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人体运动生成

分布生成模型与扩散1强化学习与具身智能13D 视觉与重建1人脸与人体理解1

Towards Storytelling Animations: Joint Synthesis of Human and Camera Motions

把相机与角色视为同等实体、在扩散过程中显式建模两两交互的思路，可直接迁移到需要联合控制相机与动态主体的视频生成或虚拟摄影任务中；其真实+合成混合数据训练策略也值得借鉴。

InterPhys: Physics-aware Human Motion Synthesis in a Dynamic Scene

提出基于连续距离的力模型，把接触建模从手部扩展到任意表面（含动态物体），并用软物理约束维持力/力矩平衡；做人体-场景交互生成或物理可信动画的研究者可直接复用该力模型与约束形式。

Geometric Neural Distance Fields for Learning Human Motion Priors

将人体运动先验建模为关节旋转、角速度、角加速度乘积空间上的神经距离场零水平集，为从部分2D/3D观测恢复3D人体运动提供了可复用的几何约束与自适应投影算法。

Gaussian-Mixture Latent Flow for Stochastic 3D Human Motion Prediction

用可逆归一化流 + 数据驱动高斯混合先验建模人体运动的随机性，并通过可处理的似然计算给出不确定性估计；做运动预测/生成、需要多样且物理合理结果的工作可直接复用这一潜变量流框架与混合先验设计。