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！
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。
目前，所有代码和数据已开源，感兴趣的小伙伴可以关注一下。
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。
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？
参考链接：
[1]https://cs.stanford.edu/~rcwang/projects/lego_manual/
[2]https://twitter.com/_akhaliq/status/1552118469214314496
[3]https://arxiv.org/abs/2207.12572
[4]https://jiajunwu.com/
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