Руки и предметы: реалистичное видео будущего

от

Автор: Денис Аветисян

Новая методика позволяет создавать правдоподобные видеоролики взаимодействия рук с объектами, используя передовые алгоритмы машинного обучения.

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"
Предлагаемый подход к формированию представления о взаимодействии рук и объектов начинается с выделения масок, полученных с помощью VLM, управляемой цепочкой рассуждений (CoT), и SAM2, затем оценивает области контакта путём вычисления пересечения расширенных контуров рук и объектов, параллельно генерируя плотную карту глубины видео, после чего эти контуры, дополненные информацией о контакте, накладываются на карту глубины, формируя итоговое представление о взаимодействии.
Предлагаемый подход к формированию представления о взаимодействии рук и объектов начинается с выделения масок, полученных с помощью VLM, управляемой цепочкой рассуждений (CoT), и SAM2, затем оценивает области контакта путём вычисления пересечения расширенных контуров рук и объектов, параллельно генерируя плотную карту глубины видео, после чего эти контуры, дополненные информацией о контакте, накладываются на карту глубины, формируя итоговое представление о взаимодействии.

Представлена структура для генерации видео, основанная на обучении контактно-ориентированному представлению рук и объектов с использованием диффузионных моделей, обеспечивающая повышенный физический реализм и обобщение.

Генерация реалистичных видео взаимодействия рук с объектами представляет собой сложную задачу из-за трудностей моделирования физических ограничений и окклюзий. В данной работе, посвященной ‘Open-world Hand-Object Interaction Video Generation Based on Structure and Contact-aware Representation’, предложено новое решение, основанное на структуре и контактно-зависимом представлении, не требующем 3D-аннотаций. Предложенный подход позволяет модели изучать детальную физику взаимодействия и эффективно обобщать результаты на открытые, непредсказуемые сценарии. Способны ли подобные методы значительно расширить возможности робототехники и создания виртуальной реальности, обеспечивая более естественное и правдоподобное взаимодействие?

Реальность против Пикселей: Сложность Генерации Взаимодействий

Синтез реалистичного видео взаимодействия рук и объектов представляет собой сложную задачу, обусловленную необходимостью учета множества физических ограничений и тонких кинематических сигналов. Воспроизведение правдоподобного взаимодействия требует точного моделирования сил, действующих между рукой и объектом, включая трение, инерцию и гравитацию. Помимо этого, даже незначительные несоответствия в скорости и направлении движения могут привести к визуальным артефактам, разрушающим иллюзию реалистичности. Имитация таких нюансов, как адаптация хвата, распределение веса и естественные колебания объектов, требует продвинутых алгоритмов и детального понимания физики движения, что делает создание убедительного видео HOI особенно трудоемким и вычислительно сложным процессом.

Существующие методы генерации видео с взаимодействием рук и объектов часто сталкиваются с проблемой поддержания временной согласованности и физической правдоподобности. В результате, сгенерированные сцены нередко демонстрируют неестественное поведение объектов, которые могут казаться «парящими» в воздухе или не подчиняться законам физики. Это происходит из-за сложностей точного моделирования динамики взаимодействия, включая учет сил трения, инерции и гравитации на протяжении всей последовательности кадров. Отсутствие реалистичной физической симуляции приводит к визуальным артефактам, которые снижают убедительность сгенерированного видео и делают его неправдоподобным для зрителя, даже если визуальное качество изображения на первый взгляд кажется высоким.

Создание убедительных видеороликов, демонстрирующих взаимодействие рук и объектов, требует не только визуальной достоверности, но и глубокого понимания принципов манипулирования предметами. Исследования показывают, что простого воссоздания внешнего вида недостаточно: необходимо моделировать физические ограничения, такие как вес, трение и инерция, а также учитывать тонкие кинематические особенности движений рук. Эффективная генерация HOI-видео предполагает не только реалистичное отображение формы и текстуры объектов, но и правдоподобное моделирование сил, действующих между рукой и предметом в процессе взаимодействия. Только учитывая эти факторы, можно добиться создания видео, которое выглядит естественно и убедительно для зрителя, избегая эффекта «плавающих» или нереалистично движущихся объектов.

