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Homanga Bharadhwaj
Homanga Bharadhwaj
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新框架可从随意视频生成关节对象模型
研究人员开发了一个新框架，可以从随意的单目RGB视频中重建关节对象和手部-对象交互。这种方法称为Track, Articulate, Act，不需要深度传感器、多视图、预定义的关节或机器人演示。它利用密集的3D点轨迹，通过分割链接和估计关节轨迹来推断关节运动，然后重建一个关节资产，并对齐手部运动以便在MuJoCo中进行模拟。该方法有效地将预训练的视觉模型重新用于3D重建和场景流，从而能够为下游具身AI任务从日常视频创建可用于模拟的关节对象模型。
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MotionForesight 将视频模型重新用于 3D 流动场景预测
研究人员开发了 MotionForesight，这是一种新颖的方法，可将现有的视频预测模型重新用于预测未来的 3D 流动场景。通过利用预训练视频模型中对物体运动的内在理解，MotionForesight 可以从简短的单目视频上下文中预测被操纵物体上点的 3D 轨迹。该方法在冻结较大的视频和跟踪组件的同时，训练一个轻量级的适配器，证明了其在不同物体和环境中的泛化能力，并且所需的训练数据比大型模型少得多。