ICCVOct, 2023

ContactGen：生成性接触模型用于夹取生成

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TL;DR该论文提出了一种新颖的以物体为中心的接触表示方法 ContactGen，用于手 - 物体交互。ContactGen 包括三个组成部分：接触位置的接触图，接触手部的部分图以及每个部分内的接触方向的方向图。通过给定输入物体，我们提出了一个条件生成模型来预测 ContactGen，并采用基于模型的优化来预测多样且几何可行的抓取。实验结果表明，我们的方法能够为各种物体生成高保真度和多样性的人类抓取。项目页面：this https URL
发现论文，激发创造
  • Contact2Grasp: 基于手物接触限制的三维握取合成

    本篇研究通过介绍一种新的中间变量来提高三维抓取合成的效率，以解决现有方法想要直接从物体映射到抓取姿势的非光滑和低效问题，并提出了一种基于接触区域的因子图形式来描述抓取姿态生成过程，并通过实验验证了优化方法的有效性。

    Oct, 2022

  • ContactGen: 为合作伙伴提供基于接触指导的交互式三维人体生成

    基于引导扩散框架，我们提出了一个新方法：根据给定的互动标签生成参与互动的 3D 人体，通过自适应地估计潜在的接触区域和使用它们作为指导，我们演示了在 CHI3D 数据集上的 ContactGen 方法生成与比较方法相比更加真实多样的姿势。

    Jan, 2024

  • 人体抓取生成的手 - 物接触连续性推理

    本文提出基于对象接触点和手接触点的一致性设计新目标模型以及自我监督任务来生成人类手的抓取姿态，实验证明该模型在人类手抓取方面比其他最先进方法有了显著的提升，特别是在测试过程中对未见过和超出领域的物体表现出更大的增益。

    Apr, 2021

  • ContactGrasp: 从接触中生成多指功能性抓取

    该论文介绍了一种从物体形状和接触中进行功能性抓握合成的框架，成果能用于不同手模型的功能抓握合成，该方法是基于人体接触示范的数据集进行的。

    Apr, 2019

  • ContactPose：一份包含物体接触和手姿态的抓取数据集

    介绍了 ContactPose 数据集，它是第一个把手对象接触配对其他数据模态的数据集，并用它来评估接触建模的各种数据表示、文献中的启发式方法和学习方法。

    Jul, 2020

  • 优化接触以改善抓握：ContactOpt

    通过深度学习的手法，优化手的姿态以实现与目标物体的期望接触，并使用一种可微分的接触模型来高效优化手的姿态，以实现期望的接触效果，从而显著提高接触匹配度和人类参与者对于抓取的喜好度。

    Apr, 2021

  • 多指机械手在杂乱环境中的抓取通过手 - 物体接触语义映射

    将优化方法与生成模型相结合，我们开发了一个新颖的方法来在杂乱的环境中生成五指抓取样本，并通过评估模型改进了抓取质量和碰撞概率，显著提高了在复杂情境中进行五指抓取的实用性。

    Apr, 2024

  • GenHeld: 生成和编辑手持物体

    Grasping 主题的研究通过 GenHeld 方法实现了在 3D 或 2D 条件下合成被握住的物体，包括选择、定位和编辑操作，结果展示了高质量和可行性。

    Jun, 2024

  • 统一生成抓取：UGG

    通过在物体点云和手部参数空间中操作，我们引入了一个统一的基于扩散的灵巧抓取生成模型 (UGG)，该模型统一了物体、手部和接触点的信息，引入了一种改进接触建模的新颖表示。我们的模型灵活性和质量使得我们能够集成一个轻量级的鉴别器，通过模拟鉴别数据来推动高成功率同时保持高多样性。除了抓取生成，我们的模型还可以根据手部信息生成物体，为对象设计和研究生成模型的感知提供了宝贵的洞察。我们的模型在大规模的 DexGraspNet 数据集上实现了最先进的灵巧抓取，并促进了以人为中心的对象设计，标志着灵巧抓取研究的重要进展。

    Nov, 2023

  • ContactDB: 使用热成像技术分析和预测握持接触

    使用红外传感器捕捉和记录了 50 种日常物品的手 - 物体接触点图，研究表明功能意图和物品大小对握取有影响，多种算法用于预测手 - 物体接触点图。

    Apr, 2019