北京通用人工智能研究院和 北京大学人工智能研究院的研究人员推出新模型F-HOI，它能够理解和生成与人类与物体交互相关的精细描述。主要是三维人体与物体交互（3D Human-Object Interaction, HOI）的精细语义对齐问题。想象一下，你有一个虚拟助手，能够观察一个人在视频中如何拿起一个瑜伽垫，然后不仅能够描述这个过程，还能够预测接下来会发生什么，或者生成一个新的场景，其中人以不同的方式与物体交互。这就是F-HOI模型所能做到的。
- 项目主页：https://f-hoi.github.io
例如，你正在设计一个虚拟现实游戏，游戏中的角色需要与环境中的物体进行交互。使用F-HOI，你可以让模型观察角色如何拿起一把剑，然后生成一个新的场景，其中角色用剑进行不同的动作。或者，如果游戏的目标是让角色完成一个特定的任务，如制作一张桌子，F-HOI可以帮助预测并生成角色完成任务的步骤和动作。这样，游戏设计师可以快速创建出丰富而真实的交互内容。
主要功能
- 理解（Understanding）：模型能够根据文本描述理解人体和物体的交互状态。
- 推理（Reasoning）：模型能够根据当前状态和目标，推理出下一个可能的交互状态。
- 生成（Generation）：模型能够生成新的交互状态，这些状态是基于精细的转换描述。
- 重建（Reconstruction）：模型能够根据二维图像重建三维交互场景。
主要特点
- 精细语义对齐：F-HOI专注于在状态级别上实现语义的精细对齐，这在以往的模型中往往被忽视。
- 多模态输入：模型能够处理包括2D图像、3D物体网格、3D HOI姿态和文本描述在内的多种输入模态。
- 统一的任务公式：F-HOI使用统一的任务公式，支持多种多模态输入，并且能够在不同的任务之间实现相互增强。
工作原理
F-HOI模型采用了以下关键技术：
- 多模态编码器：将不同模态的输入数据编码成能够在大型语言模型（LLM）中处理的令牌。
- 大型语言模型（LLM）：作为模型的核心，用于理解和生成文本描述。
- 任务特定的投影器：根据不同任务的需要，将LLM的输出转换为相应的输出格式，如文本描述或3D姿态。
具体应用场景
- 计算机动画：在动画制作中，F-HOI可以用来生成复杂的人体与物体交互动画。
- 虚拟现实（VR）：在VR环境中，F-HOI可以提供更加真实和自然的交互体验。
- 具身AI（Embodied AI）：F-HOI可以帮助开发能够理解和预测人类行为的智能系统。
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