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AIGCResearch
主编｜庄才林（CailinZhuang）技术支持｜胡耀淇（YaoqiHu）｜编辑支持｜张奇佳（QijiaZhang）发布日期｜2025年3月17日｜周一
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2025-03-14｜PrincetonU
http ://arxiv. org/abs/2503. 11633v1https ://layereddepth. cs.princeton. edu
在日常生活中，透明物体的普遍存在使得理解其多层深度信息变得至关重要。本文提出了一项新的多层深度估计任务，旨在通过单张RGB图像预测透明物体表面及其后面物体的深度。为支持这一任务，我们引入了LayeredDepth数据集，这是第一个包含多层深度注释的数据集，涵盖了真实世界的基准和合成数据生成器。真实基准包含来自多种场景的1500张图像，现有的深度估计方法在处理透明物体时表现不佳。合成数据生成器则能够提供无限种类的物体和场景组合，生成15300张图像，以支持多层深度估计的训练。通过对这些模型的微调，深度估计的准确性显著提升，尤其在透明物体上，四元组准确率从55. 14%提高到75. 20%。我们的数据集和基准为透明物体的多层深度理解提供了新的研究基础。
本研究的核心是LayeredDepth-Syn，一个完全程序化的合成数据生成器，基于InfinigenIndoors构建。其设计思路包括以下几个关键点：
随机材料分配：生成器可以为场景中的物体随机分配透明材料（如玻璃），增加透明物体的多样性。
场景布局的灵活性：调整了场景中物体的摆放限制，使得透明物体可以在复杂的空间配置中出现，例如重叠或嵌套。
多层深度真实值生成：通过修改Blender的光线追踪代码，生成器能够在渲染过程中记录每个光线穿过不同介质时的深度信息，确保生成的多层深度数据的准确性。
多样化的照明条件：引入多种照明效果，增强透明物体表面的视觉特征，从而提高模型的训练效果。
在实验部分，我们评估了三种基线模型在LayeredDepth基准上的表现，包括多头输出、层索引拼接和递归方法。通过对比不同类型的元组（如对、三元组和四元组），我们发现所有模型在处理不同层次的深度时均表现出较强的跨领域泛化能力。特别是，层索引拼接方法在预测更深层次时效果尤为突出，表明该方法在透明物体的深度理解上具有优势。此外，我们还对十种最先进的深度估计方法进行了评估，结果显示，尽管这些方法在常规场景中表现良好，但在透明区域的深度估计上仍面临显著挑战。通过对Metric3DV2模型的微调，其在透明物体上的性能显著提升，进一步验证了我们合成数据生成器的有效性。
在这项研究中，我们使用了一种叫做LayeredDepth-Syn的工具来生成合成数据，帮助计算机更好地理解透明物体的深度。首先，我们让这个工具可以随机给物体分配透明的材料，比如玻璃，这样生成的场景就会包含很多不同的透明物体。其次，我们不再限制物体只能在特定的地方出现，比如厨房，而是允许它们在任何地方，比如客厅或办公室，这样可以创造出更复杂的场景。然后，在生成图像的过程中，我们会记录光线穿过不同材料时的深度信息，这样就能得到准确的多层深度数据。最后，我们还增加了多种光照效果，使得透明物体的表面看起来更真实。通过这些方法，我们希望计算机能够更好地理解和预测透明物体的深度，帮助实现更复杂的视觉任务。
2025-03-14｜CUHK,HHRI
http ://arxiv. org/abs/2503. 11321v1https ://github. com/xxx. git
本研究提出了一种新颖的生成图像压缩方法——分形频率感知带学习（FractalFrequency-AwareBandLearning,FFAB-IC），旨在优化生成图像压缩中的率-失真-真实感权衡。通过引入扩散知识，该方法能够更好地恢复图像中的细节和纹理。研究表明，FFAB-IC网络在多个基准数据集上显著提高了压缩性能，尤其是在高真实感和低失真的情况下，超越了现有的压缩模型。该方法不仅关注图像的失真程度，还注重视觉质量，确保生成的图像在感知上更为自然，解决了传统压缩技术中常见的模糊和过度平滑问题。
