論文の概要: 4DHands: Reconstructing Interactive Hands in 4D with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20330v1
• Date: Thu, 30 May 2024 17:59:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 12:50:16.768095
• Title: 4DHands: Reconstructing Interactive Hands in 4D with Transformers
• Title（参考訳）: 4DHands: 4Dのインタラクティブハンドをトランスフォーマーで再構築
• Authors: Dixuan Lin, Yuxiang Zhang, Mengcheng Li, Yebin Liu, Wei Jing, Qi Yan, Qianying Wang, Hongwen Zhang,
• Abstract要約: 4DHandsは,対話型ハンドメッシュとそのモノクラー入力からの相対移動を回復するための頑健なアプローチである。 我々は新しいトークン化と機能融合戦略を備えたトランスフォーマーベースのアーキテクチャを開発する。 提案手法の有効性を,いくつかのベンチマークデータセットで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.983309206845036
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce 4DHands, a robust approach to recovering interactive hand meshes and their relative movement from monocular inputs. Our approach addresses two major limitations of previous methods: lacking a unified solution for handling various hand image inputs and neglecting the positional relationship of two hands within images. To overcome these challenges, we develop a transformer-based architecture with novel tokenization and feature fusion strategies. Specifically, we propose a Relation-aware Two-Hand Tokenization (RAT) method to embed positional relation information into the hand tokens. In this way, our network can handle both single-hand and two-hand inputs and explicitly leverage relative hand positions, facilitating the reconstruction of intricate hand interactions in real-world scenarios. As such tokenization indicates the relative relationship of two hands, it also supports more effective feature fusion. To this end, we further develop a Spatio-temporal Interaction Reasoning (SIR) module to fuse hand tokens in 4D with attention and decode them into 3D hand meshes and relative temporal movements. The efficacy of our approach is validated on several benchmark datasets. The results on in-the-wild videos and real-world scenarios demonstrate the superior performances of our approach for interactive hand reconstruction. More video results can be found on the project page: https://4dhands.github.io.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,対話型ハンドメッシュの回復のための頑健なアプローチである4DHandsを紹介する。 本手法は,手動画像入力に対する統一解の欠如と,画像内の両手の位置関係の無視という,従来の手法の2つの大きな限界に対処する。 これらの課題を克服するために、新しいトークン化と機能融合戦略を備えたトランスフォーマーベースのアーキテクチャを開発する。 具体的には、手札に位置関係情報を埋め込むための関係認識型2手トークン化(RAT)手法を提案する。 このようにして、我々のネットワークは、片手と片手の両方の入力を処理し、相対的な手の位置を明示的に活用し、実世界のシナリオにおける複雑な手の動きの再構築を容易にする。 このようなトークン化は両手の相対関係を示すため、より効果的な特徴融合もサポートする。 この目的のために、我々はさらに時空間相互作用推論(SIR)モジュールを開発し、注意を払って4次元のトークンを融合し、それらを3次元の手メッシュと相対時間運動にデコードする。 提案手法の有効性を,いくつかのベンチマークデータセットで検証した。 In-the-wild video と real-world scenarios の結果は,対話型ハンドリコンストラクションにおける我々のアプローチの優れた性能を示している。 さらなるビデオ結果は、プロジェクトのページで見ることができる。

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