論文の概要: Revisit Human-Scene Interaction via Space Occupancy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02700v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 12:03:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 15:40:14.854389
• Title: Revisit Human-Scene Interaction via Space Occupancy
• Title（参考訳）: 宇宙活動による人間とシーンのインタラクションの再考
• Authors: Xinpeng Liu, Haowen Hou, Yanchao Yang, Yong-Lu Li, Cewu Lu
• Abstract要約: HSI(Human-Scene Interaction)の生成は、さまざまな下流タスクに不可欠な課題である。 本研究では,シーンとのインタラクションが,抽象的な物理的視点からシーンの空間占有と本質的に相互作用していることを論じる。 純粋な動きシーケンスを、見えないシーン占有と相互作用する人間の記録として扱うことで、動きのみのデータを大規模にペア化された人間-占有相互作用データベースに集約することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.732387568308816
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human-scene Interaction (HSI) generation is a challenging task and crucial for various downstream tasks. However, one of the major obstacles is the limited data scale. High-quality data with simultaneously captured human and 3D environments is rare, resulting in limited data diversity and complexity. In this work, we argue that interaction with a scene is essentially interacting with the space occupancy of the scene from an abstract physical perspective, leading us to a unified novel view of Human-Occupancy Interaction. By treating pure motion sequences as records of humans interacting with invisible scene occupancy, we can aggregate motion-only data into a large-scale paired human-occupancy interaction database: Motion Occupancy Base (MOB). Thus, the need for costly paired motion-scene datasets with high-quality scene scans can be substantially alleviated. With this new unified view of Human-Occupancy interaction, a single motion controller is proposed to reach the target state given the surrounding occupancy. Once trained on MOB with complex occupancy layout, the controller could handle cramped scenes and generalize well to general scenes with limited complexity. With no GT 3D scenes for training, our method can generate realistic and stable HSI motions in diverse scenarios, including both static and dynamic scenes. Our code and data would be made publicly available at https://foruck.github.io/occu-page/.
• Abstract（参考訳）: HSI(Human-Scene Interaction)の生成は、さまざまな下流タスクに不可欠な課題である。 しかし、大きな障害の1つは、限られたデータスケールである。 同時にキャプチャされた人間と3D環境による高品質なデータはまれであり、データ多様性と複雑さが制限される。 本研究では,シーンとの相互作用は抽象的な物理的視点からシーンの空間占有と本質的に相互作用し,人間と空間の相互作用を統一した新しい視点へと導く。 純粋な動作シーケンスを、目に見えないシーンの占有者と相互作用する人間の記録として扱うことにより、動きのみのデータを大規模な対人・占有者相互作用データベースmob(motion occupancy base)に集約することができる。 したがって、高品質なシーンスキャンによるコスト対動シーンデータセットの必要性を大幅に軽減することができる。 この新たな統合された人間-職業相互作用の視点により、周囲の占有状況から目標状態に到達するための単一のモーションコントローラが提案される。 複雑な占有レイアウトを持つモブでトレーニングされたら、コントローラーは狭いシーンを扱い、複雑さの少ない一般的なシーンにうまく一般化することができる。 トレーニング用のGT 3Dシーンがないため、静的シーンと動的シーンの両方を含む様々なシナリオにおいて、現実的で安定したHSIモーションを生成できる。 私たちのコードとデータはhttps://foruck.github.io/occu-page/で公開されます。

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