基于静止状态观察的铰接物体重建

Hugging Face Daily Papers 论文
articulated-objects 3d-reconstruction computer-vision digital-twins video-diffusion research

摘要

本文介绍了一种静止状态框架，该框架从单个闭合配置中重建铰接物体，利用显式网格、视觉-语言输出和视频扩散模型来生成并验证关节假设，而无需观测运动。

构建交互式数字孪生需要同时恢复三维几何以及控制物体关节运动的运动学结构。然而，现有的铰接物体重建方法需要从多个关节状态中显式可观测的运动。我们提出了一种静止状态形式化方法，从单个闭合配置重建铰接物体——这是一个本质上不适定的设定，其中几何、语义和运动先验弥补了运动线索的缺失。我们的框架采用显式网格作为中间表示，用于跨模型验证与融合，将视觉-语言模型和分割模型产生的噪声输出协调为空间一致的部件结构。为了在没有观测运动的情况下估计关节参数，我们使用视频扩散模型合成关节假设，并通过几何一致性对其进行验证。我们的方法实现了准确的部件分解和物理合理的关节运动，在性能上与基于运动观测的重建方法、生成式方法以及模块化预训练模型基线相当。
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论文页面 - 从静止状态观测重建铰接物体

来源：https://huggingface.co/papers/2607.27749

摘要

一种静止状态框架通过将视觉-语言输出融合为一致的部分网格，并通过几何一致性验证合成的运动假设，从而从单一闭合构型重建铰接物体。

构建交互式数字孪生需要同时恢复物体的3D几何以及控制其铰接方式的运动学结构。然而，现有的铰接物体重建方法要求从多个铰接状态中明确观测到运动。我们引入一种静止状态公式，从单一闭合构型重建铰接物体，这是一个本质上不适定的设置，其中几何、语义和运动先验补偿了运动线索的缺失。我们的框架采用显式网格作为跨模型验证与融合的中间表示，将视觉-语言模型和分割模型的噪声输出调和为空间一致的部分结构。为了在没有观测运动的情况下估计关节参数，我们使用视频扩散模型合成铰接假设，并通过几何一致性对其进行验证。我们的方法实现了准确的部分分解和物理上合理的铰接，性能可与基于运动观测的重建方法、生成方法以及模块化预训练模型基线相媲美。

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