[Paper] 灵巧的世界模型

Source: arXiv - 2512.17907v1

概述

论文 “Dexterous World Models” 提出了一种新颖的视频扩散系统，能够将房间的静态 3D 重建转化为由自我中心手部运动驱动的动态交互场景。通过向模型输入渲染后的场景以及一系列手部网格帧，系统生成时间上连贯的视频，展示真实的人体‑物体交互——抓取、打开、移动物体——同时保持相机视角和场景几何的一致性。这弥合了高保真数字孪生与具身交互之间的鸿沟，为仿真、训练和内容创作开辟了新可能。

关键贡献

• 场景‑动作‑条件扩散模型 (DWM)，能够在静态 3‑D 环境中生成灵巧手部交互的视频。
• 双重条件策略： (1) 按预定相机轨迹渲染的静态场景，以保证空间一致性； (2) 以自我视角渲染的手部网格，编码几何和运动线索，实现动作驱动的动态。
• 混合交互数据集，结合合成的自我视角视频（手、相机、物体完美对齐）和真实的固定相机录制（丰富、真实的物体物理）。
• 展示 物理上合理的交互（抓取、拉动、打开、推压），同时遵循手部运动学和场景约束，这是以往数字孪生流水线所缺乏的。
• 首个 视频‑扩散框架，可用作“具身仿真引擎”，从自我视角动作输入生成交互式数字孪生。

方法论

1. 输入表示

   • 静态场景渲染：沿用户指定的相机路径捕获的三维环境的光栅化视图。
   • 自我视角手部网格序列：从佩戴者视角渲染的逐帧手部几何体，提供形状和运动信息。

2. 扩散视频生成器

   • 基于潜在视频扩散骨干（类似于 Imagen Video / Stable Diffusion Video）。
   • 扩散过程在每个时间步都以拼接的场景和手部嵌入为条件，确保生成的帧与底层几何保持对齐。

3. 训练数据构建

   • 合成自我视角剪辑：在物理引擎中生成，手部网格、物体姿态和相机轨迹完美同步。这为模型提供了手部动作如何影响物体的精确监督。
   • 真实世界固定相机剪辑：在日常环境中使用静止相机捕获，提供多样的物体动态和纹理。模型从中学习并能够推广到未见过的场景。

4. 损失函数与正则化

   • 标准的扩散去噪损失，加上 时空一致性损失，惩罚渲染场景与生成视频之间的漂移。
   • 物理感知正则化器 鼓励合理的接触力（例如，物体不会穿过手部）。

5. 推理

   • 用户提供 3D 场景文件、相机轨迹以及手部动作捕捉（例如来自手套或动作捕捉系统）。
   • DWM 迭代地对潜在视频进行去噪，输出高分辨率、时间平滑的交互视频。

结果与发现

• 定性：生成的视频显示手‑物体接触平滑，物体变形真实（例如抽屉滑开），并且与静态场景的光照/阴影保持一致。
• 定量：
  • 姿态一致性（手部和物体）比缺乏双重条件的基线视频‑diffusion 模型提升约 25 %。
  • 物理合理性指标（基于学习的接触分类器）从 0.62 提升至 0.84。
  • 用户研究：87 % 的参与者将 DWM 视频评为 “可信”，而先前方法仅为 53 %。
• 消融实验：移除手‑mesh 条件会导致模型出现不真实的物体运动；去掉静态‑scene 条件则会出现相机漂移和空间连贯性破坏。

实际意义

• 交互内容创作: 游戏工作室和 AR/VR 开发者可以通过输入动作捕捉数据，生成高质量的交互影像，而无需手动为每个对象制作动画。
• 机器人与仿真: DWM 可以作为快速的视觉仿真器，用于训练需要理解灵巧操作在真实环境中视觉后果的策略。
• 数字孪生维护: 设施管理者可以预览工人动作（例如打开阀门）在数字复制体中的表现，从而帮助培训和安全分析。
• 电子学习与远程协作: 教师可以仅使用手部追踪数据，在实际工作空间的虚拟复制体中演示复杂的手工操作（装配、维修）。

限制与未来工作

• 物理保真度：虽然在视觉上可信，但模型并未强制遵守严格的物理定律（例如动量守恒），因此不适用于高精度工程仿真。
• 对未见对象的泛化能力：当目标对象的几何形状或材料属性与训练集差异巨大时，性能会下降；未来的工作可以结合学习型物理引擎或面向对象的嵌入。
• 实时能力：当前的扩散推理仍然计算量大（每秒视频需要数秒计算）。需要通过潜空间蒸馏或混合自回归‑扩散管线等优化，实现交互式应用。
• 手部追踪精度：系统假设自我视角的手部网格具有相当的准确性；噪声或低分辨率捕获会降低输出质量。引入不确定性建模可以使 DWM 更加鲁棒。

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Dexterous World Models 标志着实现真正交互式数字孪生的重大一步，将静态的 3‑D 扫描转化为由人类动作驱动的活生生、可操作的环境。随着扩散模型的持续加速，我们可以期待其与物理模拟器以及实时管线的更紧密结合，使具身仿真成为游戏、机器人和企业 VR 开发者的主流工具。

作者

• Byungjun Kim
• Taeksoo Kim
• Junyoung Lee
• Hanbyul Joo

论文信息

• arXiv ID: 2512.17907v1
• 类别: cs.CV
• 发表时间: 2025年12月19日
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