本文提出了一种基于自监督学习的方法，通过彩色图像学习关节物体的几何、外表和动作表示，实现独立控制。该方法无需形态学注释，仅依赖2D观测，能够更精准地恢复物体形状和外观，适用于少样本重建和新视角生成等应用。研究表明，该方法在准确性和稳定性上优于传统3D监督方法。