論文の概要: CLUTCH: Contextualized Language model for Unlocking Text-Conditioned Hand motion modelling in the wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17770v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 19:02:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 18:01:41.108041
• Title: CLUTCH: Contextualized Language model for Unlocking Text-Conditioned Hand motion modelling in the wild
• Title（参考訳）: CLUTCH:野生におけるテキスト記述型ハンドモーションモデリングのための文脈言語モデル
• Abstract要約: 我々は32Kの3Dハンドモーションシーケンスとアライメントテキストからなるデータセットである「3D Hands in the Wild」(3D-HIW)を紹介する。 次に, LLMに基づく手動アニメーションシステムであるCLUTCHを提案する。 (a) ShiFT, (b) 手動をトークン化する新しいVQ-VAEアーキテクチャ, (b) LLMを微調整する幾何学的洗練段階である。 テキスト・トゥ・モーション・アンド・モーション・トゥ・テキストタスクにおける最先端性能の実証実験により、拡張性のある手動モデリングのための最初のベンチマークが確立された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.0322780136795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hands play a central role in daily life, yet modeling natural hand motions remains underexplored. Existing methods that tackle text-to-hand-motion generation or hand animation captioning rely on studio-captured datasets with limited actions and contexts, making them costly to scale to "in-the-wild" settings. Further, contemporary models and their training schemes struggle to capture animation fidelity with text-motion alignment. To address this, we (1) introduce '3D Hands in the Wild' (3D-HIW), a dataset of 32K 3D hand-motion sequences and aligned text, and (2) propose CLUTCH, an LLM-based hand animation system with two critical innovations: (a) SHIFT, a novel VQ-VAE architecture to tokenize hand motion, and (b) a geometric refinement stage to finetune the LLM. To build 3D-HIW, we propose a data annotation pipeline that combines vision-language models (VLMs) and state-of-the-art 3D hand trackers, and apply it to a large corpus of egocentric action videos covering a wide range of scenarios. To fully capture motion in-the-wild, CLUTCH employs SHIFT, a part-modality decomposed VQ-VAE, which improves generalization and reconstruction fidelity. Finally, to improve animation quality, we introduce a geometric refinement stage, where CLUTCH is co-supervised with a reconstruction loss applied directly to decoded hand motion parameters. Experiments demonstrate state-of-the-art performance on text-to-motion and motion-to-text tasks, establishing the first benchmark for scalable in-the-wild hand motion modelling. Code, data and models will be released.
• Abstract（参考訳）: 手は日常生活において中心的な役割を担っているが、自然な手の動きをモデル化するには未熟である。 テキスト・トゥ・ハンドモーション生成や手動アニメーションのキャプションに対処する既存の方法は、アクションとコンテキストが制限されたスタジオキャプチャデータセットに依存しているため、"イン・ザ・ワイルド"な設定にスケールするのにコストがかかる。 さらに、同時代のモデルとそのトレーニングスキームは、テキストモーションアライメントによるアニメーションの忠実さの獲得に苦慮している。 これを解決するために、(1)32Kの3Dハンドモーションシーケンスとアライメントテキストからなるデータセットである「野生の3Dハンド」(3D-HIW)を導入し、(2)LLMベースの手動アニメーションシステムであるCLUTCHを提案する。 (a)手の動きをトークン化する新しいVQ-VAEアーキテクチャShiFT b) LLMを微調整する幾何学的精錬段階。 3D-HIWを構築するために,視覚言語モデル(VLM)と最先端の3Dハンドトラッカーを組み合わせたデータアノテーションパイプラインを提案する。 CLUTCHは動きを完全に捉えるために、VQ-VAEを一部分解したShiFTを採用し、一般化と再構築の精度を向上させる。 最後に、アニメーションの質を向上させるために、CLUTCHをデコードされた手の動きパラメータに直接適用した再構成損失と併用する幾何学的洗練ステージを導入する。 実験では、テキスト・トゥ・モーションおよびモーション・トゥ・テキストタスクにおける最先端の性能を実証し、拡張性のある手動モデリングのための最初のベンチマークを確立した。 コード、データ、モデルがリリースされる。

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