В отличие от существующих методов, таких как CogVideoX, Wan2.1 и двухэтапного FLOVD, демонстрирующих искажения, семантические ошибки и накопление ошибок, наш SCAR генерирует физически реалистичные и последовательные видео, благодаря совместному созданию предложенного представления HOI.
В отличие от существующих методов, таких как CogVideoX, Wan2.1 и двухэтапного FLOVD, демонстрирующих искажения, семантические ошибки и накопление ошибок, наш SCAR генерирует физически реалистичные и последовательные видео, благодаря совместному созданию предложенного представления HOI.

Структурное Представление для Реалистичного Взаимодействия

Наш метод использует представление, основанное на анализе структуры и контактов, объединяя контуры рук и объектов с картами глубины. Данное представление обеспечивает более полное описание сцены взаимодействия, поскольку контуры определяют форму и границы объектов, а карты глубины — трехмерную структуру и взаимное расположение. Комбинирование этих данных позволяет точно моделировать визуальные и физические свойства взаимодействия, в отличие от методов, использующих только двумерные изображения или отдельные признаки. Это обеспечивает более реалистичное и правдоподобное моделирование манипуляций с объектами и взаимодействий рук с окружающей средой.

Предлагаемое представление явно кодирует пространственные взаимосвязи и точки контакта между рукой и объектом, что является основой для генерации физически достоверных взаимодействий. Явное кодирование этих параметров позволяет моделировать реалистичные ограничения, возникающие при манипуляциях, например, предотвращение проникновения объектов друг в друга или учет сил трения в точках соприкосновения. Это обеспечивает возможность синтеза правдоподобных движений и реакций объектов на действия руки, что критически важно для создания убедительных визуальных эффектов и симуляций взаимодействия человек-объект. Более того, точное определение точек контакта необходимо для расчета сил и моментов, действующих на объект, что позволяет моделировать динамику взаимодействия с высокой степенью реализма.

Для обеспечения целостности структуры и когерентности между кадрами видео, глубинная информация представляется посредством ‘Video-Consistent Depth Estimator’. Данный оценщик глубины использует временную информацию из последовательности кадров для создания стабильных и согласованных карт глубины. Это позволяет избежать визуальных артефактов, таких как скачки или несоответствия глубины между соседними кадрами, что критически важно для реалистичного моделирования взаимодействий. Алгоритм основывается на анализе оптического потока и межфреймовой корреляции для точной оценки расстояния до объектов и поддержания структурной целостности сцены на протяжении всего видео.

Наша методика одновременно генерирует видео и представление взаимодействий на его основе, используя иерархический шумоподавитель, который обеспечивает согласованность между визуальными и интерактивными данными в едином латентном пространстве и позволяет учитывать как общие семантические аспекты, так и специфические детали каждой модальности.
Наша методика одновременно генерирует видео и представление взаимодействий на его основе, используя иерархический шумоподавитель, который обеспечивает согласованность между визуальными и интерактивными данными в едином латентном пространстве и позволяет учитывать как общие семантические аспекты, так и специфические детали каждой модальности.

Совместная Генерация для Когерентного и Правдоподобного Движения

Предлагаемый нами подход “Совместной генерации” (Joint-Generation Paradigm) осуществляет создание как представлений взаимодействия человека и объектов (Human-Object Interaction — HOI), так и соответствующего видеопотока одновременно. В отличие от последовательных методов, где HOI-представления генерируются первыми, а видео — затем, данный подход позволяет снизить накопление ошибок. Последовательная генерация часто приводит к несоответствиям между интерпретируемыми взаимодействиями и визуальным представлением, поскольку ошибки на первом этапе распространяются на последующие. Совместная генерация, напротив, обеспечивает согласованность между HOI и видео за счет одновременной оптимизации, повышая реалистичность и правдоподобность генерируемых сцен.

