论文页面 - PAMI：基于部件锚定运动的文本驱动人-物交互生成

来源：https://huggingface.co/papers/2609.38466

摘要

以文本为条件的全身人-物交互（HOI）生成需要合成与输入文本匹配的人体运动和物体轨迹，同时在时间上保持精确的协调。大多数方法将人体和物体表示为独立的轨迹，并预测全局的人-物耦合关系。然而，隐式地学习这种复杂且动态变化的关系往往导致物体漂移、接触遗漏和穿模等问题。我们提出了PAMI，一个面向交互生成的部件锚定运动框架。受经典霍夫变换（Hough Transform）的启发，我们的核心思想是让身体部件锚点对物体运动进行“投票“来定位：我们将物体运动表达为相对于多个身体部件锚点的相对运动，并使用PamiVAE学习交互隐空间，解码出逐帧权重来聚合这些基于部件的投票结果。在该表示的基础上，PAMI采用由粗到细的层级结构生成交互：PamiGen首先在此结构化隐空间中从文本生成粗粒度的人-物交互，随后PamiRefiner递归地利用混合表面感知表示来解决细粒度的接触几何问题——该表示结合了捕捉整体身体部件影响的远距离探针和解析物体表面附近详细接触的近距离传感器。在InterAct数据集上的实验表明，PAMI能够生成更忠实的交互和更准确的相对人体物体运动，接触召回率比此前最优方法高出14.5%。大量消融实验验证了部件锚定投票表示和混合表面感知细化各自的贡献。

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