Ожившие взаимодействия: Генерация 4D-анимации человека и объектов без данных захвата движения

Автор: Денис Аветисян

Новая методика позволяет создавать реалистичные и динамичные сцены взаимодействия человека с предметами, используя лишь изображения и видео, без необходимости использования сложных систем захвата движения.

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"

В рамках предложенной архитектуры AnchorHOI, взаимодействие объектов моделируется посредством двух последовательных этапов: композиции взаимодействий и синтеза движения, что позволяет комплексно описывать и генерировать сложные сцены.

Предложен фреймворк AnchorHOI, использующий дистилляцию априорных знаний из диффузионных моделей и привязку к ключевым точкам для генерации 4D взаимодействий человека и объектов.

Несмотря на значительный прогресс в генерации 4D взаимодействий человека и объектов (HOI) на основе текстовых запросов, масштабируемость существующих методов ограничена недостатком масштабных 4D-датасетов. В данной работе представлена система AnchorHOI: Zero-shot Generation of 4D Human-Object Interaction via Anchor-based Prior Distillation, использующая гибридные априорные знания из диффузионных моделей изображений и видео, а также разработанную стратегию дистилляции априорных знаний на основе «якорных» представлений (NeRF и ключевых точек). Предложенный подход позволяет генерировать реалистичные и динамичные 4D взаимодействия без использования данных захвата движения. Сможет ли данная методика стать основой для создания интерактивных виртуальных сред и реалистичной компьютерной графики?

Вызов Реалистичного Моделирования Взаимодействий

Создание реалистичных и разнообразных последовательностей 4D взаимодействия человека и объекта (HOI) остается сложной задачей в области компьютерного зрения. Существующие методы часто сталкиваются с трудностями в одновременном обеспечении как достоверности человеческих движений, так и согласованности манипуляций с объектами, что приводит к неестественным взаимодействиям. Несмотря на значительный прогресс в генерации отдельных кадров или коротких клипов, воссоздание продолжительных и правдоподобных сценариев взаимодействия требует учета сложных физических ограничений, а также вариативности человеческого поведения. По этой причине, разработка алгоритмов, способных генерировать HOI-последовательности, которые были бы не только визуально правдоподобными, но и физически обоснованными, представляет собой актуальную и важную задачу для дальнейших исследований в области искусственного интеллекта и робототехники.

Существующие методы генерации взаимодействий человека и объектов часто демонстрируют ограниченную реалистичность, что приводит к неестественным и неубедительным последовательностям движений. Проблема заключается в сложном сочетании правдоподобной человеческой моторики и когерентной манипуляции с объектами — недостаточное внимание к физическим ограничениям и нюансам взаимодействия приводит к неестественным позам, рывкам и нелогичным траекториям движения. В результате, сгенерированные сцены могут казаться искусственными и неправдоподобными, что ограничивает их применение в таких областях, как робототехника, виртуальная реальность и создание цифровых двойников.

Сложность точного моделирования взаимодействия человека и объекта обусловлена необходимостью учитывать тончайшие физические зависимости. Существующие методы часто упрощают эти связи, что приводит к неестественным движениям и манипуляциям. Для создания реалистичных сценариев требуется принципиально новый подход к генерации как движений человека, так и окружающей обстановки. Он должен учитывать не только кинематику, но и динамику взаимодействия, включая силу, импульс и трение, а также учитывать изменения в геометрии объектов и их взаимное влияние друг на друга. Такой подход позволит создавать не просто визуально правдоподобные, но и физически достоверные сцены взаимодействия, открывая новые возможности для компьютерного зрения и робототехники.

На увеличенных изображениях и при сравнении движения степень прозрачности указывает на амплитуду: чем ниже прозрачность, тем больше смещение.

AnchorHOI: Диффузия для Воссоздания Движений

AnchorHOI использует возможности диффузионных моделей для изображений и видео с целью создания фреймворка для генерации 4D взаимодействий человека с объектами (HOI) без необходимости предварительного обучения на конкретных примерах. В основе подхода лежит генерация новых сцен HOI путем диффузии в пространстве латентных представлений, что позволяет синтезировать динамичные 3D-сцены, не требуя ручной аннотации или предварительно собранных датасетов. Такая архитектура позволяет создавать разнообразные и реалистичные взаимодействия, используя лишь общие знания, полученные диффузионной моделью из больших объемов данных изображений и видео. Фреймворк обеспечивает возможность «zero-shot» генерации, то есть создания новых HOI, которые не встречались в процессе обучения модели.

