연구진은 인간 메시 복구의 모호성을 해결하기 위해 FactorizedHMR 프레임워크를 제안했어요. 이 프레임워크는 안정적인 상체-뿌리 앵커를 먼저 복구하고, 확률적 흐름 매칭 모듈을 통해 나머지 관절을 완성하는 2단계 방식이에요.
복구의 신뢰성을 높이기 위해 복합 타겟 표현과 지오메트리 기반 감독, 특징 기반 분류기-프리 가이던스를 결합하여 상체-뿌리 앵커를 유지하면서 모호한 관절 복구를 개선했어요.
다양한 시점에서 이미지-카메라-모션 감독을 제공하는 합성 데이터 파이프라인을 도입하여 카메라 공간 및 월드 공간 벤치마크에서 강력한 성능을 보였어요.