論文の概要: Guiding Human-Object Interactions with Rich Geometry and Relations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20172v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 02:57:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:41.206941
• Title: Guiding Human-Object Interactions with Rich Geometry and Relations
• Title（参考訳）: リッチ幾何と人間-物体相互作用の誘導と関係
• Authors: Mengqing Xue, Yifei Liu, Ling Guo, Shaoli Huang, Changxing Ding,
• Abstract要約: 既存の手法では、物体の遠心点や人間に最も近い点のような単純化された物体表現に頼り、物理的に可算な運動を達成する。 ROGは、HOIに固有の関係をリッチな幾何学的詳細で表現する新しいフレームワークである。 ROGは, 合成HOIのリアリズム評価と意味的精度において, 最先端の手法を著しく上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.528466852204627
• License:
• Abstract: Human-object interaction (HOI) synthesis is crucial for creating immersive and realistic experiences for applications such as virtual reality. Existing methods often rely on simplified object representations, such as the object's centroid or the nearest point to a human, to achieve physically plausible motions. However, these approaches may overlook geometric complexity, resulting in suboptimal interaction fidelity. To address this limitation, we introduce ROG, a novel diffusion-based framework that models the spatiotemporal relationships inherent in HOIs with rich geometric detail. For efficient object representation, we select boundary-focused and fine-detail key points from the object mesh, ensuring a comprehensive depiction of the object's geometry. This representation is used to construct an interactive distance field (IDF), capturing the robust HOI dynamics. Furthermore, we develop a diffusion-based relation model that integrates spatial and temporal attention mechanisms, enabling a better understanding of intricate HOI relationships. This relation model refines the generated motion's IDF, guiding the motion generation process to produce relation-aware and semantically aligned movements. Experimental evaluations demonstrate that ROG significantly outperforms state-of-the-art methods in the realism and semantic accuracy of synthesized HOIs.
• Abstract（参考訳）: 人間のオブジェクト間相互作用(HOI)合成は、仮想現実のようなアプリケーションに没入的で現実的な体験を作り出すために不可欠である。 既存の手法では、物体の遠心点や人間に最も近い点のような単純化された物体表現に頼り、物理的に可算な運動を達成する。 しかし、これらのアプローチは幾何学的な複雑さを見落とし、最適下相互作用の忠実さをもたらす可能性がある。 この制限に対処するため,広義の幾何学的詳細を持つHOIに固有の時空間関係をモデル化する新しい拡散ベースフレームワークであるROGを導入する。 効率的なオブジェクト表現のために,オブジェクトメッシュから境界に焦点を絞った細かなキーポイントを選択し,オブジェクトの形状を包括的に表現することを保証する。 この表現は対話的距離場(IDF)の構築に使われ、ロバストなHOIダイナミクスを捉える。 さらに,空間的および時間的注意機構を統合した拡散に基づく関係モデルを構築し,複雑なHOI関係の理解を深める。 この関係モデルは、生成した動きのIDFを洗練させ、動き生成プロセスを誘導し、関係認識および意味的に整合した動きを生成する。 実験により、ROGは合成されたHOIの現実性と意味的精度において最先端の手法を著しく上回っていることが示された。

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