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CardioComposer: Leveraging Differentiable Geometry for Compositional Control of Anatomical Diffusion Models

कार्डियोकंपोजर (CardioComposer) एक प्रोग्रामेबल, इन्फरेंस-टाइम फ्रेमवर्क है जो डिफरेंशिएबल ज्योमेट्री और एलिप्सॉइडल प्रिमिटिव्स का लाभ उठाता है ताकि यथार्थवादी जनरेशन को बनाए रखते हुए 3D कार्डियोवैस्कुलर एनाटॉमिकल संरचनाओं के आकार, आकृति और स्थिति पर विच्छेदित (disentangled), कंपोजिशनल नियंत्रण सक्षम किया जा सके।

मूल लेखक: Karim Kadry, Shoaib Goraya, Ajay Manicka, Abdalla Abdelwahed, Naravich Chutisilp, Farhad Nezami, Elazer Edelman

प्रकाशित 2026-03-18

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Karim Kadry, Shoaib Goraya, Ajay Manicka, Abdalla Abdelwahed, Naravich Chutisilp, Farhad Nezami, Elazer Edelman

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आप एक मास्टर आर्किटेक्ट हैं जो एक नया घर डिजाइन करने की कोशिश कर रहे हैं। आपके पास एक जादुई 3D प्रिंटर है (एक Generative AI) जो असली घरों की तस्वीरों को देखकर अविश्वसनीय रूप से वास्तविक दिखने वाले घर प्रिंट कर सकता है।

हालाँकि, एक समस्या है: प्रिंटर थोड़ा "अनिश्चित" (wildcard) है। यदि आप सिर्फ कहते हैं, "मेरे लिए एक घर प्रिंट करो," तो यह एक शानदार हवेली, एक छोटा सा कॉटेज या एक गगनचुंबी इमारत प्रिंट कर सकता है। लेकिन यदि आप कहते, "मुझे एक विशिष्ट आकार के गैरेज वाला घर चाहिए, जो ठीक यहाँ स्थित हो, जिसकी छत का आकार भी विशिष्ट हो," तो प्रिंटर भ्रमित हो जाता है। या तो वह आपके निर्देशों को अनदेखा कर देता है या ऐसा घर प्रिंट करता है जो नकली दिखता है और वास्तविक भौतिकी (physics) के नियमों पर खरा नहीं उतरता।

यही वह समस्या है जिसे CardioComposer हल करता है, लेकिन घरों के बजाय, यह मानव हृदय और रक्त वाहिकाओं के 3D मॉडल प्रिंट कर रहा है।

यहाँ इस पेपर को सरल शब्दों में, कुछ रचनात्मक उपमाओं (analogies) के साथ समझाया गया है:

1. समस्या: "अंधा" कलाकार

शरीर रचना विज्ञान (anatomy) के वर्तमान AI मॉडल उन प्रतिभाशाली कलाकारों की तरह हैं जो आपको एक फोटो देने पर एक आदर्श हृदय पेंट कर सकते हैं। लेकिन अगर आप उनसे कहें कि "एक ऐसा हृदय पेंट करो जो 10% बड़ा हो और थोड़ा बाईं ओर खिसका हुआ हो," तो वे संघर्ष करते हैं।

समझौता (The Trade-off): यदि आप AI को सख्त नियमों का पालन करने के लिए मजबूर करते हैं, तो हृदय नकली (जैसे प्लास्टिक का खिलौना) दिखता है। यदि आप इसे रचनात्मक होने देते हैं, तो हृदय वास्तविक दिखता है, लेकिन आप विवरणों को नियंत्रित नहीं कर सकते।
दांव पर क्या लगा है: चिकित्सा में, एक मिलीमीटर भी मायने रखता है। यदि एक वर्चुअल हृदय थोड़ा भी बड़ा है या गलत जगह पर है, तो एक नए स्टेंट या वाल्व का सिमुलेशन विफल हो सकता है, जिससे वास्तविक जीवन में खराब परिणाम मिल सकते हैं।

2. समाधान: "जियोमेट्रिक जीपीएस" (Geometric GPS)

लेखकों ने CardioComposer बनाया है। इसे AI को पेंट करते समय एक GPS और एक रूलर (पैमाना) देने के रूप में समझें।

AI को शुरुआत से नए नियम सिखाने के बजाय (जिसमें वर्षों का प्रशिक्षण लगता है), उन्होंने एक ऐसा सिस्टम बनाया है जो काम करते समय AI को नजलाता (nudge) है।