FFAB-IC网络的设计主要包括三个关键方面：首先，构建了一个分形频率感知带图像压缩网络，旨在有效捕捉自然图像中的方向性频率成分。该网络通过整合常见的分形带特征操作，增强了保留关键信息的能力。其次，为提高在有限带宽下图像重建的视觉质量，网络中集成了扩散知识，利用扩散迭代来恢复丢失的纹理细节。最后，为了全面利用空间和频率信息，引入了频率和内容感知的正则化项，确保在训练过程中优化网络的表现。这些策略共同推动了生成图像压缩技术的进步，使得生成的图像在视觉质量和信息保留方面均取得了显著提升。
在实验部分，研究通过在多个公共数据集上进行广泛的定量和定性评估，验证了FFAB-IC模型的优越性。使用的主要数据集包括Kodak、DIV2K和MS-COCO30K，评估指标涵盖深度图像结构和纹理相似性（DISTS）、FréchetInceptionDistance（FID）等。实验结果显示，FFAB-IC在所有基准测试中均显著优于现有的压缩方法，特别是在DISTS和FID得分上展现了优异的性能。该方法在高真实感和低失真之间实现了良好的平衡，证明了其在实际应用中的有效性和潜力。
FFAB-IC网络的工作原理可以简单理解为一个智能图像压缩系统，它通过三个主要步骤来提高图像质量。首先，它设计了一种特殊的网络结构，能够捕捉图像中的不同频率信息，例如高频和低频细节，这样就能更好地保留图像的真实感。其次，它引入了一种叫做扩散知识的技术，这就像给图像加上一层保护膜，帮助恢复那些在压缩过程中丢失的细节。最后，网络会根据图像的内容和频率信息进行智能调整，确保在压缩时不会损失重要的信息。通过这些方法，FFAB-IC能够生成更清晰、更自然的图像，解决了传统压缩技术带来的模糊和失真的问题。
2025-03-14｜BNU,BUPT,WATRIX. AI
http ://arxiv. org/abs/2503. 11093v1
本文提出了一种新的图像差异描述基准——OmniDiff，旨在解决现有图像差异描述（IDC）数据集在复杂场景下的局限性。OmniDiff包含324个多样化的场景，涵盖真实世界和3D合成环境，提供12种不同类型的变化，并且每对图像的描述平均达到60个单词。该数据集的构建旨在提供更为细致和准确的视觉变化描述，以支持更复杂的视觉-语言理解任务。通过引入M3Diff，一个增强的多模态大语言模型（MLLM），并结合多尺度差异感知模块（MDP），本文展示了在多个基准测试中显著提高了跨场景差异识别的准确性。
本研究的方法分为两个主要阶段：变化对收集和差异描述收集。首先，在变化对收集阶段，OmniDiff的数据来源包括真实世界的图像和3D合成图像，确保了场景的多样性和复杂性。通过现场摄影和网络爬虫收集了224个不同场景的变化对。其次，在差异描述收集阶段，依赖于人工注释，以确保描述的准确性和一致性。注释者被要求详细描述场景中的变化，包括对象的添加、消失、替换等。为提高描述的质量，注释者遵循特定的指导原则，确保描述既全面又具体。最后，采用M3Diff模型进行训练，该模型集成了MDP模块以增强对图像差异的感知能力，从而提升模型在复杂场景下的表现。
在实验部分，研究者对M3Diff模型在多个公开数据集上的表现进行了评估，包括OmniDiff、Spot-the-Diff和CLEVR-Change等。通过在这些数据集上进行训练和测试，M3Diff展示了其在图像差异描述任务中的优越性能。具体而言，评估指标包括BLEU、METEOR、ROUGE-L、CIDEr和SPICE等。实验结果表明，M3Diff在多个基准测试中均取得了最先进的成绩，尤其是在处理复杂和动态场景时，显著提高了跨场景差异识别的准确性。此外，研究还进行了消融实验，以分析OmniDiff数据集和MDP模块对模型性能的贡献，结果显示，两者均对提升模型的表现至关重要。
