論文の概要: Controllable Human-Object Interaction Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03913v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 21:14:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 16:37:51.409339
• Title: Controllable Human-Object Interaction Synthesis
• Title（参考訳）: 制御可能な人間-物体相互作用合成
• Authors: Jiaman Li, Alexander Clegg, Roozbeh Mottaghi, Jiajun Wu, Xavier Puig, C. Karen Liu
• Abstract要約: 本稿では,物体の動きと人体の動きを同時に生成するCHOIS(C Controllable Human-Object Interaction Synthesis)を提案する。 我々は、言語記述、初期オブジェクトと人間の状態、およびスパースオブジェクトのウェイポイントが与えられた条件拡散モデルを使用する。 これらの問題を克服するために、生成した物体の動きと入力対象の経路点との整合性を改善するために、追加の監督としてオブジェクト幾何損失を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.45852197029363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthesizing semantic-aware, long-horizon, human-object interaction is critical to simulate realistic human behaviors. In this work, we address the challenging problem of generating synchronized object motion and human motion guided by language descriptions in 3D scenes. We propose Controllable Human-Object Interaction Synthesis (CHOIS), an approach that generates object motion and human motion simultaneously using a conditional diffusion model given a language description, initial object and human states, and sparse object waypoints. While language descriptions inform style and intent, waypoints ground the motion in the scene and can be effectively extracted using high-level planning methods. Naively applying a diffusion model fails to predict object motion aligned with the input waypoints and cannot ensure the realism of interactions that require precise hand-object contact and appropriate contact grounded by the floor. To overcome these problems, we introduce an object geometry loss as additional supervision to improve the matching between generated object motion and input object waypoints. In addition, we design guidance terms to enforce contact constraints during the sampling process of the trained diffusion model.
• Abstract（参考訳）: セマンティック・アウェア、ロングホリゾン、ヒューマン・オブジェクトの相互作用の合成は、現実的な人間の行動をシミュレートするために重要である。 本研究では,3次元シーンにおける言語記述に導かれる物体運動と人間の動きの同期化という課題を解決する。 本稿では,言語記述,初期オブジェクトと人間状態の条件付き拡散モデル,スパースオブジェクトのウェイポイントを用いて,物体の動きと人間の動きを同時に生成する制御可能な人間-物体相互作用合成(CHOIS)を提案する。 言語記述がスタイルと意図を知らせる一方で、waypointsはシーンの動作を接地し、ハイレベルな計画手法を使って効果的に抽出することができる。 拡散モデルの適用は、入力されたウェイポイントに沿った物体の動きを予測できず、正確なハンド・オブジェクトの接触と床に接する適切な接触を必要とする相互作用のリアリズムを保証することができない。 これらの問題を克服するために,生成した物体の動きと入力対象のウェイポイントとのマッチングを改善するため,追加の監督としてオブジェクト幾何損失を導入する。 さらに,訓練された拡散モデルのサンプリング過程において,接触制約を強制するためのガイダンス項を設計する。

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