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ViDiHand 是一种视频扩散模型,用于从第一人称和复杂视频中重建手部运动。它面向 4D 手部恢复,在真实世界操作序列中具备遮挡鲁棒性、准确的姿态与位置估计,以及时间上平滑的运动表现。
该方法在保持基础 DiT 冻结的同时,通过手部叠加渲染微调 VACE 分支。一个轻量级双分支解码器读取共享的中间 VACE 特征,以预测 MAN