
CHOIS全称为Controllable Human-Object Interaction Synthesis,是面向人机交互动作生成领域的开源技术项目,核心定位是可控的人与物体交互动作合成工具。核心功能包括根据自然语言描述生成对应的人与物体协同运动序列、结合初始状态与稀疏路径点约束输出符合物理规则的交互动作、通过接触约束保障手物交互与地面支撑的合理性。目标用户覆盖计算机图形学研究者、游戏动画开发人员、虚拟场景制作从业者、机器人运动规划研发人员等,可应用于3D动画内容制作、虚拟数字人交互动作开发、机器人行为模拟训练、元宇宙场景交互内容搭建等场景,帮助用户降低复杂交互动作的制作与研发成本。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- lijiaman.github.io
- 定价模式
- 该项目为完全开源的学术研究项目,所有功能
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- 计算机图形学研究者、3D动画制作人员、游戏开发工程师、虚拟数字人开发者
- 收录时间
- 2026/6/14
- 访问量
- 0 次
编辑点评
这是一个聚焦于人与物体交互动作合成方向的开源技术项目,区别于普通的动作生成工具,它最大的特点是同时兼顾了生成的可控性与真实感:既支持用户从文本、初始状态、路径点多个维度输入约束条件,让生成结果符合明确的场景要求,又通过专门的接触约束设计,解决了传统生成方法常见的穿模、接触不合理、物理逻辑错误等问题。对于相关领域的研发人员和内容创作者来说,它既可以作为直接使用的动作生成工具,减少手动制作交互动作的工作量,也可以作为二次开发的基础框架,基于其开源的架构适配特定场景的需求。项目文档中还提供了详细的实验对比数据与效果示例,用户可以直观了解不同输入条件下的生成效果,降低上手使用的门槛。
核心功能
使用指南
- 1
首先访问项目官方页面,查看项目介绍文档与使用说明,确认功能是否符合自身需求,同时在页面找到代码仓库入口,将项目源码克隆到本地运行环境中。
- 2
根据项目提供的环境配置说明,安装对应的Python依赖库、PyTorch等深度学习框架,下载预训练模型权重文件,放置到指定的项目目录下完成基础部署。
- 3
准备输入数据,包括描述交互行为的自然语言文本、人体与物体的初始状态参数、可选的物体运动稀疏路径点,按照项目要求的格式整理为输入文件。
- 4
运行项目的生成脚本,传入准备好的输入数据,根据需求调整约束权重、生成数量等参数,等待模型完成推理,生成对应的人与物体交互动作序列。
- 5
生成完成后,使用项目自带的可视化工具查看生成的动作效果,验证是否符合输入要求,若有偏差可调整输入参数或约束权重重新生成,直到得到满意结果。
优势与不足
优点4 项
"支持多维度输入约束,可同时通过文本、初始状态、路径点控制生成结果,适配不同场景的定制化需求"
"内置接触约束机制,有效减少手物穿模、人体浮空等不符合物理规则的问题,提升生成内容真实感"
"采用扩散模型架构,可生成多组不同的符合约束的交互动作,满足内容创作的多样性需求"
"代码完全开源并提供预训练权重,用户可直接使用也可基于自身需求进行二次开发与微调"
不足4 项
"运行需要深度学习GPU环境,普通消费级显卡生成速度较慢,无GPU的设备难以正常运行"
"目前支持的交互场景以日常生活动作为主,复杂工业场景、特殊运动场景的生成效果稳定性不足"
"没有可视化操作界面,所有操作需要通过命令行执行,对非技术类用户的使用门槛较高"
"生成的动作序列需要搭配额外的3D工具导出到常用的动画制作软件中,没有直接的格式转换功能"
定价说明
该项目为完全开源的学术研究项目,所有功能与预训练权重均可免费使用,没有功能限制,也不提供付费版本,用户可在遵守项目开源协议的前提下自由使用、修改、分发代码。适合所有有相关需求的研究人员、开发者、内容创作者免费使用,若用于商业场景建议提前确认开源协议的相关要求,避免授权风险。项目官方不提供定制开发、技术支持等付费服务,相关问题可通过项目仓库的Issue渠道提交反馈。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- 计算机图形学研究者
做交互动作生成相关实验
- 3D动画制作人员
制作角色与物体交互的动画内容
- 游戏开发工程师
设计游戏内角色交互动作逻辑
- 虚拟数字人开发者
为数字人添加真实交互行为
- 机器人研发人员
模拟机器人与环境交互的运动轨迹
- 元宇宙内容创作者
搭建虚拟场景内的交互内容
- 动作捕捉从业人员
补全或扩展已有动作捕捉数据
- 高校相关专业学生
学习人机交互动作生成技术
常见问题
深度了解
在3D内容制作、虚拟数字人开发、机器人研发等领域,人与物体交互动作的生成一直是耗时较长且容易出现问题的环节,传统手动制作交互动作需要逐帧调整,成本高且效率低,普通的动作生成工具又容易出现穿模、动作不符合物理逻辑等问题,CHOIS的出现为这类问题提供了可行的解决方案。
作为可控的人与物体交互动作合成工具,CHOIS基于扩散模型架构开发,支持多维度的输入约束,用户可以通过自然语言文本描述想要的交互行为,同时设置人体与物体的初始状态,还可以添加物体运动的稀疏路径点,系统会综合所有输入条件,生成对应的人与物体协同运动序列。为了保障生成动作的真实感,CHOIS专门设计了物体几何损失与接触约束引导项,在训练与采样过程中强制执行手物接触与地面支撑约束,有效减少了传统生成方法常见的穿模、浮空、物体脱离控制等问题,大幅提升了生成内容的合理性。
对于3D动画制作人员来说,使用CHOIS可以快速生成交互动作的雏形,减少手动调整关键帧的工作量;对于计算机图形学研究者来说,CHOIS的开源架构可以作为交互动作生成研究的基础框架,方便进行相关实验与改进;对于机器人研发人员来说,CHOIS生成的符合物理规则的交互动作,可以作为机器人运动规划的参考,提升机器人与环境交互的真实感。目前CHOIS已经在多个相关研究项目与内容制作场景中得到应用,其生成效果的稳定性与可控性得到了不少用户的认可。
Ready to try
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