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Towards Decompositional Human Motion Generation with Energy-Based Diffusion Models
把能量模型与扩散采样结合，用组合分布刻画多个运动概念的并集，从而在无逐概念真值的情况下把整体运动拆成可复用基元；这套「能量式组合分布 + 分解训练」的思路可直接迁移到视觉中的组合式视频/动作生成与概念解耦。