論文の概要: GenHeld: Generating and Editing Handheld Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05059v3
• Date: Sat, 15 Jun 2024 03:10:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 02:10:30.452586
• Title: GenHeld: Generating and Editing Handheld Objects
• Title（参考訳）: GenHeld: ハンドヘルドオブジェクトの生成と編集
• Authors: Chaerin Min, Srinath Sridhar,
• Abstract要約: 我々は3次元ハンドモデルや2次元画像に条件付き保持オブジェクトを合成する逆問題にGenHeldを提案する。 GenHeld 3Dは、オブジェクトコードと呼ばれるコンパクトなオブジェクト表現を使用して、大きなデータセットから可塑性保持オブジェクトを選択することができる。 GenHeld 2Dは、GenHeld 3Dの能力と拡散ベースの画像編集を組み合わせることで動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6078215038168473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Grasping is an important human activity that has long been studied in robotics, computer vision, and cognitive science. Most existing works study grasping from the perspective of synthesizing hand poses conditioned on 3D or 2D object representations. We propose GenHeld to address the inverse problem of synthesizing held objects conditioned on 3D hand model or 2D image. Given a 3D model of hand, GenHeld 3D can select a plausible held object from a large dataset using compact object representations called object codes.The selected object is then positioned and oriented to form a plausible grasp without changing hand pose. If only a 2D hand image is available, GenHeld 2D can edit this image to add or replace a held object. GenHeld 2D operates by combining the abilities of GenHeld 3D with diffusion-based image editing. Results and experiments show that we outperform baselines and can generate plausible held objects in both 2D and 3D. Our experiments demonstrate that our method achieves high quality and plausibility of held object synthesis in both 3D and 2D.
• Abstract（参考訳）: グラスピングは、ロボット工学、コンピュータビジョン、認知科学において長年研究されてきた重要な人間の活動である。 既存の研究の多くは、3次元または2次元のオブジェクト表現に条件付けされた手ポーズの合成の観点から把握することを研究している。 我々は3次元ハンドモデルや2次元画像に条件付き保持オブジェクトを合成する逆問題にGenHeldを提案する。 GenHeld 3Dは3Dモデルによってオブジェクトコードと呼ばれるコンパクトなオブジェクト表現を用いて大きなデータセットから可塑性保持オブジェクトを選択できる。 もし2Dハンドイメージが利用可能であれば、GenHeld 2Dはこの画像を編集して保持されているオブジェクトを追加したり置き換えたりできる。 GenHeld 2Dは、GenHeld 3Dの能力と拡散ベースの画像編集を組み合わせることで動作する。 結果と実験により, 2次元および3次元の両方において, ベースラインを上回り, 保持可能な物体を生成できることが判明した。 実験により,本手法は3次元および2次元の両方で保持対象合成の精度と妥当性を実証した。

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