論文の概要: Diffusion-based Generation, Optimization, and Planning in 3D Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06015v1
• Date: Sun, 15 Jan 2023 03:43:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 17:50:14.969236
• Title: Diffusion-based Generation, Optimization, and Planning in 3D Scenes
• Title（参考訳）: 拡散に基づく3次元シーンの生成・最適化・計画
• Authors: Siyuan Huang, Zan Wang, Puhao Li, Baoxiong Jia, Tengyu Liu, Yixin Zhu, Wei Liang, Song-Chun Zhu
• Abstract要約: 本稿では,3次元シーン理解のための条件付き生成モデルであるSceneDiffuserを紹介する。 SceneDiffuserは本質的にシーン認識、物理ベース、ゴール指向である。 従来のモデルに比べて大幅な改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.63179422011254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce SceneDiffuser, a conditional generative model for 3D scene understanding. SceneDiffuser provides a unified model for solving scene-conditioned generation, optimization, and planning. In contrast to prior works, SceneDiffuser is intrinsically scene-aware, physics-based, and goal-oriented. With an iterative sampling strategy, SceneDiffuser jointly formulates the scene-aware generation, physics-based optimization, and goal-oriented planning via a diffusion-based denoising process in a fully differentiable fashion. Such a design alleviates the discrepancies among different modules and the posterior collapse of previous scene-conditioned generative models. We evaluate SceneDiffuser with various 3D scene understanding tasks, including human pose and motion generation, dexterous grasp generation, path planning for 3D navigation, and motion planning for robot arms. The results show significant improvements compared with previous models, demonstrating the tremendous potential of SceneDiffuser for the broad community of 3D scene understanding.
• Abstract（参考訳）: 3dシーン理解のための条件付き生成モデルである scenediffuser を紹介する。 SceneDiffuserは、シーン条件付き生成、最適化、計画を解決する統一モデルを提供する。 以前の作品とは対照的に、SceneDiffuserは本質的にシーン認識、物理ベース、ゴール指向である。 反復的なサンプリング戦略により、シーンディフューザーは拡散に基づく分別処理を通じてシーンアウェア生成、物理ベースの最適化、ゴール指向計画を完全に微分可能な方法で共同で定式化する。 このような設計は、異なるモジュール間の相違や、以前のシーン条件生成モデルの後方崩壊を緩和する。 本研究では,人間のポーズや動きの生成,デクタブルな把持生成,3次元ナビゲーションの経路計画,ロボットアームの動作計画など,さまざまな3次元シーン理解タスクでシーンディフューザを評価する。 その結果,従来のモデルに比べて大幅に改善され,3dシーン理解の広いコミュニティにおけるscenediffuserの可能性が示された。

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