論文の概要: Re-HOLD: Video Hand Object Interaction Reenactment via adaptive Layout-instructed Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16942v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 14:18:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:37:05.699042
• Title: Re-HOLD: Video Hand Object Interaction Reenactment via adaptive Layout-instructed Diffusion Model
• Title（参考訳）: Re-HOLD:適応レイアウト指示拡散モデルによるビデオハンドオブジェクトインタラクションの再現
• Authors: Yingying Fan, Quanwei Yang, Kaisiyuan Wang, Hang Zhou, Yingying Li, Haocheng Feng, Errui Ding, Yu Wu, Jingdong Wang,
• Abstract要約: 本稿では,適応的レイアウト指示拡散モデル(Re-HOLD)によるヒューマンオブジェクトインタラクション(HOI)に着目した新しいビデオ再現フレームワークを提案する。 私たちのキーとなる洞察は、それぞれ手とオブジェクトに特別なレイアウト表現を採用することです。 HOIの生成品質をさらに向上するため,手と物体の対話型音質向上モジュールを設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.90370736032115
• License:
• Abstract: Current digital human studies focusing on lip-syncing and body movement are no longer sufficient to meet the growing industrial demand, while human video generation techniques that support interacting with real-world environments (e.g., objects) have not been well investigated. Despite human hand synthesis already being an intricate problem, generating objects in contact with hands and their interactions presents an even more challenging task, especially when the objects exhibit obvious variations in size and shape. To cope with these issues, we present a novel video Reenactment framework focusing on Human-Object Interaction (HOI) via an adaptive Layout-instructed Diffusion model (Re-HOLD). Our key insight is to employ specialized layout representation for hands and objects, respectively. Such representations enable effective disentanglement of hand modeling and object adaptation to diverse motion sequences. To further improve the generation quality of HOI, we have designed an interactive textural enhancement module for both hands and objects by introducing two independent memory banks. We also propose a layout-adjusting strategy for the cross-object reenactment scenario to adaptively adjust unreasonable layouts caused by diverse object sizes during inference. Comprehensive qualitative and quantitative evaluations demonstrate that our proposed framework significantly outperforms existing methods. Project page: https://fyycs.github.io/Re-HOLD.
• Abstract（参考訳）: リップシンキングと身体運動に焦点をあてた現在のデジタルヒューマンスタディは、産業需要の増加に対応するには十分ではなく、現実世界の環境(例えば物体)との相互作用を支援するヒューマンビデオ生成技術は、十分に研究されていない。 人間の手合成は複雑な問題だが、手と対話する物体を生成することは、特に物体のサイズや形状が明らかに異なる場合、さらに難しい課題となる。 これらの問題に対処するために,適応型レイアウト命令拡散モデル(Re-HOLD)を用いて,人間-物体相互作用(HOI)に焦点を当てた新しいビデオ再現フレームワークを提案する。 私たちのキーとなる洞察は、それぞれ手とオブジェクトに特別なレイアウト表現を採用することです。 このような表現は、ハンドモデリングと多様な動き列へのオブジェクト適応を効果的に切り離すことができる。 HOIの生成品質をさらに向上するため,2つの独立したメモリバンクを導入し,手とオブジェクトの対話型音声強調モジュールを設計した。 また,多種多様なオブジェクトサイズに起因する不合理なレイアウトを適応的に調整するクロスオブジェクト再現シナリオのレイアウト調整戦略を提案する。 包括的質的・定量的評価は,提案手法が既存手法よりも優れていることを示す。 プロジェクトページ: https://fyycs.github.io/Re-HOLD

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