論文の概要: KineDiff3D: Kinematic-Aware Diffusion for Category-Level Articulated Object Shape Reconstruction and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17137v1
• Date: Mon, 20 Oct 2025 04:15:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.300098
• Title: KineDiff3D: Kinematic-Aware Diffusion for Category-Level Articulated Object Shape Reconstruction and Generation
• Title（参考訳）: KineDiff3D: カテゴリーレベル人工物体形状再構成と生成のための運動認識拡散
• Authors: WenBo Xu, Liu Liu, Li Zhang, Ran Zhang, Hao Wu, Dan Guo, Meng Wang,
• Abstract要約: ノートパソコンや引き出しなどのアーティキュレートオブジェクトは、3D再構成とポーズ推定において重要な課題を示す。 そこで我々は, KineDiff3D: Kinematic-Aware Diffusion for Category-Level Articulated Object Shape Reconstruction and Generationを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.822034731724013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Articulated objects, such as laptops and drawers, exhibit significant challenges for 3D reconstruction and pose estimation due to their multi-part geometries and variable joint configurations, which introduce structural diversity across different states. To address these challenges, we propose KineDiff3D: Kinematic-Aware Diffusion for Category-Level Articulated Object Shape Reconstruction and Generation, a unified framework for reconstructing diverse articulated instances and pose estimation from single view input. Specifically, we first encode complete geometry (SDFs), joint angles, and part segmentation into a structured latent space via a novel Kinematic-Aware VAE (KA-VAE). In addition, we employ two conditional diffusion models: one for regressing global pose (SE(3)) and joint parameters, and another for generating the kinematic-aware latent code from partial observations. Finally, we produce an iterative optimization module that bidirectionally refines reconstruction accuracy and kinematic parameters via Chamfer-distance minimization while preserving articulation constraints. Experimental results on synthetic, semi-synthetic, and real-world datasets demonstrate the effectiveness of our approach in accurately reconstructing articulated objects and estimating their kinematic properties.
• Abstract（参考訳）: ノートパソコンや引き出しなどのアーティキュレートされた物体は、多部構造と様々な関節構成による3次元再構成とポーズ推定に大きな課題を示し、様々な状態に構造的多様性をもたらす。 これらの課題に対処するために,KineDiff3D: Kinematic-Aware Diffusion for Category-Level Articulated Object Shape Reconstruction and Generationを提案する。 具体的には、まず、新しいKinematic-Aware VAE(KA-VAE)を用いて、完全幾何(SDF)、関節角、部分分割を構造化潜在空間にエンコードする。 さらに,グローバルポーズ(SE(3))とジョイントパラメータの回帰のための条件拡散モデルと,部分的な観測からキネマティック・アウェア・ラテントコードを生成するための条件拡散モデルを用いる。 最後に, 音節制約を保ちながら, チャムファー距離最小化による再現精度と運動パラメータを双方向に改善する反復最適化モジュールを提案する。 合成, 半合成, 実世界のデータセットによる実験結果から, 調音対象を正確に再構成し, 運動特性を推定する手法の有効性が示された。

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