安定性駆動型モーション生成：物体ガイドによる人-人共同操作

arXiv cs.CV / 2026/4/23

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要点

本論文は、物体に起因するダイナミクスを考慮しつつ、相互作用の自然さと安定した状態の維持を両立するための、人-人共同操作モーション生成のフレームワークを提案する。
オブジェクトのアフォーダンスと空間配置から明示的な操作戦略を生成し、それをモーションフローのガイダンスとして用いて共同操作の成功へ導く。
自然な個々の姿勢と、より現実的な対人間相互作用を促すために、敵対的（adversarial）な相互作用事前分布を導入し、生成品質を高める。
さらにフロー・マッチング過程に安定性駆動のシミュレーションを組み込み、不安定な相互作用状態をサンプリングベースの最適化で修正し、ベクトル場回帰も調整して操作の有効性を高める。
実験では、最先端の人-物体インタラクション基準手法よりも接触精度が高く、めり込みが少なく、分布整合性も良いことが示され、コードはGitHubで公開されている。

Abstract

合同操作では、共有された対象物に対して複数の人間が自身の動作を同期させる必要があり、その際に過度な相互作用を避けつつ、自然な姿勢を保ち、安定した状態を維持しなければなりません。しかし、既存のほとんどの運動生成手法は単一のキャラクタの状況を想定して設計されているか、あるいは荷重（ペイロード）によって生じる力学を考慮できていません。本研究では、生成される合同操作の動作が意図した目標に整合しつつ、自然さと有効性を維持することを保証するフローマッチングの枠組みを提案します。具体的には、まず、対象物のアフォーダンスと空間的な構成から明示的な操作戦略を導出する生成モデルを導入し、これによって運動のフローを成功する操作へと導きます。次に、動作品質を向上させるために、合同操作の間に自然な個々の姿勢と現実的な人物間相互作用を促進する敵対的相互作用の事前分布を設計します。さらに、フローマッチングの過程に安定性に駆動されるシミュレーションも組み込み、不安定な相互作用状態をサンプリングに基づく最適化によって改善し、ベクトル場の回帰自体を直接調整して、より効果的な操作を促します。実験結果は、本手法が最先端の人-物相互作用のベースラインと比べて、接触の精度が高く、めり込み（ペネトレーション）が低く、分布の忠実度がより良いことを示しています。コードは https://github.com/boycehbz/StaCOM で公開されています。