रूपक (Metaphor): कल्पना कीजिए कि AI एक कैनवास पर हृदय बना रहा है। हर बार जब वह एक स्ट्रोक जोड़ता है, तो एक "जियोमेट्रिक जीपीएस" जाँचता है: "रुको, क्या बायां वेंट्रिकल सही आकार का है? क्या एओर्टा सही जगह पर है?"
यदि उत्तर "नहीं" है, तो GPS ड्राइंग को अगले स्ट्रोक पर जाने से पहले ही सही आकार की ओर धीरे से धकेलता है।

3. गुप्त मंत्र: बिल्डिंग ब्लॉक्स के रूप में "एलिप्सोइड्स" (Ellipsoids)

जीपीएस कैसे जानता है कि "सही" क्या दिखता है? यह एलिप्सोइड्स (जैसे खिंचे हुए गोले या अंडे के आकार की आकृतियाँ) नामक सरल आकृतियों का उपयोग करता है।

यह सोचें कि हृदय का हर हिस्सा (चैम्बर्स, धमनियां) इन अदृश्य अंडों से बना है।
सिस्टम इन अंडों के बारे में तीन चीजें मापता है:
1. आकार (Size): अंडा कितना बड़ा है? (आयतन/Volume)
2. स्थिति (Position): अंडा कहाँ बैठा है? (सेंट्रॉइड/Centroid)
3. आकार (Shape): क्या अंडा गोल, चपटा या लंबा है? (ओरिएंटेशन/एस्पेक्ट रेशियो)

जादू यह है कि सिस्टम जटिल, बिखरे हुए 3D हृदय मॉडल के भीतर इन "अंडों" को माप सकता है और उन मापों का उपयोग AI को निर्देशित करने के लिए कर सकता है।

4. सुपरपावर: "डिसेन्टैंगल्ड" कंट्रोल (Disentangled Control)

यह सबसे शानदार हिस्सा है। आमतौर पर, यदि आप AI को हृदय को बड़ा करने के लिए कहते हैं, तो यह अनजाने में उसका आकार भी बदल सकता है या उसे किसी अजीब जगह पर ले जा सकता है। सब कुछ आपस में मिल जाता है।

CardioComposer "डिसेन्टैंगल्ड कंट्रोल" की अनुमति देता है।

उपमा: एक कार की कल्पना करें जिसमें तीन अलग-अलग नॉब (knobs) हैं: एक गति (Speed) के लिए, एक स्टीयरिंग (Steering) के लिए और एक ब्रेक (Brakes) के लिए।
CardioComposer के साथ, आप हृदय को बड़ा करने के लिए "आकार" का नॉब घुमा सकते हैं बिना उसकी स्थिति या आकार को बदले। आप हृदय को हिलाने के लिए "स्थिति" का नॉब घुमा सकते हैं बिना उसका आकार बदले।
यह डॉक्टरों के लिए बहुत बड़ा है। वे कह सकते हैं, "देखें कि क्या होता है यदि दायां वेंट्रिकल दोगुना बड़ा हो जाए, लेकिन बाकी सब कुछ बिल्कुल वैसा ही रहे।"

5. यह क्यों मायने रखता है: "डिजिटल ट्विन" (Digital Twin)

लक्ष्य मरीजों के "डिजिटल ट्विन" बनाना है।

वर्तमान तरीका: डॉक्टर सामान्य मॉडलों का उपयोग करते हैं जो विशिष्ट रोगियों के लिए अच्छी तरह से फिट नहीं होते हैं।
CardioComposer का तरीका: डॉक्टर किसी मरीज का "डिजिटल जुड़वां" बना सकते हैं। वे ज्यामिति (geometry) में बदलाव कर सकते हैं (जैसे, "क्या होगा यदि इस मरीज की एओर्टा संकरी होती?") और यह देखने के लिए सिमुलेशन चला सकते हैं कि क्या कोई नया मेडिकल डिवाइस काम करेगा।

6. यह हर जगह काम करता है

पेपर दिखाता है कि यह केवल हृदय के लिए नहीं है। उन्होंने इसका परीक्षण किया है:

एओर्टा (Aorta): रक्त वाहिकाओं का एक शाखाओं वाला पेड़।
रीढ़ (Spine): कशेरुकाओं (vertebrae) का एक ढेर।
घुटना (Knee): हड्डियाँ और कार्टिलेज।

ठीक वैसे ही जैसे एक मास्टर बिल्डर एक घर, पुल या टावर बनाने के लिए एक ही उपकरण का उपयोग कर सकता है, यह सिस्टम शरीर के किसी भी जटिल हिस्से को नियंत्रित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है, भले ही उनमें अजीब मोड़ या शाखाएं हों।

