Мир в руках: Моделирование реалистичных взаимодействий

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет создавать правдоподобные видео симуляции того, как люди взаимодействуют с объектами, предсказывая изменения в окружающем мире.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Метод динамического моделирования движения (DWM) успешно воспроизводит физически достоверные симуляции с изменяющимся углом обзора, реагируя на действия руки, и демонстрирует обобщающую способность, корректно моделируя динамику действий в совершенно новых реальных сценах, например, открывание раздвижного окна.

Представлена модель Dexterous World Models (DWM) — видео-диффузионная платформа, обучающаяся предсказывать динамику взаимодействия человека с объектами на основе анализа сцен и движений рук.

Несмотря на прогресс в 3D-реконструкции, цифровые двойники окружения остаются статичными, ограничиваясь навигацией и визуализацией. В данной работе представлена концепция ‘Dexterous World Models’ — новый подход, использующий видео-диффузионные модели для симуляции реалистичной динамики взаимодействия человека с объектами. Предложенная модель, обученная на гибридном наборе данных, позволяет генерировать правдоподобные видео, демонстрирующие, как действия рук изменяют статичную 3D-сцену, сохраняя при этом пространственную и временную согласованность. Может ли этот подход стать основой для создания интерактивных цифровых двойников и эмулирования физического мира на основе действий пользователя?

За гранью пикселей: вызовы динамического понимания мира

Традиционные системы компьютерного зрения демонстрируют впечатляющие результаты в анализе статичных изображений, успешно распознавая объекты и их характеристики на неподвижных сценах. Однако, когда речь заходит о динамичных средах, где объекты взаимодействуют друг с другом и меняют свое положение во времени, эти системы сталкиваются со значительными трудностями. В отличие от анализа застывшей картинки, понимание происходящего в реальном мире требует учета не только визуальной информации, но и прогнозирования дальнейших изменений, что обусловлено сложностью отслеживания движений, предсказания траекторий и интерпретации взаимодействий между объектами. По сути, задача усложняется экспоненциально, поскольку необходимо не просто «видеть» сцену, а «понимать» ее развитие во времени, что требует принципиально новых подходов к обработке и анализу визуальной информации.

Точное предсказание эволюции сцены в ответ на действие требует понимания лежащих в ее основе физических законов и тонких взаимосвязей между объектами, что представляет собой серьезную проблему для существующих методов. Современные алгоритмы часто сталкиваются с трудностями при моделировании сложных взаимодействий, таких как трение, упругость или влияние жидкости, что приводит к неточным прогнозам. Например, предсказание траектории падающего предмета или реакции цепочки домино требует не просто распознавания объектов, но и учета их массы, скорости, коэффициента трения и других физических параметров. Разработка систем, способных к такому комплексному моделированию, требует интеграции знаний из областей физики, компьютерного зрения и машинного обучения, и является ключевой задачей для создания действительно «умных» систем восприятия окружающего мира.

Метод DWM успешно генерирует реалистичные симуляции видов от первого лица динамичных сцен на основе входного видео с действиями рук.

Декстерные модели мира: новая формулировка

Модель DWM использует видео-диффузионную модель для предсказания динамических изменений в видеопоследовательности. В качестве входных данных модель принимает как статические сцены, так и данные о ловких движениях человеческой руки. Диффузионная модель обучается предсказывать будущие кадры, условно генерируя их на основе комбинации этих двух типов входных данных. Это позволяет модели учитывать как базовый статический контекст сцены, так и изменения, вызванные манипуляциями с объектами рукой, обеспечивая более точное предсказание развития событий во времени.

В основе подхода DWM лежит разделение визуальных данных на статические элементы сцены и изменения, вызванные действиями. Моделирование динамики ограничивается изучением именно «остаточной динамики» — визуальных эффектов, непосредственно обусловленных выполняемым действием, таких как деформация объектов, перемещение частей и возникающие тени. Это позволяет исключить из рассмотрения постоянные характеристики окружения и сконцентрироваться на прогнозировании изменений, вызванных конкретным взаимодействием, что повышает точность и эффективность модели в предсказании эволюции сцены.

Использование предложенной формулировки позволяет получать реалистичные и когерентные прогнозы развития сцены в ответ на действия человека. Модель, фокусируясь на моделировании остаточных динамических изменений — визуальных последствий самого действия, а не всей сцены целиком — обеспечивает предсказуемость эволюции изображения. Это достигается за счет разделения статических элементов сцены и динамических изменений, вызванных взаимодействием, что позволяет точно воспроизводить визуальные последствия манипуляций с объектами и изменениями в окружающей среде. Такой подход обеспечивает последовательность предсказанных кадров и правдоподобность визуального результата при моделировании взаимодействия человека с виртуальной средой.

