本研究提出了一种轨迹感知主要流形框架，旨在恢复流形骨干并生成样本。通过内在维度正则化，该框架实现了紧凑的流形表示和少样本图像生成。实验结果表明，该方法在分类准确性和样本生成方面表现优越，尤其在复杂文本描述下的动作生成任务中。