सारांश

CardioComposer एक 3D प्रिंटर के लिए एक स्मार्ट सहायक की तरह है। यह डॉक्टरों और इंजीनियरों को "इस हिस्से को बड़ा करें" या "उस हिस्से को यहाँ ले जाएँ" जैसे सरल निर्देश देने की अनुमति देता है, और AI गणित का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए करता है कि परिणाम भौतिक रूप से वास्तविक भी हो और बिल्कुल वही हो जो मांगा गया था। यह चिकित्सा उपकरणों के बेहतर परीक्षण और हमारे शरीर के काम करने के तरीके की गहरी समझ की अनुमति देता है, और वह भी प्रत्येक नए अनुरोध के लिए AI को फिर से प्रशिक्षित किए बिना।

यहाँ पेपर "CardioComposer: Leveraging Differentiable Geometry for Compositional Control of Anatomical Diffusion Models" (ICLR 2026) का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

3D कार्डियोवैस्कुलर एनाटॉमी के लिए जनरेटिव मॉडल क्लिनिकल ट्रायल्स, मेडिकल डिवाइस मूल्यांकन और बायोफिजिकल सिमुलेशन के लिए वर्चुअल कोहॉर्ट्स बनाने के लिए आवश्यक हैं। हालाँकि, मौजूदा दृष्टिकोण एक महत्वपूर्ण ट्रेड-ऑफ का सामना करते हैं: ज्यामितीय नियंत्रण क्षमता (geometric controllability) बनाम शारीरिक यथार्थवाद (anatomical realism):

सरल प्रिमिटिव्स (Simple Primitives): पैरामीट्रिक मॉडल (जैसे सिलेंडर, दीर्घवृत्त/ellipsoids) आकार और स्थिति पर सटीक नियंत्रण प्रदान करते हैं लेकिन जटिल शारीरिक यथार्थवाद (जैसे गैर-उत्तल आकृतियाँ, शाखा संरचनाएं) को पकड़ने में विफल रहते हैं।
डेटा-संचालित मॉडल (Data-Driven Models): डीप जनरेटिव मॉडल (जैसे VAEs, डिफ्यूजन मॉडल) यथार्थवादी एनाटॉमी उत्पन्न करते हैं लेकिन अक्सर बिना रिट्रेनिंग के विशिष्ट ज्यामितीय गुणों (आकार, रूप, स्थिति) पर सूक्ष्म, व्याख्या योग्य नियंत्रण की कमी होती है।
कंडीशनल ट्रेनिंग की सीमाएँ (Conditional Training Limitations): मौजूदा कंडीशनल डिफ्यूजन मॉडल अक्सर विशिष्ट बाधाओं के लिए रिट्रेनिंग की मांग करते हैं और कम्पोजिशनल कंट्रोल (एक साथ कई उप-संरचनाओं को मैनिपुलेट करना) या टोपोलॉजिकल परिवर्तनों के लिए संघर्ष करते हैं।
स्केल संवेदनशीलता (Scale Sensitivity): बायोफिजिकल सिमुलेशन में, मिलीमीटर-स्केल के ज्यामितीय परिवर्तन शारीरिक परिणामों को नाटकीय रूप से बदल सकते हैं, जिससे उप-संरचना की ज्यामिति पर सटीक नियंत्रण की आवश्यकता होती है।

मूल चुनौती एक ऐसा फ्रेमवर्क विकसित करना है जो बिना रिट्रेनिंग के, एक यथार्थवादी 3D डिफ्यूजन मॉडल के भीतर कई शारीरिक उप-संरचनाओं के आकार, रूप और स्थिति को स्वतंत्र रूप से और कम्पोजिशनल रूप से नियंत्रित कर सके।

2. कार्यप्रणाली: CardioComposer (Methodology: CardioComposer)

लेखक CardioComposer का प्रस्ताव करते हैं, जो डिफरेंशिएबल ज्योमेट्रिक लॉस का उपयोग करके अनकंडीशनल लेटेंट डिफ्यूजन मॉडल्स (LDMs) को नियंत्रित करने वाला एक इन्फरेंस-टाइम गाइडेंस फ्रेमवर्क है।

A. मुख्य आर्किटेक्चर (Core Architecture)

बेस मॉडल: 3D मल्टी-क्लास एनाटॉमिकल सेगमेंटेशन मैप्स (वोक्सेल ग्रिड्स) पर प्रशिक्षित एक अनकंडीशनल लेटेंट डिफ्यूजन मॉडल (LDM)।
इन्फरेंस-टाइम गाइडेंस: ट्रेनिंग के दौरान मॉडल को कंडिशन करने के बजाय, लेखक सैंपलिंग (डिनोइजिंग) प्रक्रिया के दौरान एनर्जी-बेस्ड गाइडेंस लागू करते हैं।

