研究人员开发了JointHOI，一个新颖的单阶段扩散框架，旨在根据文本提示生成逼真的3D手部物体交互。该方法联合生成手部和物体运动以及动态接触图，使模型能够在训练过程中学习接触与运动之间的耦合。通过在推理过程中使用接触引导采样，JointHOI强制执行生成的接触图与运动的隐含几何形状之间的一致性，从而提高了时间稳定性和减少了穿透和漂浮等伪影。在GRAB和ARCTIC数据集上的实验表明，JointHOI在文本遵循和物理合理性方面均优于先前的方法。 AI
影响 这项研究通过实现更具物理合理性和文本驱动的人体-物体交互生成，有望推动机器人技术和沉浸式应用的发展。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍生成3D手部物体交互新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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Text driven hand object interaction (HOI) generation is gaining attention for immersive applications and robotics, yet producing physically plausible interactions remains challenging. Even when individual motions appear natural, small contact errors can cause conspicuous artifact…
arXiv:2607.01768v1 Announce Type: new Abstract: Text driven hand object interaction (HOI) generation is gaining attention for immersive applications and robotics, yet producing physically plausible interactions remains challenging. Even when individual motions appear natural, sma…