論文の概要: "Set It Up!": Functional Object Arrangement with Compositional Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11928v1
• Date: Mon, 20 May 2024 10:06:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 13:24:44.755852
• Title: "Set It Up!": Functional Object Arrangement with Compositional Generative Models
• Title（参考訳）: 『Set It Up!』:構成生成モデルによる機能的オブジェクトアレンジメント
• Authors: Yiqing Xu, Jiayuan Mao, Yilun Du, Tomas Lozáno-Pérez, Leslie Pack Kaebling, David Hsu,
• Abstract要約: 未特定命令の解釈を学習するためのフレームワークであるSetItUpを導入する。 研究デスク,ダイニングテーブル,コーヒーテーブルからなるデータセット上で,我々のフレームワークを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.205899984212074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies the challenge of developing robots capable of understanding under-specified instructions for creating functional object arrangements, such as "set up a dining table for two"; previous arrangement approaches have focused on much more explicit instructions, such as "put object A on the table." We introduce a framework, SetItUp, for learning to interpret under-specified instructions. SetItUp takes a small number of training examples and a human-crafted program sketch to uncover arrangement rules for specific scene types. By leveraging an intermediate graph-like representation of abstract spatial relationships among objects, SetItUp decomposes the arrangement problem into two subproblems: i) learning the arrangement patterns from limited data and ii) grounding these abstract relationships into object poses. SetItUp leverages large language models (LLMs) to propose the abstract spatial relationships among objects in novel scenes as the constraints to be satisfied; then, it composes a library of diffusion models associated with these abstract relationships to find object poses that satisfy the constraints. We validate our framework on a dataset comprising study desks, dining tables, and coffee tables, with the results showing superior performance in generating physically plausible, functional, and aesthetically pleasing object arrangements compared to existing models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,「2つのダイニングテーブルをセットアップする」など,機能的オブジェクトアレンジメントを作成するための不特定な指示を理解可能なロボットを開発する上での課題について考察する。 未特定命令の解釈を学習するためのフレームワークであるSetItUpを導入する。 SetItUpは少数のトレーニング例と人為的なプログラムスケッチを使って、特定のシーンタイプのアレンジルールを明らかにする。 オブジェクト間の抽象空間関係の中間グラフのような表現を活用することで、SetItUpは配置問題を2つのサブプロブレムに分解する。 一 限られたデータから配置パターンを学習し、 二 これらの抽象的な関係をオブジェクトのポーズに基礎付けること。 SetItUpは、大きな言語モデル(LLM)を活用して、制約を満たす制約として、新しいシーンにおけるオブジェクト間の抽象的な空間的関係を提案し、制約を満たすオブジェクトのポーズを見つけるために、これらの抽象的関係に関連する拡散モデルのライブラリを構成する。 研究用デスク,ダイニングテーブル,コーヒーテーブルからなるデータセット上で,本フレームワークの有効性を検証し,既存のモデルと比較して,物理的に可塑性,機能的,審美的に満足な物体配置を生成する上で,優れた性能を示した。

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