Fugu-MT 論文翻訳(概要): ChainHOI: Joint-based Kinematic Chain Modeling for Human-Object Interaction Generation

論文の概要: ChainHOI: Joint-based Kinematic Chain Modeling for Human-Object Interaction Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13130v1
Date: Mon, 17 Mar 2025 12:55:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-18 14:56:58.283932
Title: ChainHOI: Joint-based Kinematic Chain Modeling for Human-Object Interaction Generation
Title（参考訳）: Chainhoi:人間と物体の相互作用生成のための関節型キネマティックチェインモデリング
Authors: Ling-An Zeng, Guohong Huang, Yi-Lin Wei, Shengbo Gu, Yu-Ming Tang, Jingke Meng, Wei-Shi Zheng,
Abstract要約: ChainHOIはテキスト駆動型ヒューマンオブジェクトインタラクション生成の新しいアプローチである。結合鎖と運動鎖の両方のレベルでの相互作用を明示的にモデル化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.777159581915658
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose ChainHOI, a novel approach for text-driven human-object interaction (HOI) generation that explicitly models interactions at both the joint and kinetic chain levels. Unlike existing methods that implicitly model interactions using full-body poses as tokens, we argue that explicitly modeling joint-level interactions is more natural and effective for generating realistic HOIs, as it directly captures the geometric and semantic relationships between joints, rather than modeling interactions in the latent pose space. To this end, ChainHOI introduces a novel joint graph to capture potential interactions with objects, and a Generative Spatiotemporal Graph Convolution Network to explicitly model interactions at the joint level. Furthermore, we propose a Kinematics-based Interaction Module that explicitly models interactions at the kinetic chain level, ensuring more realistic and biomechanically coherent motions. Evaluations on two public datasets demonstrate that ChainHOI significantly outperforms previous methods, generating more realistic, and semantically consistent HOIs. Code is available \href{https://github.com/qinghuannn/ChainHOI}{here}.
Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト駆動型ヒューマンオブジェクトインタラクション(HOI)生成の新しいアプローチであるChainHOIを提案する。トークンとしてフルボディポーズを用いた相互作用を暗黙的にモデル化する既存の方法とは異なり、結合レベルの相互作用を明示的にモデル化することは、潜在ポーズ空間における相互作用をモデル化するのではなく、結合間の幾何学的および意味的な関係を直接キャプチャするので、現実的なHOIを生成するのにより自然で効果的である、と我々は主張する。この目的のために、ChainHOIは、オブジェクトとの潜在的な相互作用をキャプチャする新しいジョイントグラフと、結合レベルでの相互作用を明示的にモデル化する生成時空間グラフ畳み込みネットワークを導入している。さらに、運動連鎖レベルでの相互作用を明示的にモデル化し、より現実的でバイオメカニカルなコヒーレントな動きを確実にするキネマティクスに基づく相互作用モジュールを提案する。 2つの公開データセットの評価は、ChainHOIが従来の方法よりも大幅に優れ、より現実的でセマンティックに一貫性のあるHOIを生成することを示している。コードは href{https://github.com/qinghuannn/ChainHOI}{here} で入手できる。

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