羿阁 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
有没有空间感差的小伙伴，每次拿到乐高说明书都不知如何下手？
这回，可以动的乐高说明书来了！
清华姚班校友、斯坦福大学助理教授吴佳俊，带领团队研发了一项能把纸上的说明书转化为3D动画的技术，目前该论文已入选2022年计算机视觉顶会ECCV。
看完效果图，有网友直呼：这对所有年龄段的乐高爱好者都大有帮助！
3D动画说明书
尽管乐高的说明书都是由专业设计师编写的，但对于想象力差的人，不得不说，还是3D动画更香。
这一步转化看上去容易，其实背后隐藏着两个技术上的难题。
第一个难题是如何将纸上的2D图像投影成3D动画。
研究团队要做的，是将任务分解为一系列可以顺利、高效执行的短步骤，通过建立一个模型，将说明书上的图像转换为机器可解释的算法，以简化机器学习的任务。
正如上图所示，要想把图a转化为图c，需要提取说明书中的每一个零件的图像位置，以便搭建最终的成品。
研究面对的第二个挑战是，乐高积木的形状实在是太多变了。
虽然很多基础配件形状差不多，但就像图中的吉他头一样，乐高也有不少灵活又复杂的配件。而且，这些配件可能产生的不同组合也大大增加了机器解读的难度：每一个搭建步骤都会形成一个新的不可知的图像。
为了解决这两个挑战，研究团队提出了一种新的基于机器学习的框架：手动执行计划网络(manual-To-executable-Plan Network, MEPNet)。
其核心思想是将基于神经网络的二维关键点检测方法与2D-3D匹配算法相结合，实现对不可见的3D对象的高精度预测。
MEPNet的运行有两个阶段。第一阶段要做的，是将基础形状和新零件的3D模型、目标形状的2D图像作为输入信息，为每个零件预测一组2D关键点、旋转角度和掩码。
在第二阶段中，通过寻找基础形状和新零件之间的可能联系，再将第一阶段预测的2D关键点反向投影到3D图像中。
值得一提的是，这个方法在训练时不需要任何ground truth图像。
另外，MEPNet的数据集表现优于其他现有方法。与基于端到端的学习方法相比，MEPNet保持了基于机器学习的模型效率，并可以被更好地推广到生成未知的3D对象上。
最值得注意的是，MEPNet能够利用合成数据进行单独训练，从而应用到真实的生活场景中。
作者介绍
该篇论文来自斯坦福大学吴佳俊团队。作者还包括：Ruocheng Wang、Yunzhi Zhang，麻省理工大学的Jiayuan Mao以及Autodesk AI Lab的Chin-Yi Cheng。
吴佳俊，现任斯坦福大学助理教授，隶属于斯坦福视觉与学习实验室 (SVL)和斯坦福人工智能实验室 (SAIL)。在麻省理工学院完成博士学位，本科毕业于清华大学姚班，曾被誉为“清华十大学神之一”。
论文第一作者Ruocheng Wang，硕士毕业于斯坦福大学计算机科学专业，是吴佳俊门下的学生。本科毕业于浙江大学计算机专业，还在加州大学洛杉矶分校与Adnan Darwiche教授一起工作过一段时间。
One More Thing
虽然整篇论文都在以乐高为例，但作者也在论文中提到，其实这项技术还能应用到其他类型的组装说明书上。
好多“苦安装久矣”的网友就号召赶紧推出宜家版：
不过，在一片欢呼声中，也有网友提出了不同的声音：
我不知道这是惊喜还是毁了我玩乐高的乐趣。
对此，你怎么看？你是喜欢看着说明书拼乐高，还是自己发挥呢？
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