DWM моделирует динамику визуального восприятия от первого лица, возникающую при взаимодействии с трехмерной статической сценой, используя видео-диффузионную модель, обусловленную проекциями сцены и траекториями рук.

Обучение модели: данные для реализма

Для обучения DWM используется комбинация синтетических и реальных наборов данных, что позволяет обеспечить высокую надежность и производительность системы в различных условиях. Синтетические данные позволяют контролировать параметры окружения и генерировать большие объемы обучающих примеров, в то время как реальные данные, полученные из практических сценариев, обеспечивают адаптацию к непредсказуемым условиям и повышают обобщающую способность модели. Такое комбинированное обучение позволяет DWM эффективно функционировать в широком спектре ситуаций, включая как контролируемые лабораторные условия, так и реальные, динамично меняющиеся среды.

Для обучения модели DWM используются специализированные наборы данных TRUMANS и TASTE, предоставляющие синхронизированные данные о статических сценах, движениях рук и соответствующих динамических изменениях в этих сценах. Наборы данных включают в себя пары: изображение статической сцены, данные о положении и ориентации руки, а также изображение сцены после воздействия этой руки, что позволяет модели изучать причинно-следственные связи между действиями и их визуальными последствиями. Такая структура данных критически важна для обучения DWM прогнозированию динамических изменений, вызванных взаимодействием с окружающей средой.

Восстановление сцен высокой точности осуществляется посредством 3D Gaussian Splatting, метода, позволяющего эффективно представлять и рендерить сложные 3D-сцены с фотореалистичным качеством. Для точного захвата положения и ориентации рук используется оборудование Aria Glasses, обеспечивающее отслеживание движений рук в реальном времени с высокой степенью детализации. Комбинация этих технологий позволяет создавать детальные и правдоподобные данные для обучения DWM, необходимые для корректной интерпретации и взаимодействия с динамическими сценами.

Наш набор данных, собранный с помощью очков Aria, содержит пары видео: статичных сцен и видео реального взаимодействия с объектами.

Оптимизация для эффективности и точности

Для адаптации предварительно обученной диффузионной модели видео-заполнения используется метод LoRA, позволяющий эффективно учитывать движения рук посредством адаптивной нормализации (AdaLN). Этот подход заключается в тонкой настройке лишь небольшого числа параметров модели, что существенно снижает вычислительные затраты и потребление памяти по сравнению с полной переобучающей процедурой. Вместо изменения всех весов, LoRA вводит низкоранговые матрицы, которые добавляются к существующим слоям нормализации, позволяя модели быстро адаптироваться к новым условиям — в данном случае, к управлению генерацией видео на основе движений рук. Такой механизм обеспечивает сохранение генеративных способностей базовой модели, при этом значительно повышая эффективность процесса обучения и адаптации к конкретным задачам.

Использование LoRA позволило значительно снизить вычислительные затраты при адаптации предварительно обученной модели для восстановления видео, не жертвуя при этом её способностью к генерации реалистичного контента. Такой подход основан на тонкой настройке лишь небольшого числа параметров, что делает процесс обучения более эффективным и экономичным, сохраняя при этом ключевые характеристики исходной модели. Вместо переобучения всей сети, LoRA фокусируется на внесении небольших, но значимых изменений в существующие веса, что позволяет быстро адаптировать модель к новым задачам, таким как учет движений рук, без существенного увеличения требуемых ресурсов. Это особенно важно при работе с ресурсоемкими задачами, такими как обработка видео, где даже небольшое снижение вычислительной сложности может привести к значительным улучшениям в производительности и масштабируемости.

Исследования показали, что разработанная модель DWM демонстрирует способность генерировать связные и реалистичные видеопрогнозы, превосходя базовые методы по ключевым показателям качества. В частности, полученные результаты свидетельствуют о значительно более низких значениях LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity) и более высоких значениях PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) по сравнению с альтернативными подходами. Эти метрики указывают на улучшенное восприятие видео пользователем — более высокую степень сходства с реальным изображением и более низкий уровень шумов и искажений. Таким образом, DWM обеспечивает более качественный и правдоподобный видеоряд, что делает его перспективным решением для задач, требующих высокой точности и реалистичности видеопредсказаний.

Исследования показали, что использование инициализации на основе восстановления пропущенных фрагментов (inpainting) в модели DWM стабильно приводит к более высоким результатам в DreamSim — среде, предназначенной для оценки способности модели изучать динамику остаточных движений. Этот подход позволяет модели более эффективно осваивать и предсказывать сложные изменения в видеопоследовательности, демонстрируя превосходство над традиционными методами инициализации. По сути, DWM, используя inpainting, изначально получает более точное представление о скрытых динамических процессах, что положительно сказывается на качестве и реалистичности генерируемых видеопрогнозов и обеспечивает более плавные и последовательные движения в предсказываемых сценах.

