論文の概要: HOIDiNi: Human-Object Interaction through Diffusion Noise Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15625v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 16:54:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.747
• Title: HOIDiNi: Human-Object Interaction through Diffusion Noise Optimization
• Title（参考訳）: HOIDiNi:拡散雑音最適化による人間と物体の相互作用
• Authors: Roey Ron, Guy Tevet, Haim Sawdayee, Amit H. Bermano,
• Abstract要約: テキスト駆動拡散フレームワークHOIDiNiについて述べる。 本研究は,テキストプロンプトのみによって駆動される複雑な制御可能なインタラクションを生成する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.4909071689015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present HOIDiNi, a text-driven diffusion framework for synthesizing realistic and plausible human-object interaction (HOI). HOI generation is extremely challenging since it induces strict contact accuracies alongside a diverse motion manifold. While current literature trades off between realism and physical correctness, HOIDiNi optimizes directly in the noise space of a pretrained diffusion model using Diffusion Noise Optimization (DNO), achieving both. This is made feasible thanks to our observation that the problem can be separated into two phases: an object-centric phase, primarily making discrete choices of hand-object contact locations, and a human-centric phase that refines the full-body motion to realize this blueprint. This structured approach allows for precise hand-object contact without compromising motion naturalness. Quantitative, qualitative, and subjective evaluations on the GRAB dataset alone clearly indicate HOIDiNi outperforms prior works and baselines in contact accuracy, physical validity, and overall quality. Our results demonstrate the ability to generate complex, controllable interactions, including grasping, placing, and full-body coordination, driven solely by textual prompts. https://hoidini.github.io.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト駆動拡散フレームワークHOIDiNiについて述べる。 HOI生成は、多様な運動多様体とともに厳密な接触加速度を誘導するので、非常に難しい。 現在の文献は現実主義と物理的正当性の間を行き来しているが、HOIDiNiは拡散雑音最適化(DNO)を用いて事前学習した拡散モデルの雑音空間を直接最適化し、その両方を達成する。 これは、主に手動接触位置を個別に選択するオブジェクト中心のフェーズと、このブループリントを実現するために全身の動きを洗練させる人間中心のフェーズの2つのフェーズに分割できるという我々の観察により実現可能となった。 この構造的アプローチは、運動の自然性を損なうことなく、正確に手オブジェクトの接触を可能にする。 GRABデータセットの定量的、質的、主観的な評価だけで、HOIDiNiは、接触精度、物理的妥当性、全体的な品質において、以前の作業やベースラインよりも優れていたことを明らかに示している。 本研究は,テキストのプロンプトによってのみ駆動される,把握,配置,全身協調など,複雑な制御可能なインタラクションを生成する能力を示す。 Hoidini.github.io

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