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人体-物体交互重建

CrossHOI: Learning Cross-View Representations for Monocular 3D Human-Object Interaction Reconstruction

用单目输入合成新视角特征作为先验，再以双向跨视角 Transformer 融合多视角顶点特征来估计接触并精修网格——这套「无额外输入的新视角特征先验 + 顶点级跨视角融合」思路可直接迁移到遮挡严重的人体/物体/手部重建与接触建模任务。

CARI4D: Category Agnostic 4D Reconstruction of Human-Object Interaction

用基础模型（人体姿态、物体先验等）的个体预测做姿态假设选择，再通过可微渲染-比较联合优化，得到度量尺度、时空一致的4D人-物交互；这套「假设选择+渲染对齐+接触物理约束」的流程可直接迁移到单目视频中任意未知物体的4D重建与跟踪。