論文の概要: Human-Object Interaction with Vision-Language Model Guided Relative Movement Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18349v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 05:18:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 16:32:17.1192
• Title: Human-Object Interaction with Vision-Language Model Guided Relative Movement Dynamics
• Title（参考訳）: 相対運動ダイナミクスを導く視覚言語モデルとの人間と物体の相互作用
• Authors: Zekai Deng, Ye Shi, Kaiyang Ji, Lan Xu, Shaoli Huang, Jingya Wang,
• Abstract要約: 本稿では,統合されたオブジェクトインタラクションフレームワークを提案する。 静的シーンと動的オブジェクトとのインタラクションを言語コマンドを使って統一的に制御する。 我々のフレームワークは動的、調音的、静的なオブジェクト間の長い水平相互作用をサポートしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.43930233035367
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-Object Interaction (HOI) is vital for advancing simulation, animation, and robotics, enabling the generation of long-term, physically plausible motions in 3D environments. However, existing methods often fall short of achieving physics realism and supporting diverse types of interactions. To address these challenges, this paper introduces a unified Human-Object Interaction framework that provides unified control over interactions with static scenes and dynamic objects using language commands. The interactions between human and object parts can always be described as the continuous stable Relative Movement Dynamics (RMD) between human and object parts. By leveraging the world knowledge and scene perception capabilities of Vision-Language Models (VLMs), we translate language commands into RMD diagrams, which are used to guide goal-conditioned reinforcement learning for sequential interaction with objects. Our framework supports long-horizon interactions among dynamic, articulated, and static objects. To support the training and evaluation of our framework, we present a new dataset named Interplay, which includes multi-round task plans generated by VLMs, covering both static and dynamic HOI tasks. Extensive experiments demonstrate that our proposed framework can effectively handle a wide range of HOI tasks, showcasing its ability to maintain long-term, multi-round transitions. For more details, please refer to our project webpage: https://rmd-hoi.github.io/.
• Abstract（参考訳）: ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(HOI)は、シミュレーション、アニメーション、ロボット工学の進歩に不可欠であり、3D環境における長期的、物理的にもっともらしい動きの生成を可能にする。 しかし、既存の手法は物理リアリズムを達成でき、様々な種類の相互作用をサポートできないことが多い。 これらの課題に対処するために,静的シーンと動的オブジェクトとのインタラクションを言語コマンドを用いて統一的に制御する,統合されたヒューマンオブジェクトインタラクションフレームワークを提案する。 人間と物体の間の相互作用は、常に人間と物体の間の連続的な安定相対運動ダイナミクス(RMD)として記述できる。 視覚言語モデル(VLM)の世界の知識とシーン認識機能を活用することで,言語コマンドをMDダイアグラムに変換する。 我々のフレームワークは動的、調音的、静的なオブジェクト間の長い水平相互作用をサポートしている。 フレームワークのトレーニングと評価を支援するために,VLMが生成するマルチラウンドタスク計画を含むInterplayという新しいデータセットを提案する。 大規模な実験により,提案するフレームワークはHOIタスクを効果的に扱えることを示した。 詳細はプロジェクトのWebページを参照してください。

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