論文の概要: HOIGS: Human-Object Interaction Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04016v1
• Date: Sun, 05 Apr 2026 08:27:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.875968
• Title: HOIGS: Human-Object Interaction Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: HOIGS:人間と物体の相互作用 ガウススプレイティング
• Authors: Taewoo Kim, Suwoong Yeom, Jaehyun Pyun, Geonho Cha, Dongyoon Wee, Joonsik Nam, Yun-Seong Jeong, Kyeongbo Kong, Suk-Ju Kang,
• Abstract要約: 複雑な人間とオブジェクトの相互作用で動的なシーンを再構築することは、コンピュータビジョンとグラフィックスの根本的な課題である。 本研究では,人間と物体間の相互作用による変形をモデル化したHuman-Object Interaction Gaussian Splatting (HOIGS)を提案する。 我々の手法は、最先端の人間中心と4Dガウスのアプローチを一貫して上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.156838849980847
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reconstructing dynamic scenes with complex human-object interactions is a fundamental challenge in computer vision and graphics. Existing Gaussian Splatting methods either rely on human pose priors while neglecting dynamic objects, or approximate all motions within a single field, limiting their ability to capture interaction-rich dynamics. To address this gap, we propose Human-Object Interaction Gaussian Splatting (HOIGS), which explicitly models interaction-induced deformation between humans and objects through a cross-attention-based HOI module. Distinct deformation baselines are employed to extract features: HexPlane for humans and Cubic Hermite Spline (CHS) for objects. By integrating these heterogeneous features, HOIGS effectively captures interdependent motions and improves deformation estimation in scenarios involving occlusion, contact, and object manipulation. Comprehensive experiments on multiple datasets demonstrate that our method consistently outperforms state-of-the-art human-centric and 4D Gaussian approaches, highlighting the importance of explicitly modeling human-object interactions for high-fidelity reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 複雑な人間とオブジェクトの相互作用で動的なシーンを再構築することは、コンピュータビジョンとグラフィックスの根本的な課題である。 既存のガウシアン・スプレイティング法は、動的対象を無視しながら人間のポーズ先を頼りにするか、または1つのフィールド内の全ての動きを近似し、相互作用に富むダイナミクスを捉える能力を制限する。 このギャップに対処するために,人間と物体の相互作用による変形を,横断的意図に基づくHOIモジュールを通して明示的にモデル化するHuman-Object Interaction Gaussian Splatting (HOIGS)を提案する。 HexPlane for human と Cubic Hermite Spline (CHS) for objects である。 これらの不均一な特徴を統合することで、HOIGSは相互依存運動を効果的に捕捉し、閉塞、接触、オブジェクト操作を含むシナリオにおける変形推定を改善する。 複数のデータセットに対する総合的な実験により、我々の手法は最先端の人間中心と4Dガウスのアプローチを一貫して上回り、高忠実度再構築のための人間と物体の相互作用を明示的にモデル化することの重要性を強調した。

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