在本研究中，作者们开发了一种新的方法来帮助计算机更好地理解和描述两幅相似图像之间的细微差异。首先，他们创建了一个名为OmniDiff的数据集，里面包含了324对图片，这些图片展示了真实和合成的场景变化。为了确保这些变化被准确描述，研究人员请人类注释者仔细观察每对图片，并写下详细的变化说明。接下来，他们设计了一种新的计算模型，叫做M3Diff，这个模型通过一个特别的模块（MDP）来提高对图像变化的感知能力。这个模块帮助模型更好地识别和描述图像中的细节差异。最后，通过在多个测试数据集上的实验，研究者们证明了这个新方法的有效性，显示它在复杂场景下的表现非常出色。
2025-03-14｜PSU,NIT
http ://arxiv. org/abs/2503. 10997v1https ://github. com/aashish2000/RONA
本研究提出了一种新颖的图像字幕生成策略，名为RONA（基于关系的连贯性意识字幕生成），旨在提高多模态大语言模型（MLLM）生成的图像字幕的多样性和连贯性。传统的写作助手通常通过提供多样的词汇和句法变体来生成图像字幕，但往往未能充分捕捉人类在图像描述中所使用的语用线索。本研究的目标是通过引入连贯性关系（CoherenceRelations，CRs）这一概念，来增强生成的字幕的语用多样性，从而使其更具吸引力和相关性。RONA通过对比现有的MLLM基线，展示了在多个领域中生成的字幕在多样性和与真实字幕的对齐度方面的显著提升。
RONA的核心方法是利用连贯性关系（CRs）作为生成图像字幕的指导框架。具体来说，RONA采用了五种主要的CRs，分别是：插入（Insertion）、具体化（Concretization）、投影（Projection）、重述（Restatement）和扩展（Extension）。这些关系帮助模型在生成字幕时考虑图像内容与文本之间的多维联系。插入关系强调在字幕中未直接提及的关键对象；具体化关系则利用图像中的主要对象为字幕提供进一步的上下文；投影关系则关注于文本描述与图像内容之间的隐含联系；重述关系强调对图像内容的直接描述；而扩展关系则允许字幕对图像情境进行更深入的叙述。此外，RONA通过在图像与字幕配对的基础上，生成多种类型的字幕，以确保在保留原始信息的同时，增强表达的多样性。
在实验部分，研究团队评估了RONA在两种主要任务类型上的表现：仅图像任务和图像加字幕任务。前者仅使用图像作为输入，而后者则同时提供图像和真实字幕。实验使用了来自社交媒体和新闻的两个数据集，分别为TweetSubtitles和ANNA，涵盖了多样化的视觉对象和抽象描述。通过比较RONA与现有的MLLM基线（如Claude3. 5和GPT-4o），研究显示RONA在多样性和与真实字幕的相似度方面均显著优于基线模型。评估指标包括图像与字幕的相似性、与真实字幕的相似性、上下文多样性和二元组多样性等。结果表明，RONA不仅提升了字幕的多样性，同时也保持了内容的连贯性和相关性。
RONA的工作原理可以简单理解为通过五种不同的关系来生成图像字幕。首先，插入关系意味着某些图像中的重要元素可能在字幕中没有被直接提到。其次，具体化关系则是强调图像中的主要对象，并为其提供更多的上下文信息。接着，投影关系关注的是文本描述与图像内容之间的隐含联系，帮助生成更具想象力的字幕。重述关系则是对图像内容的直接描述，而扩展关系则允许字幕对图像故事进行更深入的叙述。这种方法使得生成的字幕不仅仅是对图像的简单描述，而是能够传达更多的情感和信息，从而使得字幕更加生动和吸引人。
2025-03-13｜CIIRC-CTU,PSL
本研究提出了一种新颖的基于视频的自动注释方法，用于生成带有时空定位的字幕。通过将视频中的物体与字幕中的名词短语相结合，研究者们开发了一个名为GROVE的模型，能够在视频中生成自然语言描述并为多个名词短语预测时空一致的边界框。首先，研究团队介绍了一种大规模的自动注释方法，该方法通过聚合来自单帧的注释，构建出时空一致的边界框。其次，研究者们构建了一个名为HowToGround1M的大型预训练数据集，并在此基础上对GROVE模型进行了预训练。最后，研究表明，该方法在新创建的iGround数据集以及VidSTG和ActivityNet-Entities数据集上均取得了最先进的结果，显示了其在视频字幕生成和物体定位任务中的有效性。