DWM обеспечивает точное воздействие на целевой объект, адаптируясь к различным условиям движения руки.

Перспективы развития: к интеллектуальному взаимодействию

Разработанная динамическая модель мира (DWM) способна значительно расширить свои возможности благодаря интеграции с системами оценки действий. Используя такие инструменты, как VideoCLIP и LPIPS, система получает возможность анализировать предсказанные действия не только с точки зрения их физической правдоподобности, но и с точки зрения семантической согласованности и визуального качества. VideoCLIP позволяет оценить, насколько предсказанное действие соответствует общему контексту видео, а LPIPS — насколько оно реалистично и естественно выглядит для человеческого глаза. Такой подход позволяет создавать интеллектуальных агентов, способных не просто выполнять действия, но и оценивать их последствия, обеспечивая более плавное и правдоподобное взаимодействие со сложными виртуальными средами.

Разработка динамических моделей мира открывает перспективы для создания интерактивных агентов, способных предвидеть последствия своих действий и адекватно реагировать на сложные ситуации. Эти агенты, функционируя не просто как реактивные системы, а как сущности, способные к прогнозированию, могут оценивать вероятные исходы различных сценариев и выбирать оптимальные действия для достижения поставленных целей. В результате, взаимодействие с подобными агентами становится более естественным и интуитивно понятным, поскольку они демонстрируют понимание контекста и способны адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды, что особенно важно в задачах, требующих гибкости и принятия решений в реальном времени.

В дальнейшем исследования будут направлены на расширение возможностей DWM для обработки еще более сложных сцен и действий. Предполагается увеличение масштаба модели и усовершенствование алгоритмов, что позволит ей эффективно функционировать в разнообразных и динамичных средах. Такое развитие не только повысит реалистичность предсказываемых действий, но и откроет путь к созданию действительно захватывающих и интерактивных впечатлений, где виртуальные агенты смогут адаптироваться к сложным ситуациям и взаимодействовать с окружающей средой на качественно новом уровне. Это, в свою очередь, позволит использовать технологию в широком спектре приложений, от реалистичных симуляторов и обучающих программ до продвинутых игровых миров и интеллектуальных робототехнических систем.

Алгоритм DWM оценивает потенциальные действия, моделируя их выполнение и ранжируя по степени приближения к целевому состоянию.

Представленная работа демонстрирует изящный подход к моделированию мира, где предсказание визуальной динамики взаимодействия человека и объекта осуществляется посредством диффузионных моделей. Этот метод, фокусирующийся на обучении и прогнозировании изменений в сцене, обусловленных ловкими движениями рук, является ярким примером стремления к созданию невидимого интерфейса, который ощущается пользователем. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Цель представления — сделать неявные вычисления явными». В данном исследовании, явное моделирование динамики мира позволяет создавать более реалистичные и интуитивно понятные взаимодействия, где каждое изменение обосновано красотой и ясностью предсказания.

Куда Ведет Эта Дорога?

Представленные модели мира, имитирующие ловкость манипуляций, безусловно, демонстрируют прогресс в понимании динамики взаимодействия человека и окружающего мира. Однако, стоит признать, что элегантность предсказания визуальных последствий действий — лишь первый шаг. Истинное понимание требует не просто воспроизведения видимого, но и глубокого осмысления причинно-следственных связей, лежащих в основе этих взаимодействий. Остается открытым вопрос о том, как эти модели смогут выйти за рамки предопределенных сценариев и адаптироваться к непредсказуемым, новаторским действиям.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется преодоление текущих ограничений в понимании контекста. Модели, оперирующие лишь статичными сценами и траекториями рук, неизбежно сталкиваются с трудностями при интерпретации сложных, многогранных ситуаций. Необходимо стремиться к созданию систем, способных не просто «видеть», но и «чувствовать» намерение, предугадывать последствия, и даже, возможно, оценивать эстетическую ценность совершаемых действий — ведь, в конечном счете, функциональность без гармонии — лишь грубая сила.

Перспективы кажутся обнадеживающими, но путь к действительно интеллектуальным системам требует не только увеличения вычислительных мощностей и совершенствования алгоритмов, но и переосмысления самой концепции «понимания». Элегантность — не опция, а необходимость, когда речь идет о создании машин, способных не просто имитировать, но и дополнять человеческий разум.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.17907.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-23 05:04