InterAct：推动大规模通用3D人体-物体相互作用生成
计算机视觉与模式识别
2025-09-12 v1
摘要
虽然大规模人类动作捕捉数据集已推动人类动作生成，但建模和生成动态3D人体-物体相互作用(HOI)仍然具有挑战性，due to 数据集限制。现有数据集常缺乏广泛、高质量的运动数据和标注，存在接触穿透、漂浮和错误手部动作等伪影。为解决这些问题，我们提出InterAct，一个大规模3D HOI基准数据集及方法学进展。首先，我们整合并标准化来自多种来源的21.81小时HOI数据，补充详细文本标注。其次，我们提出统一优化框架，通过减少伪影和纠正手部动作来提升数据质量。基于接触不变性原理，我们在保持人体-物体关系的同时引入运动变异，将数据集扩展至30.70小时。最后，我们定义六个基准任务，构建统一的HOI生成建模视角，实现最先进的性能。大量实验验证了我们数据集作为推动3D人体-物体相互作用生成基础资源的实用性。为支持该领域持续研究，数据集已公开于https://github.com/wzyabcas/InterAct，并将积极维护。
引用
@article{arxiv.2509.09555,
title = {InterAct: Advancing Large-Scale Versatile 3D Human-Object Interaction Generation},
author = {Sirui Xu and Dongting Li and Yucheng Zhang and Xiyan Xu and Qi Long and Ziyin Wang and Yunzhi Lu and Shuchang Dong and Hezi Jiang and Akshat Gupta and Yu-Xiong Wang and Liang-Yan Gui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.09555},
year = {2025}
}
备注
CVPR 2025