针对人体图像动画中高自由度、复杂的手部动作生成难题，研究者提出了隐式偏好对齐框架。该方法无需构建严格配对的偏好数据，通过最大化自生成高质量样本的似然并惩罚与预训练先验的偏差来实现模型对齐。框架还引入了手部感知局部优化机制，以显式引导手部区域的生成质量。实验表明，该方法能有效优化手部生成质量，同时大幅降低了构建偏好数据的门槛。相关代码已开源。