Компьютерные науки > Комплектное видение и распознавание моделей [представлено 29 июня 2026 (v1), последний раз пересмотрен 26 октября 2026 года (эта версия, v2)) Название: DCGrasp: Control-ware Contrible Grapp Energy View PDF HTML (экспериментальное) резюме: Поощрение 3D взаимодействия ручных объектов имеет существенно важное значение для применения в робототехнике, AR/VR, а также для получения синтетических данных, где требуется гибкий контроль и сильная обобщение различных геометрий объекта. Однако существующие методы редко удовлетворяют этим требованиям, ограничивая их практическую применимость. Мы представляем DCGrasp, мультимодальную систему диффузии для контролируемого дистанционного хватки. DCGrasp построен на новом энергетическом термине, который вычисляет дистанционную характеристику, подписанное расстояние от каждой ручной вершины до ближайшей точки объекта в сочетании с дистанционным взвешиванием, эффективно фиксируя семантически аналогичное взаимодействие между вручную и рукояткой в районах, расположенных вблизи контакта, сохраняя при этом непрерывный характер для объектной и ручной идентичности. Учитывая различные контролируемые сигналы, DCGrasp сначала создает дистанционный профиль на основе Difclusion Transformer вместе с соответствующей потенциальной позой руки. Затем мы улучшаем позу кандидата путем оптимизации, обеспечения соответствия между оптимизированной рукой и генерируемой дистанционной характеристикой в районах с близкого контакта. Наши эксперименты…
DCGrasp: Управляемое поколение с дистанционным прикрытием
arXiv:2606.29924v2 Annualction Type: заменить резюме: создание 3D-диапазонных взаимодействия имеет важное значение для применения в робототехнике, AR/VR и получения синтетических данных, где требуется гибкий контроль и сильная обобщение различных объектов геометрии. Однако существующие методы редко удовлетворяют этим требованиям, ограничивая их практическую применимость. Мы представляем DCGrasp, мультимодальную систему диффузии для контролируемого дистанционного хватки. DCGrasp построен на новом энергетическом термине, который вычисляет дистанционную характеристику, подписанное расстояние от каждой ручной вершины до ближайшей точки объекта в сочетании с дистанционным взвешиванием, эффективно фиксируя семантически аналогичное взаимодействие между вручную и рукояткой в районах, расположенных вблизи контакта, сохраняя при этом непрерывный характер для объектной и ручной идентичности. Учитывая различные контролируемые сигналы, DCGrasp сначала создает дистанционный профиль на основе Difclusion Transformer вместе с соответствующей потенциальной позой руки. Затем Мы утоляем палочку.