三维场景中的人类动作生成：ZeroHSI 技术解析

一、研究背景：3D场景中人类动作生成的核心挑战

在计算机图形学和人工智能领域，生成**3D场景中人类与物体的自然交互动作**（如“坐在沙发上弹吉他”“在厨房切菜”）长期面临两大瓶颈：

• 运动捕捉数据的稀缺性与高成本：

  • 传统方法依赖**运动捕捉（MoCap）数据**训练模型，但高质量3D动作数据需专业设备和演员，采集成本高昂（单小时数据成本超万美元），且覆盖的动作类型有限（仅能捕捉少数基础动作）。

  • 公开可用的3D动作数据集（如Human3.6M）仅包含约50种基础动作，无法满足复杂场景（如虚拟角色使用工具、特殊姿势）的需求。

• 模型泛化能力不足：

  • 基于运动捕捉数据训练的扩散模型（如LINGO）需针对每个新场景或动作重新训练，难以处理未见过的交互（如“在登山场景中使用冰镐”），因数据多样性不足导致泛化性差。

二、核心创新：ZeroHSI的零样本4D人机交互技术

斯坦福大学团队提出的**Zero-Shot 4D Human-Scene Interaction（ZeroHSI）**，通过**视频生成模型替代运动捕捉数据**，实现**无需额外训练即可在任意3D场景中生成自然的人类动作与物体交互**。其核心突破在于：

• 数据范式革新：利用**2D视频数据的海量多样性**（如YouTube上的人类动作视频）指导3D动作生成，规避运动捕捉数据的局限性。

• 零样本泛化能力：仅需文本描述（如“人物正在用锤子钉钉子”），即可在预构建的3D场景中生成符合描述的动态交互，无需针对特定动作训练模型。

三、技术原理：视频驱动的3D动作生成框架

ZeroHSI的核心流程分为**场景渲染→视频生成→3D姿态优化**三大模块，结合2D视频生成技术与3D物理模拟，实现跨模态动作迁移：

1. 3D场景初始化与图像渲染

• 输入要求