В основе AnchorHOI лежит использование ключевых точек — точек тела и точек контакта — в качестве промежуточного представления для извлечения априорных знаний о движении из видеоданных. Этот подход позволяет системе оперировать с абстрактными представлениями о позах и взаимодействиях, а не напрямую с пикселями видео. Ключевые точки служат своего рода «скелетом» движения, позволяя эффективно кодировать и передавать информацию о динамике сцены. Использование этих точек в качестве промежуточного этапа позволяет модели обобщать и синтезировать новые движения, даже если они не присутствуют в обучающих данных, поскольку модель учится распознавать и воспроизводить базовые паттерны движения, определяемые положением и изменением ключевых точек.

Система AnchorHOI использует расширение нейронного поля излучения (NeRF), известное как Anchor NeRF, для эффективной композиции сцен и взаимодействий на основе данных, полученных с помощью диффузионных моделей. Anchor NeRF позволяет представлять сцену как непрерывное поле, где плотность и цвет в каждой точке определяют видимость и внешний вид. Используя якорные ключевые точки — точки тела и контакта — в качестве промежуточного представления, система может направлять процесс диффузии и генерировать 3D-сцены с согласованными взаимодействиями. Данный подход обеспечивает возможность воссоздания сложных динамических сцен, где объекты и персонажи взаимодействуют друг с другом в реалистичной манере, благодаря эффективному кодированию и реконструкции информации о движении и геометрии.

Генерация динамических 3D-сцен с использованием данного подхода обеспечивает повышенный уровень реализма и когерентности благодаря возможности синтеза сложных взаимодействий и движений. В отличие от традиционных методов, которые часто страдают от неправдоподобной анимации или несогласованности в поведении объектов, данная система использует диффузионные модели для создания более правдоподобных и физически корректных сцен. Когерентность достигается за счет использования промежуточного представления в виде ключевых точек (якорных точек), что позволяет поддерживать согласованность движений и взаимодействий между объектами на протяжении всей сцены. Это особенно важно для сложных взаимодействий, требующих точной координации движений, таких как манипуляции с объектами или взаимодействие между персонажами.

Исследования показали, что использование привязанных NeRF и ключевых точек значительно улучшает производительность системы.

Оценка Сгенерированных Взаимодействий: Методология и Результаты

Для точного обнаружения и сегментации людей и объектов в генерируемых сценах, в рамках разработанной системы используются методы OpenPose и Grounded-SAM. OpenPose обеспечивает распознавание и отслеживание поз людей, выделяя ключевые точки скелета, что необходимо для реалистичного взаимодействия. Grounded-SAM, в свою очередь, выполняет сегментацию объектов на изображении, определяя их границы и позволяя системе понимать, какие объекты присутствуют в сцене и где они расположены. Комбинация этих методов обеспечивает высокую точность определения пространственного расположения объектов и людей, что является критически важным для создания правдоподобных взаимодействий.

Для обеспечения реалистичной позы и формы человека в процессе взаимодействия используется параметрическая модель тела SMPL-X. SMPL-X представляет собой расширение модели SMPL, позволяющее моделировать более широкий диапазон поз и форм тела, включая детализированные выражения, такие как выражение лица и форму тела. Это достигается за счет использования параметрического представления, где тело человека описывается набором параметров, позволяющих контролировать различные аспекты его формы и позы. Применение SMPL-X позволяет генерировать правдоподобные и анатомически корректные движения и формы человеческих персонажей в создаваемых интерактивных сценах, что является критически важным для достижения реалистичного визуального восприятия.

Для оценки семантической согласованности и визуального качества сгенерированных изображений использовались метрики CLIP Score и GPT-4V. Результаты показали, что предложенный подход демонстрирует наивысший средний показатель CLIP Score среди протестированных методов, как для 3D, так и для 4D генерации. Это указывает на высокую степень соответствия сгенерированных изображений текстовым запросам и общую реалистичность визуального представления сцены. Использование обеих метрик позволило комплексно оценить качество генерации, учитывая как семантическую точность, так и визуальное восприятие.

В ходе экспериментов была продемонстрирована возможность генерации взаимодействий для ранее не встречавшихся комбинаций объектов и действий, что подтверждает способность системы к обобщению. Оценка, проведенная с использованием GPT-4V, показала, что сгенерированные изображения стабильно выбирались моделью в качестве предпочтительных, основываясь на заданных критериях взаимодействия. Это свидетельствует о высоком качестве и реалистичности сгенерированных сцен, даже при отсутствии обучающих данных для конкретных комбинаций объектов и действий, подтверждая потенциал системы для создания разнообразных и правдоподобных взаимодействий.

Перспективы и Область Применения

Система AnchorHOI открывает возможности для создания удивительно реалистичных виртуальных сред, которые находят применение в различных областях, от тренировочных симуляций до иммерсивных развлечений. Благодаря способности генерировать правдоподобные взаимодействия между людьми и объектами, эта технология позволяет создавать сценарии, максимально приближенные к реальности. Это особенно ценно для подготовки специалистов в критически важных областях, таких как медицина, авиация или аварийно-спасательные службы, где отработка навыков в безопасной и контролируемой среде имеет первостепенное значение. Кроме того, AnchorHOI способствует развитию интерактивных развлечений нового поколения, предлагая пользователям беспрецедентный уровень погружения и реализма в виртуальных мирах, что делает взаимодействие с цифровой средой более естественным и интуитивно понятным.

