論文の概要: HOIDiffusion: Generating Realistic 3D Hand-Object Interaction Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12011v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 17:48:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 19:11:08.259578
• Title: HOIDiffusion: Generating Realistic 3D Hand-Object Interaction Data
• Title（参考訳）: HOIDiffusion:リアルな3Dハンドオブジェクトインタラクションデータを生成する
• Authors: Mengqi Zhang, Yang Fu, Zheng Ding, Sifei Liu, Zhuowen Tu, Xiaolong Wang,
• Abstract要約: 本研究では,現実的かつ多様な3次元ハンドオブジェクトインタラクションデータを生成するためのHOIDiffusionを提案する。 本モデルは,3次元手対象幾何学構造とテキスト記述を画像合成の入力として用いた条件拡散モデルである。 生成した3Dデータを6次元オブジェクトのポーズ推定学習に適用し,認識システムの改善に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.49031063635004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D hand-object interaction data is scarce due to the hardware constraints in scaling up the data collection process. In this paper, we propose HOIDiffusion for generating realistic and diverse 3D hand-object interaction data. Our model is a conditional diffusion model that takes both the 3D hand-object geometric structure and text description as inputs for image synthesis. This offers a more controllable and realistic synthesis as we can specify the structure and style inputs in a disentangled manner. HOIDiffusion is trained by leveraging a diffusion model pre-trained on large-scale natural images and a few 3D human demonstrations. Beyond controllable image synthesis, we adopt the generated 3D data for learning 6D object pose estimation and show its effectiveness in improving perception systems. Project page: https://mq-zhang1.github.io/HOIDiffusion
• Abstract（参考訳）: 3Dハンドオブジェクトのインタラクションデータは、データ収集プロセスのスケールアップにおけるハードウェア上の制約のため、ほとんどありません。 本稿では,現実的かつ多様な3次元ハンドオブジェクトインタラクションデータを生成するためのHOIDiffusionを提案する。 本モデルは,3次元手対象幾何学構造とテキスト記述を画像合成の入力として用いた条件拡散モデルである。 これは、構造とスタイルの入力を非交互に指定できるため、より制御可能で現実的な合成を提供する。 HOIDiffusionは、大規模な自然画像と数枚の人間の実演で事前訓練された拡散モデルを活用することで訓練される。 制御可能な画像合成以外にも、生成した3Dデータを用いて6次元オブジェクトのポーズ推定を学習し、認識システムの改善にその効果を示す。 プロジェクトページ: https://mq-zhang1.github.io/HOIDiffusion

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