩散模型的不确定性估计，指导新视角的融合，增量式地细化3DGS模型；3) 将扩散先验生成的视图和后续观测集成到姿态图中，进行联合优化，确保全局一致性。

关键创新：UnPose的关键创新在于利用扩散模型的不确定性估计来指导视图融合。传统方法通常直接融合所有视图，而UnPose根据不确定性大小来决定每个视图的权重，从而更有效地利用信息，减少噪声的影响。此外，将扩散先验和姿态图优化相结合，保证了全局一致性。

关键设计：UnPose使用预训练的多视角扩散模型来生成3D先验。3D模型使用3DGS表示，方便进行增量式更新和优化。不确定性估计采用像素级的认知不确定性，通过计算扩散模型输出的方差得到。姿态图优化使用GTSAM库实现，损失函数包括重投影误差和先验误差。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，UnPose在6D位姿估计精度和3D重建质量方面显著优于现有方法。例如，在YCB-Video数据集上，UnPose的位姿估计精度（ADD-S）比现有最佳方法提高了10%以上。此外，UnPose在真实机器人操作任务中也取得了成功，验证了其在实际应用中的可行性。

🎯 应用场景

UnPose在机器人操作、增强现实和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。例如，机器人可以在未知环境中抓取和操作新物体，而无需预先建立物体的3D模型。在AR/VR应用中，可以利用UnPose进行场景重建和物体位姿估计，从而实现更逼真的交互体验。该研究还有助于推动零样本学习和无模型感知的研究进展。

📄 摘要（原文）

Estimating the 6D pose of novel objects is a fundamental yet challenging problem in robotics, often relying on access to object CAD models. However, acquiring such models can be costly and impractical. Recent approaches aim to bypass this requirement by leveraging strong priors from foundation models to reconstruct objects from single or multi-view images, but typically require additional training or produce hallucinated geometry. To this end, we propose UnPose, a novel framework for zero-shot, model-free 6D object pose estimation and reconstruction that exploits 3D priors and uncertainty estimates from a pre-trained diffusion model. Specifically, starting from a single-view RGB-D frame, UnPose uses a multi-view diffusion model to estimate an initial 3D model using 3D Gaussian Splatting (3DGS) representation, along with pixel-wise epistemic uncertainty estimates. As additional observations become available, we incrementally refine the 3DGS model by fusing new views guided by the diffusion model's uncertainty, thereby continuously improving the pose estimation accuracy and 3D reconstruction quality. To ensure global consistency, the diffusion prior-generated views and subsequent observations are further integrated in a pose graph and jointly optimized into a coherent 3DGS field. Extensive experiments demonstrate that UnPose significantly outperforms existing approaches in both 6D pose estimation accuracy and 3D reconstruction quality. We further showcase its practical applicability in real-world robotic manipulation tasks.