ハンドオブジェクト把持生成のためのマルチモーダル拡散モデル

[fulfulggg]

タイトル: ハンドオブジェクト把持生成のためのマルチモーダル拡散モデル

リンク: https://arxiv.org/abs/2409.04560

概要:

本研究では、オブジェクトに対する手の把持生成に焦点を当てます。オブジェクトを与えられたもとでの手の姿勢生成に関する先行研究とは異なり、単一のモデルで手とオブジェクトの両方の形状の汎化を可能にすることを目指します。提案手法であるマルチモーダル把持拡散（MGD）は、異種データソースから両方のモダリティの事前分布と条件付き事後分布を学習します。したがって、大規模な3Dオブジェクトデータセットを活用することで、手とオブジェクトの把持データセットの制限を緩和します。定性的および定量的な実験によると、条件付きおよび無条件の両方の手の把持生成は、優れた視覚的妥当性と多様性を達成しています。提案手法は、未知のオブジェクト形状にも適切に一般化できます。コードと重みは、\url{https://github.com/noahcao/mgd} で公開予定です。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• diffusion-models
• pose-estimation
• 3D-scene-representation

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論文要約

論文要約: ハンドオブジェクト把持生成のためのマルチモーダル拡散モデル

• 目的:

  • 与えられた物体に対して、人間の手がどのように物体をつかむかを予測するモデルの開発。
  • 特に、様々な形の物体と手の両方に対応できる汎用的なモデルを目指す。

• 課題:

  • 従来の研究では、特定の物体をつかむ手の姿勢を生成するのに優れていたが、新しい形の物体への対応が難しかった。
  • 手と物体が接触した状態のデータセットの収集は困難。

• 提案手法 (MGD: マルチモーダル把持拡散):

  • 手と物体の両方の形状を学習するために、複数のデータソース(異種データ)を活用する。
  • 大規模な3D物体データセットを用いることで、手と物体の接触データの不足を補う。
  • 拡散モデルを用いることで、高品質で多様な手の把持姿勢を生成する。

• 成果:

  • 新しい形の物体に対しても、自然で多様な手の把持姿勢を生成できることを確認。
  • 条件付き生成 (物体指定) と無条件生成 (ランダム生成) の両方に対応。
  • 生成された手の姿勢は、視覚的に自然で多様性に優れている。

• 貢献:

  • 本研究は、未知の物体に対しても人間のような把持を生成できる汎用的なモデルを提供する。
  • ロボット工学やバーチャルリアリティなど、様々な分野への応用が期待される。