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手部重建
分布 3D 视觉与重建1人脸与人体理解1
01 02
JUMP-Hand：学习逐关节不确定性以门控多视角专家混合模型进行多视角3D手部重建
JUMP-Hand: Learning Joint-wise Uncertainty to Gate Mixture of View Experts for Multi-View 3D Hand Reconstruction
将逐关节不确定性作为显式门控信号，用于多视角特征融合与三角化初始化，可迁移到其他多视角三维重建任务（如人体姿态、物体位姿）中处理遮挡与噪声。
从二维对齐到三维合理性：统一异构二维先验与无穿模扩散实现遮挡鲁棒的双手重建
From 2D Alignment to 3D Plausibility: Unifying Heterogeneous 2D Priors and Penetration-Free Diffusion for Occlusion-Robust Two-Hand Reconstruction
把关键点、分割、深度等视觉基础模型先验以隐式融合编码器吸收，而非作为显式输入，可在不增加基础模型推理成本的前提下提升单目重建精度；同时用带碰撞梯度引导的扩散模型把互穿姿态映射到无碰撞流形，这一「生成式后处理」思路可迁移到人体/多人交互重建与姿态去穿模。