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关节物体建模

SCAPO: Self-Supervised Category-Level Articulated Pose Estimation from a Single 3D Observation

用 SE(3) 等变向量神经元自编码器把单帧 RGB-D 观测对齐到共享规范空间，再用关节感知的混合蒙皮建模部件运动，为单次观测下的关节物体建模提供了可复用的表示学习范式。

Particulate: Feed-Forward 3D Object Articulation

把关节物体的部件分割、运动学树与运动约束统一到一个前馈 Transformer 中一次预测，替代逐物体优化，可直接接到 image-to-3D 模型后面做单图生成可动 3D 资产。

Part$^{2}$GS: Part-aware Modeling of Articulated Objects using 3D Gaussian Splatting

把 3DGS 的每个高斯绑定可学习部件属性，配合接触约束、速度一致性与斥力点场实现物理一致的关节运动，可直接迁移到可动物体/机器人场景的数字孪生与可动部件重建。

Clay-to-Stone: Phase-wise 3D Gaussian Splatting for Monocular Articulated Hand-Object Manipulation Modeling

把单目视频中的关节手物交互建模拆成「柔性形变探索 + 刚性结构固化」两阶段，用 3D 高斯泼溅表示并显式估计关节运动参数，可复用于关节物体重建与手物交互追踪中缓解形状-运动耦合歧义。