本研究的方法分为三个主要步骤。首先，在第一个阶段，研究者采用现有的静态图像模型生成每帧的带有边界框的字幕。通过对每帧的描述进行分析，提取出主语-动词-宾语（SVO）三元组，以便为后续的处理提供结构化信息。第二个阶段涉及将单帧的字幕聚合为视频级别的描述，以确保描述的一致性。通过使用大型语言模型（LLM），研究者们能够生成一个整体的、连贯的字幕，并标记出与对象相关的名词短语。最后，在第三个阶段，研究者们引入了时空一致的边界框注释，确保在视频的不同帧中，同一对象的边界框能够保持一致性。该方法结合了时空适配器、边界框解码器和时间对象性头，能够有效处理视频中对象的遮挡和消失问题。
为了验证所提出方法的有效性，研究者们在三个数据集上进行了广泛的实验，包括新创建的iGround数据集以及已知的VidSTG和ActivityNet-Entities数据集。实验结果表明，GROVE模型在这些数据集上均表现出色，特别是在生成的字幕质量和边界框定位精度方面。研究者们还进行了消融实验，以评估各个组件对模型整体性能的影响。结果显示，预训练在大规模自动注释数据集上的重要性，以及在小规模高质量数据集上进行微调的有效性。此外，研究者们还探讨了不同预训练数据集大小对模型性能的影响，表明随着数据集规模的扩大，模型的性能持续提升。这些结果为未来的研究提供了坚实的基础。
在这项研究中，研究团队开发了一种新方法，帮助计算机更好地理解视频中的内容，并用简单的语言描述这些内容。这个过程分为三个步骤。第一步，计算机会分析视频的每一帧，提取出重要的信息，比如谁在做什么。第二步，计算机会把这些信息汇总成一个整体的描述，确保描述的一致性。第三步，计算机会为每个提到的物体画出一个框，帮助我们知道这些物体在视频中的位置。这个方法特别聪明，因为它能处理视频中物体消失或被遮挡的情况。通过这样的方式，计算机不仅能生成自然的字幕，还能准确地指出视频中物体的位置，极大地提高了视频理解的准确性。
2025-03-13｜TAMU,MetaRealityLabs,MPI-INF
http ://arxiv. org/abs/2503. 10860v1https ://people. engr.tamu. edu/nimak/Papers/RI3D,
本文提出了一种新颖的三维高斯点云表示方法RI3D，该方法利用扩散模型重建给定稀疏输入图像集的高质量新视图。RI3D的核心创新在于将视图合成过程分为两个任务：重建可见区域和填补缺失区域，并为每个任务引入个性化的扩散模型。第一个模型负责根据渲染图像生成高质量的图像，作为伪地面真相用于约束优化；第二个模型则专注于在未观察到的区域中生成细节。这种方法通过两阶段优化策略，首先重建可见区域，然后利用填补模型完善缺失区域，最终实现高质量的三维场景重建。实验结果表明，RI3D在处理极其稀疏输入时，能够生成更为细致的纹理，超越现有的最先进技术。
RI3D的方法包括三个主要步骤：初始化、扩散模型微调和优化。首先，在初始化阶段，使用DUSt3R和单目深度估计相结合的方式生成每个输入图像的深度图，并将其转换为三维高斯表示。接着，微调两个扩散模型：修复模型和填补模型，分别用于增强渲染图像和填补缺失区域。修复模型通过生成清晰图像来提供伪地面真相，而填补模型则在缺失区域生成细节。最后，采用两阶段优化策略进行三维高斯表示的优化。在第一阶段，通过修复模型重建可见区域，并生成伪地面真相图像；在第二阶段，选择部分新视图进行缺失区域的填补，并继续优化以确保生成的细节与场景一致。
在实验部分，研究者将RI3D与多种最先进的稀疏视图合成方法进行比较，使用Mip-NeRF360数据集进行评估。通过对比PSNR、SSIM和LPIPS等指标，RI3D在大多数场景中表现出色，尤其在细节保留方面优于其他方法。实验结果显示，RI3D能够有效重建可见区域的细节，并在缺失区域生成高质量的纹理，克服了传统方法在极稀疏输入下的局限性。此外，研究者还进行了消融实验，验证了各个组件对最终结果的影响，进一步证明了该方法的有效性和优越性。
