本文提出了InterHandGen框架，旨在学习双手相互作用的生成先验。通过条件建模和扩散模型，生成多样化的手形状，从而提升手物体姿态估计的准确性。研究显示该模型在不同数据集上表现优越，强调了其在真实场景中的应用潜力。