B. डिफरेंशिएबल ज्योमेट्रिक मेजरमेंट (Differentiable Geometric Measurement)

यह विधि प्रत्येक डिनोइजिंग स्टेप पर प्रेडिक्टेड सेगमेंटेशन से ज्योमेट्रिक मोमेंट्स की गणना करने के लिए डिफरेंशिएबल फंक्शन्स का एक सेट पेश करती है:

सबस्ट्रक्चर सिलेक्शन: विशिष्ट टिश्यू लेबल्स (या लेबल्स के यूनियन) को लक्षित उप-संरचनाओं ( $\Omega$ ) के रूप में चुना जाता है।
ज्योमेट्रिक मोमेंट्स ( $G$ ): प्रत्येक उप-संरचना के लिए, सिस्टम गणना करता है:
- मास ( $M$ ): ज़ीरोथ-ऑर्डर मोमेंट (वॉल्यूम/आकार)।
- सेंट्रॉइड ( $C$ ): फर्स्ट-ऑर्डर मोमेंट (स्थिति)।
- कोवेरिएंस ( $S$ ): सेकंड-ऑर्डर मोमेंट (आकार और ओरिएंटेशन)।
- नोट: आकार से आकार और ओरिएंटेशन को अलग करने के लिए कोवेरिएंस को स्केल-नॉर्मलाइज किया जाता है।
डिफरेंशिएबिलिटी: ये मोमेंट्स सॉफ्ट बाइनराइजेशन (सॉफ्टमैक्स) और डिफरेंशिएबल ऑपरेशंस (मैट्रिक्स मल्टीप्लिकेशन, नॉइज़ स्टेबिलाइजेशन के साथ डिवीजन) का उपयोग करके कंप्यूट किए जाते हैं, जिससे ग्रेडिएंट्स लेटेंट स्पेस में वापस प्रवाहित हो सकते हैं।

C. ज्योमेट्रिक गाइडेंस लॉस (Geometric Guidance Loss)

सैंपलिंग प्रक्रिया को मापे गए मोमेंट्स ( $G$ ) और लक्षित मोमेंट्स ( $\bar{G}$ ) के बीच तुलना करने वाले एक कंपोजिट लॉस फंक्शन ( $L_{geom}$ ) को मिनिमाइज करके निर्देशित किया जाता है:
$L_{geom} = \lambda_0 L_{size} + \lambda_1 L_{pos} + \lambda_2 L_{shape}$
जहाँ प्रत्येक टर्म लक्षित मानों के बीच मीन स्क्वेर्ड एरर (MSE) है।

गाइडेंस को डिनोइजिंग प्रेडिक्शन ( $D_\theta$ ) पर एक ग्रेडिएंट करेक्शन स्टेप के माध्यम से लागू किया जाता है:
$D^w_\theta(z_\sigma; \sigma) = D_\theta(z_\sigma; \sigma) - \sigma^2 \cdot w \cdot \nabla_{z_\sigma} L_{geom}$
यहाँ, $w$ एक गाइडेंस वेट है, और ग्रेडिएंट $\nabla_{z_\sigma} L_{geom}$ जनरेशन को लक्षित ज्यामिति की ओर निर्देशित करता है।

D. कम्पोजिशनल कंट्रोल (Compositional Control)

यह फ्रेमवर्क डिसेन्टैंगल्ड कंट्रोल (एक एट्रिब्यूट को नियंत्रित करना जबकि अन्य को मुक्त छोड़ना) और कम्पोजिशनल कंट्रोल (एक साथ कई उप-संरचनाओं को बाधित करना, जैसे लेफ्ट वेंट्रिकल + राइट वेंट्रिकल + एओर्टा) का समर्थन करता है, जो व्यक्तिगत उप-संरचनाओं के लॉस को जोड़ने से संभव होता है।

3. मुख्य योगदान (Key Contributions)

