来自清华大学、上海人工智能实验室、上海启智研究院的研究人员推出GeneOH Diffusion，它旨在解决手-物体交互（HOI）去噪的问题。在手-物体交互中，我们经常需要准确地追踪手部动作，尤其是在游戏、虚拟现实、机器人技术和人机交互等领域。
然而，由于手部和物体之间的复杂动态和遮挡，现有的跟踪算法往往难以产生真实可信的结果。GeneOH Diffusion的目标是改进这些结果，使得手部轨迹更加自然，没有不自然的手部姿势或错误的手-物体关系。
GeneOH Diffusion提供了一种强大的去噪方法，它不仅能够处理复杂的交互噪声，还能够泛化到新的交互场景和噪声模式，这对于提高手部追踪的质量和可靠性具有重要意义。
主要功能：
GeneOH Diffusion能够处理包含复杂交互噪声的手部轨迹，如不自然的手部姿势、错误的手-物体空间关系和不一致的手-物体时间关系。它通过改进手部轨迹，使其在视觉上更加一致，并且与物体的接触更加合理，以支持操纵。
主要特点：
- 接触中心的HOI表示（GeneOH）： 这种表示方法通过编码手部轨迹、手-物体空间关系和时间关系，有效地参数化了交互过程。
- 域泛化去噪方案： 通过学习一个规范的去噪模型，该模型能够将带有不同噪声模式的输入轨迹映射到干净的数据流形。
- 渐进式去噪策略： 通过三个阶段的去噪过程，逐步精炼手部轨迹，每个阶段专注于清理GeneOH表示的一个特定部分。
工作原理：
GeneOH Diffusion首先通过GeneOH表示来编码交互过程，然后使用一个规范的去噪模型来处理输入轨迹中的噪声。这个去噪模型是通过一个扩散过程训练的，该过程逐渐向数据中添加高斯噪声。在去噪过程中，首先将输入轨迹通过扩散过程与白噪声空间对齐，然后通过规范去噪器进行清洁。为了平衡去噪模型的泛化能力和去噪结果的忠实度，引入了一个超参数来决定扩散过程中添加的噪声规模。
应用场景：
- 游戏和虚拟现实： 在这些领域中，用户与虚拟物体的交互需要精确的手部追踪和自然的动作。
- 机器人技术： 在机器人抓取和操纵物体时，需要准确的手部轨迹来确保有效的控制。
- 人机交互： 在用户界面设计中，手部动作的去噪可以提高交互的自然性和直观性。
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