本研究では、3D ガウシアン表現を用いた新しい手-物体把握の捕捉手法「MANUS」を提案する。この手法は、手の形状と物体の接触を正確にモデル化することができる。
手-物体相互作用の条件付き生成空間を学習し、効果的なデータサンプルを合成することで、手のメッシュ再構築性能を大幅に向上させる。