Сгенерированные данные открывают новые возможности для совершенствования навыков манипулирования роботами, позволяя им взаимодействовать с объектами и людьми более естественно и интуитивно. Используя реалистичные сценарии взаимодействия человек-объект, роботы могут обучаться распознаванию различных предметов, предсказыванию намерений человека и адаптации своих действий для безопасного и эффективного сотрудничества. Такой подход позволяет преодолеть ограничения традиционных методов обучения роботов, требующих ручного программирования или трудоемкой сборки датасетов, и приближает нас к созданию роботов-помощников, способных к гибкому и адаптивному взаимодействию в реальных условиях. Обучение на сгенерированных данных позволяет роботам осваивать сложные манипуляции, такие как передача предметов, совместная сборка или оказание помощи в бытовых задачах, значительно расширяя сферу их применения.

Предстоящие исследования направлены на расширение спектра генерируемых взаимодействий и повышение степени контроля над ними. Ученые стремятся к созданию более разнообразных и сложных сценариев, включающих более широкий набор действий и объектов. Это предполагает разработку алгоритмов, способных моделировать не только простые манипуляции, но и кооперативные действия, сложные последовательности операций и адаптацию к изменяющимся условиям окружающей среды. Особое внимание уделяется возможности точной настройки параметров взаимодействия, что позволит создавать персонализированные сценарии для различных задач, таких как обучение роботов, разработка виртуальной реальности и создание реалистичных симуляций.

Оптимизации, достигнутые благодаря интеграции DeepFloyd и MVDream, значительно ускорили и повысили эффективность генерации высококачественных 4D последовательностей человеко-объектного взаимодействия (HOI). Эти усовершенствования позволяют создавать реалистичные и динамичные сцены с повышенной детализацией и плавностью движений. Проведенные пользовательские исследования демонстрируют, что разработанная система достигает передовых результатов в области качества генерируемых данных, превосходя существующие аналоги по субъективной оценке реалистичности и правдоподобности взаимодействия. Полученные результаты открывают новые возможности для использования в широком спектре приложений, включая создание обучающих симуляторов, разработку систем виртуальной реальности и улучшение навыков манипулирования роботов.

Иллюстрация демонстрирует принцип работы якоря.

Представленная работа демонстрирует изящную эффективность в синтезе 4D взаимодействий человека и объектов, избегая необходимости в трудоемком сборе данных захвата движения. Этот подход, использующий дистилляцию априорных знаний из диффузионных моделей и анкорные ключевые точки, подчеркивает математическую чистоту решения. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Иногда лучшее решение — это самое простое». В данном случае, простота достигается за счет элегантного сочетания известных методов и приоритизации точности и реалистичности генерируемых взаимодействий, что соответствует стремлению к доказуемой корректности алгоритма, а не просто его работоспособности на тестовых данных. Использование анкорных ключевых точек обеспечивает структурную основу для реалистичной анимации, подтверждая, что эффективное решение должно быть гармоничным сочетанием симметрии и необходимости.

Что Дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность использования априорных знаний, дистиллированных из диффузионных моделей, для генерации взаимодействий человека и объектов. Однако, следует признать, что кажущаяся магия реалистичной 4D генерации зачастую скрывает недостаток строгой доказательности. Если решение выглядит как чудо — значит, инвариант не раскрыт. Будущие исследования должны быть направлены не только на увеличение реалистичности, но и на формализацию ограничений, гарантирующих физическую правдоподобность и семантическую корректность генерируемых взаимодействий.

Особое внимание заслуживает проблема обобщения. Модели, обученные на ограниченном наборе взаимодействий, неизбежно испытывают трудности при генерации новых, ранее не виденных сценариев. Необходимо разрабатывать методы, позволяющие моделировать не только конкретные действия, но и общие принципы физики и здравого смысла, определяющие поведение объектов и людей. В противном случае, мы рискуем создать системы, способные генерировать лишь вариации известных шаблонов, а не по-настоящему творческие и адаптивные взаимодействия.

Наконец, стоит задуматься о переходе от синтеза к пониманию. Генерация реалистичных 4D сцен — это лишь первый шаг. Истинная ценность заключается в способности модели анализировать и интерпретировать сложные взаимодействия, извлекать из них знания и использовать их для решения реальных задач. И тогда, возможно, кажущаяся магия генерации превратится в строгую математическую красоту.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.14095.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-17 07:46