Affordance Diffusion: Synthesizing Hand-Object Interactions

要約

画像合成における最近の成功は、大規模な拡散モデルによって支えられています。
ただし、現在、ほとんどの方法は、画像全体の合成、テクスチャ転送、またはユーザー指定の領域へのオブジェクトの挿入のためのテキストまたは画像調整された生成に制限されています。
対照的に、この作業では、特定のオブジェクトとの複雑な相互作用 (つまり、多関節の手) の合成に焦点を当てています。
物体の RGB 画像が与えられた場合、それと相互作用する人間の手のもっともらしい画像を幻覚させることを目指します。
アーティキュレーションにとらわれない手とオブジェクトの相互作用のレイアウトをサンプリングする LayoutNet と、予測されたレイアウトが与えられたオブジェクトをつかむ手の画像を合成する ContentNet という 2 段階の生成的アプローチを提案します。
両方とも、大規模な事前トレーニング済みの拡散モデルの上に構築され、その潜在的な表現を利用します。
ベースラインと比較して、提案された方法は、新しいオブジェクトによりよく一般化され、携帯サイズのオブジェクトの分布外の野生のシーンで驚くほどうまく機能することが示されています。
結果として得られるシステムにより、手の関節や近づく向きなどの記述的なアフォーダンス情報を予測できます。
プロジェクトページ: https://judyye.github.io/affordiffusion-www

要約(オリジナル)

Recent successes in image synthesis are powered by large-scale diffusion models. However, most methods are currently limited to either text- or image-conditioned generation for synthesizing an entire image, texture transfer or inserting objects into a user-specified region. In contrast, in this work we focus on synthesizing complex interactions (ie, an articulated hand) with a given object. Given an RGB image of an object, we aim to hallucinate plausible images of a human hand interacting with it. We propose a two-step generative approach: a LayoutNet that samples an articulation-agnostic hand-object-interaction layout, and a ContentNet that synthesizes images of a hand grasping the object given the predicted layout. Both are built on top of a large-scale pretrained diffusion model to make use of its latent representation. Compared to baselines, the proposed method is shown to generalize better to novel objects and perform surprisingly well on out-of-distribution in-the-wild scenes of portable-sized objects. The resulting system allows us to predict descriptive affordance information, such as hand articulation and approaching orientation. Project page: https://judyye.github.io/affordiffusion-www

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