RI3D的工作原理可以简单理解为一个两步走的过程。首先，系统会根据输入的稀疏图像生成一个三维场景的初步模型。这一步就像是为一幅画打底，确保可见的部分有清晰的轮廓。接着，系统会使用两个特别的工具来完善这幅画。第一个工具负责修复已经看到的部分，让它们看起来更真实；第二个工具则在看不到的地方“想象”出缺失的细节，填补空白。通过这种方法，RI3D能够从仅有的几张图片中，生成出高质量的三维图像，避免了传统方法中常见的模糊和细节缺失问题。
2025-03-14｜XDU,SYSU
http ://arxiv. org/abs/2503. 11345v1
EgoSplat是一种新颖的语言嵌入3D高斯点云框架，旨在解决开放词汇的自我中心场景理解问题。自我中心场景具有频繁的遮挡、变化的视角和动态交互，这使得在多视图下保持语义一致性变得尤为困难。为应对这些挑战，EgoSplat通过引入多视图一致性实例特征聚合方法和实例感知的时空瞬态预测模块，显著提高了语义表示的准确性和稳定性。该方法不仅能有效过滤掉动态对象带来的干扰，还能在不同视角间保持语义的一致性，从而实现更高质量的3D场景重建。通过在两个数据集上的实验，EgoSplat在定位和分割任务上均取得了显著的性能提升，设立了开放词汇自我中心场景理解的新基准。
EgoSplat的核心方法包括以下几个关键步骤：
3D高斯点云与语言特征结合：利用3D高斯点云表示场景，并将语言嵌入特征与每个高斯点相结合，从而在语义层面上增强场景理解。
多视图一致性实例特征聚合：通过SAM2模型进行视频分割，获得每个实例的分割结果，并在此基础上选择高质量视图聚合特征，确保语义的一致性，减少因遮挡和视角变化引起的冲突。
实例感知的时空瞬态预测：设计一个模块以预测动态对象的行为，并在时空维度上保持一致性，过滤掉动态元素对语义重建的干扰。
开放词汇查询：通过计算渲染的语言特征与文本查询特征之间的相似度，实现对象定位和语义分割，支持自然语言交互。
为了验证EgoSplat的有效性，研究团队在两个数据集上进行了广泛的实验：AriaDigitalTwin(ADT)和HOI4D。实验结果表明，EgoSplat在开放词汇定位和3D语义分割任务中均超越了现有的最先进方法。在ADT数据集中，EgoSplat在所有对象的平均定位准确率达到了35. 9%，相较于第二名提高了8. 2%。在语义分割任务中，EgoSplat同样表现优异，取得了3. 7%的IoU提升。此外，实验还通过可视化结果展示了EgoSplat在复杂场景中的准确性和边界清晰度，证明该方法在动态场景理解中的潜力。所有实验结果均表明，EgoSplat在处理自我中心场景时具备显著优势。
EgoSplat的工作原理可以简单理解为一个智能的“眼睛”和“大脑”组合。首先，EgoSplat使用一种特殊的3D技术来捕捉周围环境的信息，就像我们用眼睛观察世界一样。然后，它将这些信息与语言结合，帮助计算机理解我们说的内容。接下来，EgoSplat会从不同的角度观察同一件事，确保它看到的每个细节都是一致的，这样就不会因为视角不同而造成误解。最后，当你用自然语言询问它时，EgoSplat能够快速找到你所说的物体，并告诉你它在哪里。这一系列的步骤让EgoSplat在复杂的环境中，特别是在动态场景下，能够更准确地理解和定位物体。
2025-03-14｜NUDT
http ://arxiv. org/abs/2503. 11172v1
本研究提出了一种名为不确定性感知的法线引导高斯点云（UNG-GS）的方法，旨在从稀疏图像序列中进行高质量的表面重建。该方法通过引入显式的空间不确定性场（SUF），有效地量化几何不确定性，特别适用于高不确定性场景的重建。与现有的最先进方法PGSR相比，UNG-GS在不依赖额外先验或基础模型的情况下，显著提高了重建性能。该框架结合了不确定性感知的深度渲染策略和自适应法线优化方法，能够在稀疏图像序列中更好地处理几何不确定性，最终实现高保真度的渲染效果。通过大量实验验证，UNG-GS在不同数据集上表现出色，证明了其在表面重建和新视图合成任务中的有效性。
UNG-GS方法的核心在于引入空间不确定性场（SUF），以增强3D高斯点云（3DGS）在稀疏图像序列中的表面重建能力。具体方法分为以下几个步骤：
平面基础的3D高斯点云表示：每个3D高斯通过其中心、协方差矩阵、透明度和颜色来定义，协方差矩阵进一步分解为缩放矩阵和旋转矩阵。
