DragAPart: 学习用于关节物体的部分级动作先验

DragAPart 是一种基于图像和一组拖动操作输入的方法，可以生成一个物体在新状态下的新图像，与拖动操作相匹配。与以前侧重于重新定位物体的工作不同，DragAPart 预测部分级别的互动，例如打开和关闭抽屉。通过将预训练的图像生成器用新的合成数据集 Drag-a-Move 和新的拖动编码进行微调，并结合数据集随机化，该模型在实际图像和不同类别上具有很好的推广能力。与之前的运动控制生成器相比，我们展示了更好的部分级别的运动理解能力。