論文の概要: Dex2HOI: Dexterous Bimanual Two-Object Interaction Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.30444v1
• Date: Thu, 28 May 2026 18:15:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.163035
• Title: Dex2HOI: Dexterous Bimanual Two-Object Interaction Generation
• Title（参考訳）: Dex2HOI:Dexterous Bimanual Two-Object Interaction Generation
• Authors: Chrysa Pratikaki, Pablo Ruiz-Ponce, Jiankang Deng, Stefanos Zafeiriou, Rolandos Alexandros Potamias,
• Abstract要約: テキストからの単目的と二目的のHOI合成のための統一拡散モデルであるDex2HOIを提案する。 最終動作を合成するために,新しい手関係オブジェクト表現と統合されたモーションフュージョンネットワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.50095039264953
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advances in 4D Human-Object Interaction (HOI) generation have enabled increasingly realistic motion synthesis, particularly for single-object manipulation. Yet current research overlooks an inherent property of human behavior: people naturally coordinate both hands and manipulate multiple objects simultaneously. To address this gap, we present Dex2HOI, a unified diffusion model for single- and two-object HOI synthesis from text. At its core, Dex2HOI employs a Dual-Stream Diffusion approach, where each object is processed in a dedicated interaction stream and coordinated through bidirectional cross-attention. To synthesize the final motion, we introduce a Motion Fusion Network integrated with novel hand-relative object representations and contact-aware conditioning applied across the whole sequence. By sampling the diffusion process autoregressively over prefix-conditioned windows, Dex2HOI generates arbitrarily long sequences at real-time speed omitting redundant test-time optimization, achieving up to x540 inference speed-up over prior state-of-the-art methods. Extensive evaluation on both single- and two-object benchmarks demonstrates state-of-the-art quantitative results, marking a step beyond conventional single-object HOI generation and toward expressive multi-object manipulation. Code and models will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 近年の4Dヒューマン・オブジェクト・インタラクション(HOI)生成は、特に単一対象の操作において、より現実的な動き合成を可能にしている。 人は自然に両手を調整し、複数の物体を同時に操作する。 このギャップに対処するため,テキストからの単目的と二目的のHOI合成のための統一拡散モデルであるDex2HOIを提案する。 中心となるDex2HOIでは、Dual-Stream Diffusionアプローチを採用しており、各オブジェクトは専用のインタラクションストリームで処理され、双方向のクロスアテンションを通じてコーディネートされる。 最終動作を合成するために、新しい手関係オブジェクト表現と、全シーケンスにわたって適用された接触認識条件を統合したモーションフュージョンネットワークを導入する。 Dex2HOIは、プレフィックス条件付きウィンドウ上で自己回帰的に拡散過程をサンプリングすることにより、冗長なテスト時間最適化を省略するリアルタイムの長いシーケンスを任意に生成し、従来の最先端手法よりも最大でx540推論速度アップを達成する。 単目的と二目的のベンチマークの広範囲な評価は、従来の単目的のHOI生成を超越し、表現力のある多目的操作へ向けた、最先端の定量的結果を示している。 コードとモデルは受け入れ次第リリースされる。

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