空间不确定性场的构建：为每个高斯分配一个不确定性值，量化其几何不确定性，这一值在优化过程中动态调整，以反映不同区域的置信度。
不确定性感知深度渲染：通过动态加权的方法，调整各高斯对最终深度的贡献，确保高置信度区域的贡献更大，而低置信度区域的贡献被抑制，从而减少噪声。
自适应法线优化：采用不确定性引导的法线优化策略，通过加权邻域梯度计算，提高法线估计的鲁棒性，尤其在高不确定性区域。
为验证UNG-GS方法的有效性，研究团队在多个数据集上进行了广泛的实验，包括Tanks&Temples（TnT）、DTU和Mip-NeRF360数据集。实验结果表明，UNG-GS在重建精度和渲染质量方面均显著优于现有方法。具体来说，在DTU数据集中，UNG-GS的平均Chamfer距离为0. 62mm，展示了出色的几何重建能力。同时，在TnT数据集中，该方法的平均F1-score达到了0. 39，表明其在稀疏视图条件下的强大性能。此外，研究还进行了消融实验，以评估各个组件对整体性能的贡献，结果显示，空间不确定性场（SUF）在提升重建质量中起到了至关重要的作用。
UNG-GS方法的核心思想是通过引入一个“不确定性场”，来帮助我们更好地理解和重建从稀疏图像中提取的三维表面。简单来说，我们把每个三维点看作一个小高斯云，给它一个不确定性值，表示我们对这个点位置的信心。接着，我们根据这些不确定性值来调整每个点在最终图像中的影响力。比如，在一些模糊或不清晰的区域，我们就会降低这些点的权重，这样可以减少噪声，保持图像的细节。通过这样的方式，UNG-GS能够在输入图像很少的情况下，依然生成高质量的三维重建效果。这种方法特别适合在拍摄条件不理想的情况下使用，比如拍摄物体的角度有限或光线不足时。
2025-03-12｜ZJU,HKUST
http ://arxiv. org/abs/2503. 09640v1
本文提出了一种新的框架HOGS（Human-ObjectRenderingvia3DGaussianSplatting），旨在从稀疏视角高效且物理上合理地渲染人-物体交互（HOIs）。现有的方法在渲染质量和计算效率上存在明显的不足，HOGS通过结合3D高斯点云表示和物理感知优化，解决了这些问题。该框架不仅提高了渲染的视觉保真度，还确保了人和物体之间的物理交互合理性。通过在HODome数据集上的广泛实验，HOGS展示了其在渲染质量、效率和物理合理性方面的优越性，同时也证明了其在复杂物体交互任务中的广泛适用性。
HOGS的实现分为三个主要阶段：首先，通过人-物体变形过程对人和物体的表示进行变形，以适应目标状态。该过程利用线性混合形状（LBS）变换来调整人类的姿态，并通过刚性变换来处理物体。其次，将变形后的人和物体高斯体组合成统一的三维空间，形成复合高斯表示。最后，利用物理感知渲染优化过程对组合结果进行优化，确保人和物体之间的交互符合物理规律。此过程包括人-物体接触区域的预测，以减少计算负担并提高渲染效率。通过这种多层次的方法，HOGS能够高效地处理复杂的人-物体交互场景。
为了验证HOGS的有效性，研究者在HODome数据集上进行了广泛的实验，并将其扩展到手-物体抓取任务的MANUS-Grasps数据集。实验结果显示，HOGS在多个指标上均优于现有的最先进方法，包括渲染质量和帧率。在HODome数据集中，HOGS的峰值信噪比（PSNR）达到30. 68dB，结构相似性（SSIM）为0. 953，显示出显著的视觉质量提升。此外，HOGS在渲染效率上也表现出色，达到176帧每秒，证明了其在实时应用中的潜力。定量与定性结果均表明，HOGS在处理人-物体交互时，不仅生成了高质量的渲染图像，还保持了物理合理性。
HOGS的工作流程可以简单理解为三个步骤。第一步是对人和物体的形状进行调整，使它们符合目标姿态。这就像是给玩具换衣服，让它们看起来更自然。第二步是将这些调整后的形状组合到一起，形成一个完整的场景，就像把不同的玩具放在一起，形成一个玩具世界。最后一步是检查这些玩具之间的接触是否合理，确保它们不会穿透彼此。通过这种方式，HOGS能够从不同的视角快速生成高质量的图像，同时确保这些图像看起来真实且符合物理规律。