В основе предлагаемого подхода лежит иерархический совместный шумоподавитель (Hierarchical Joint Denoiser), который одновременно обрабатывает визуальные и интерактивные токены. Стратегия “совместного использования и специализации” позволяет эффективно сопоставлять и уточнять информацию из различных модальностей. Шумоподавитель выполняет совместную денойзинг обработку, обеспечивая согласованность между визуальными данными и представлением взаимодействия. Это достигается за счет обмена информацией между модальностями на общих уровнях, а также применения специализированных механизмов для уточнения деталей и повышения точности представления взаимодействия между объектами в сцене.

Шумоподавитель, лежащий в основе парадигмы совместной генерации, построен на архитектуре Diffusion Transformer (DiT). Для обеспечения согласованности между визуальными и интерактивными данными, а также для детализации генерируемого контента, DiT дополнен двумя модулями. Модуль общих семантик (Shared Semantics Module) отвечает за установление связи между модальностями, обеспечивая целостность представления. Модуль специализированных деталей (Specialized Details Module) фокусируется на генерации тонких деталей, улучшая качество и реалистичность выходного видео. Такая структура позволяет эффективно кодировать и декодировать информацию, минимизируя расхождения между визуальным представлением и взаимодействиями.

В отличие от зашумленных и неточных оптических потоков, генерируемых FLOVD, наша совместно сгенерированная репрезентация обеспечивает согласованные структурные и контактные подсказки, что свидетельствует о способности модели улавливать закономерности физического взаимодействия.
В отличие от зашумленных и неточных оптических потоков, генерируемых FLOVD, наша совместно сгенерированная репрезентация обеспечивает согласованные структурные и контактные подсказки, что свидетельствует о способности модели улавливать закономерности физического взаимодействия.

Привязка Взаимодействия к Визуальной и Лингвистической Информации

Для точного определения местоположения рук и объектов на изображениях используется модель «Vision-Language Model» (VLM). Для повышения эффективности логических рассуждений VLM применяет метод «Chain-of-Thought» (CoT) подсказок, который позволяет модели последовательно анализировать визуальную информацию и лингвистические запросы. Метод CoT заключается в том, что модель генерирует промежуточные шаги рассуждений, прежде чем дать окончательный ответ, что повышает точность и надежность определения границ рук и объектов на изображении.

Для точной пространственной локализации рук и объектов используется совместная работа Vision-Language Model (VLM) и сегментационной модели SAM2. VLM анализирует визуальную информацию и языковые запросы, определяя объекты и их положение на изображении. SAM2, в свою очередь, на основе этих данных извлекает и распространяет маски, выделяющие области, соответствующие рукам и объектам. Этот процесс обеспечивает высокую точность определения границ объектов и их взаиморасположения, что критически важно для реалистичного моделирования взаимодействий.

Интеграция визуальной и лингвистической информации значительно повышает правдоподобность и реалистичность генерируемых взаимодействий. Объединение данных, полученных из анализа изображений, с семантическим пониманием языковых инструкций позволяет модели более точно интерпретировать намерения и контекст действий. Это приводит к созданию более последовательных и физически обоснованных взаимодействий между агентом и окружением, избегая нереалистичных или противоречивых ситуаций. В частности, учет визуальных характеристик объектов и их пространственного расположения в сочетании с лингвистическим описанием действий обеспечивает более точное выполнение задач и более убедительное поведение агента.

В отличие от CogVideoX, Wan2.1 и FLOVD, демонстрирующих нереалистичные взаимодействия и игнорирующих задачу, наша система SCAR успешно генерирует физически правдоподобное и последовательное видео, корректно выполняющее сложное задание с использованием новых объектов и отвлекающих факторов.
В отличие от CogVideoX, Wan2.1 и FLOVD, демонстрирующих нереалистичные взаимодействия и игнорирующих задачу, наша система SCAR успешно генерирует физически правдоподобное и последовательное видео, корректно выполняющее сложное задание с использованием новых объектов и отвлекающих факторов.

