从传统的深度学习（比如你常接触的分类、回归任务）过渡到扩散模型时产生这个疑问：既然目标是生成干净的动作序列，为什么不直接让神经网络学习输入条件（指令）到目标序列的直接映射？绕这么大一个圈子去学“去噪”到底图什么？

理解这个问题的关键，在于认识到我们要解决的是一个“一对多（One-to-Many）” 的生成问题，而不是一个“一对一（One-to-One）”的预测问题。

我们可以通过以下三个核心痛点，来理解为什么直接学习“干净序列”行不通，而扩散模型（学习去噪）成了破局的关键：

1. 致命的“均值回归灾难”（Regression to the Mean）

假设我们不用扩散模型，而是构建一个极其庞大的网络，直接输入指令“用右手拿起桌上的苹果”，输出干净的动作序列 。

在真实的数据集中，面对同一个苹果，哪怕是同一个志愿者，也会有无数种合理的抓取方式：

• 方式 A：从正上方捏住苹果。
• 方式 B：从侧面握住苹果。
• 方式 C：手掌朝上从底部托起苹果。

如果你的网络直接学习预测 （通常使用 MSE 均方误差作为 Loss），网络在训练时会遇到矛盾：同一个输入指令，它既需要输出 A，又需要输出 B 和 C。为了使得整体的 Loss 最小，神经网络会耍小聪明，直接输出这几种真实动作的“数学平均值”。

“从左边抓”和“从右边抓”的数学平均值是什么？是手直接从正中间穿透（穿模）苹果！直接预测会导致生成的动作模糊、僵硬，且完全违背物理常识。扩散模型通过将生成过程建模为联合条件分布，彻底避免了这种平均化导致的崩溃 。

2. 多样性：纯噪声是“创造力的种子”

扩散模型本质上学到的不是“某一个特定的标准动作”，而是所有合理动作的概率分布 ।

在扩散模型的逆向生成（推理）阶段，我们是从一段纯粹的随机高斯噪声 开始的。

• 当你输入“拧开瓶盖”的指令时，你给模型一个随机噪声种子 1，模型经过一步步去噪，雕刻出了“用三根手指捏住拧开”的动作。
• 你再给它一个随机噪声种子 2，它又能一步步去噪，雕刻出“用整个手掌握住拧开”的动作。

正是因为模型学习的是“如何从一堆无意义的沙子（噪声）中筛出金子（干净动作）”，而不是死记硬背一块金子的模样，它才具备了极强的多样性（Diversity）和多模态性（Multi-modality） 。这也使得模型不再局限于封闭的预定义任务，而是能泛化到长序列和未见过的物体上 。

3. 过程控制：给“物理约束”留出插手的空间

如果你的模型是直接“一键输出”干净序列，那么一旦输出结果穿模了，你只能干瞪眼，因为木已成舟。

但扩散模型是一个** 多步迭代（Iterative）**的过程（例如 算法OpenHOI 中设定了 $T=1000$ 步的去噪调度 ）。这意味着，模型是一点一点地把噪声“捏”成动作的。这种多步机制给了我们干预生成过程的完美机会！

在论文的“免训练物理优化（Training-free Refinement）”中：

• 当模型去噪到第 500 步时，手部动作的大致轮廓出来了。

• 此时系统立刻进行检测：不好，手部的网格顶点（V）和物体表面要发生穿透了！

• 系统马上计算出一个惩罚 Loss，顺着梯度把手往外“推”一点点。

• 模型带着这个被修正过的状态，继续进行第 499 步的去噪。

这种在采样的每一步引入可供性优化（Affordance Refinement）、防穿透优化（Penetration Refinement）和过渡优化（Motion In-between Refinement）的能力，能够显著提高生成的物理连贯性 。如果没有扩散模型的这种“慢动作雕刻”机制，这种无需重新训练就能强行注入物理法则的黑科技是根本无法实现的。

总结来说：
直接学习干净序列，模型是在**“死记硬背答案”，容易把不同答案混为一谈；而扩散模型学习去噪，模型是在“掌握从混沌中建立秩序的物理法则”**。这使得它不仅能生成前所未见的动作，还能在生成的每一步接受我们精确的干预。