DailyArt：単一静止画像から潜在ダイナミクスによって関節運動を発見する
arXiv cs.CV / 2026/4/10
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要点
- この論文は、重度のモーション手がかりによる遮蔽がある状況でも、単一の静止したクローズド状態画像から関節をもつ物体の運動学（運動の仕組み）を推定する手法「DailyArt」を提案する。
- DailyArtは、同一のカメラ視点のもとで最大限に開いた状態をまず生成し、その生成結果と観測された画像との差異から関節パラメータを推論することで、関節の推定を合成（シンセシス）を介した推論として再定式化する。
- テスト時に物体固有のテンプレートや複数視点入力、明示的な部品アノテーションを用いずに、全関節を同時に復元するためのセット予測アプローチを用いる。
- この枠組みは、推定した関節に条件付けして生成することで、下流の部品レベルでの新規状態合成も可能にする。
- 本研究の実験結果は、関節運動の推定と、関節に条件付けた新規状態合成の両方において強い性能が得られることを示している。