Превосходная Производительность и Широкая Применимость

Разработанный метод демонстрирует превосходные результаты на наборах данных ‘Taste-Rob’ и ‘Taco’, что свидетельствует о его способности к обобщению и адаптации к непредсказуемым, реальным условиям. Успешное функционирование на этих разнообразных наборах данных, содержащих широкий спектр объектов и взаимодействий, подтверждает надежность и гибкость предложенного подхода. В отличие от систем, ограниченных узкими рамками, данная технология способна генерировать видеоролики, отражающие сложные сценарии из повседневной жизни, что открывает перспективы для широкого спектра приложений, включая робототехнику, виртуальную реальность и создание контента.

Количественная оценка с использованием метрик VBench подтвердила превосходное качество и временную согласованность генерируемых видеоматериалов. Исследование продемонстрировало рекордные показатели по всем ключевым параметрам: качество видео (SC), соответствие видео изображениям (ISC), соответствие видео текстовому описанию (VCS) и итоговый взвешенный балл (TS). Полученные результаты свидетельствуют о значительном улучшении визуальной достоверности и плавности генерируемых видео, что позволяет создавать более реалистичные и убедительные видеоматериалы на основе заданных параметров и описаний.

Представленный метод продемонстрировал превосходство над существующими подходами к генерации видео, такими как ‘CogVideoX’, ‘Wan2.1’ и ‘FLOVD’. В ходе сравнительного анализа было установлено, что разработанная система обеспечивает более реалистичные и когерентные видеоролики, превосходя конкурентов по ключевым показателям качества. Данный результат позволяет утверждать, что представленная технология устанавливает новый стандарт в области генерации видео по взаимодействию объектов и действий, открывая возможности для создания более сложных и правдоподобных визуальных сценариев.

Кажется, авторы статьи, увлеченные генерацией реалистичных видео взаимодействия рук и объектов, искренне верят в возможность обуздать хаос физики. Наивно, конечно. Но за этим устремлением угадывается та же самая ошибка, что и в каждом новом фреймворке. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Я считаю, что мы можем создавать системы, которые будут учиться так же, как люди, но я не думаю, что мы сможем создать системы, которые будут думать так же, как люди». И в данном случае, попытка воссоздать реалистичное взаимодействие, опираясь на структуру и контактное представление, неизбежно столкнется с непредсказуемостью реального мира. Каждая успешно сгенерированная сцена — лишь временная отсрочка неизбежного бага в продакшене. Рано или поздно, система выдаст что-нибудь совершенно абсурдное, напоминая о том, что даже самое элегантное представление — всего лишь упрощение.

Что дальше?

Представленный подход к генерации видео взаимодействия рук и объектов, безусловно, демонстрирует прогресс в области физически правдоподобной симуляции. Однако, за красивыми диффузионными моделями и структурированным представлением неизбежно скрывается та самая «техническая задолженность». Неизбежно возникнет потребность в масштабировании: от демонстрационных роликов к генерации видео в реальном времени, от ограниченного набора объектов к бесконечному разнообразию. И тогда станет ясно, где кроются настоящие узкие места — не в архитектуре модели, а в объёмах данных, необходимых для её обучения.

Попытки добиться «общего» представления об взаимодействии рук и объектов, вероятно, столкнутся с неизбежной проблемой: реальный мир слишком хаотичен, чтобы его можно было полностью смоделировать. Каждая новая, казалось бы, универсальная модель потребует тонкой настройки для конкретных сценариев. И тогда станет ясно, что «MVP» — это всего лишь способ сказать пользователю: «подождите, мы потом это исправим». Вполне вероятно, что наиболее перспективным направлением окажется не стремление к универсальности, а разработка специализированных моделей для конкретных задач.

Если код выглядит идеально — значит, его ещё никто не деплоил. Эта простая истина остаётся актуальной и здесь. Реальный успех не измеряется количеством публикаций или даже качеством генерируемых видео, а способностью внедрить эту технологию в практические приложения. И только время покажет, станет ли это очередным элегантным решением, затерявшимся в академических архивах, или действительно полезным инструментом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.01677.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-02 09:10