एनाटॉमी के लिए डिफरेंशिएबल ज्योमेट्री: वोक्सेल-वाइज ज्योमेट्रिक मोमेंट फंक्शन्स (मास, सेंट्रॉइड, कोवेरिएंस) का परिचय, जो पूरी तरह से डिफरेंशिएबल हैं, जिससे 3D एनाटॉमिकल लेबल मैप्स के लिए ग्रेडिएंट-बेस्ड गाइडेंस सक्षम होता है।
रिट्रेनिंग के बिना इन्फरेंस-टाइम कंट्रोल: यह प्रदर्शन कि अनकंडीशनल डिफ्यूजन मॉडल्स को ज्योमेट्रिक लॉस का उपयोग करके आकार, रूप और स्थिति के लिए सटीक रूप से नियंत्रित किया जा सकता है, जिससे कंडीशनल रिट्रेनिंग की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
डिसेन्टैंगल्ड और कम्पोजिशनल कंट्रोल: विशिष्ट ज्यामितीय गुणों (जैसे आकार को बदले बिना उसकी स्थिति और रूप को अपरिवर्तित रखना) को स्वतंत्र रूप से मैनिपुलेट करने और कई जटिल उप-संरचनाओं पर बाधाओं को एक साथ संयोजित करने की क्षमता।
सामान्यीकरण (Generalizability): विविध एनाटॉमिकल सिस्टम (कार्डियक, वैस्कुलर, स्केलेटल) और जटिल ज्यामिति (गैर-उत्तल आकृतियाँ, शाखा संरचनाएं और टिश्यू के बूलियन यूनियन) में इस विधि का सत्यापन।

4. प्रयोगात्मक परिणाम (Experimental Results)

इस विधि का मूल्यांकन TotalSegmentor डेटासेट (कार्डियक) और एओर्टा, स्पाइन और नी (knee) के अतिरिक्त डेटासेट्स पर किया गया।

कंडीशनल फिडेलिटी बनाम यथार्थवाद (Conditional Fidelity vs. Realism):
- CardioComposer ने लक्षित ज्यामितीय बाधाओं (आकार, स्थिति, रूप) से मेल खाने में कंडीशनल बेसलाइन्स (एक्सप्लिसिट कॉनकेटिनेशन, इम्प्लिसिट कॉनकेटिनेशन, क्रॉस-अटेंशन) को काफी पीछे छोड़ दिया।
- बेसलाइन्स के विपरीत, CardioComposer ने उच्च गाइडेंस वेट पर भी उच्च मॉर्फोलॉजिकल क्वालिटी (प्रिसिजन, रिकॉल, फ्रेचेट डिस्टेंस) और पॉइंटक्लाउड मेट्रिक्स (MMD, कवरेज) को बनाए रखा, जिससे "ओवर-स्मूथिंग" या आर्टिफैक्ट्स से बचा जा सका जो अन्य गाइडेंस विधियों में सामान्य हैं।
डिसेन्टैंगलमेंट (Disentanglement):
- प्रयोगों ने दिखाया कि केवल "मास" के लिए लॉस लागू करने से आकार वितरण प्रभावित हुआ जबकि स्थिति और रूप वितरण व्यापक और अपरिवर्तित रहे।
- इसके विपरीत, सभी लॉस लागू करने से सभी वितरण लक्षित मानों पर सिमट गए।
मल्टी-पार्ट कंपोजिशन (Multi-Part Composition):
- विधि ने 1, 3 और 6 उप-संरचनाओं पर एक साथ बाधाओं के साथ एनाटॉमी सफलतापूर्वक उत्पन्न की।
- ड्रॉपआउट के साथ कंडीशनल मॉडल वाले बेसलाइन्स, जब सभी कंडीशनिंग चैनल्स मौजूद थे (एक दुर्लभ ट्रेनिंग कॉन्फ़िगरेशन), तो उच्च-गुणवत्ता वाली एनाटॉमी उत्पन्न करने में विफल रहे, जबकि CardioComposer ने किसी भी संयोजन को सहजता से संभाला।
जटिल ज्यामिति (Complex Geometries):
- फ्रेमवर्क ने गैर-उत्तल संरचनाओं (जैसे स्टार-शेप्ड चैम्बर्स, ब्रांचिंग वेसल्स) और बूलियन यूनियन (जैसे दोनों वेना कावी को एक ही बाधित उप-संरचना में संयोजित करना) को सफलतापूर्वक नियंत्रित किया।
बायोफिजिकल सिमुलेशन अनुप्रयोग (Biophysical Simulation Application):
- लेखकों ने पेशेंट-स्पेसिफिक एनाटॉमी को एडिट करने (जैसे राइट वेंट्रिकल को बड़ा करना) के लिए "जियोमेट्रिक इनपेंटिंग" का प्रदर्शन किया और उसके बाद फाइनाइट एलिमेंट मेथड (FEM) सिमुलेशन चलाया। एडिट किए गए मॉडल्स ने शारीरिक रूप से प्रशंसनीय बदलाव दिखाए, जो काउंटरफैक्चुअल क्लिनिकल ट्रायल्स के लिए इसकी उपयोगिता को प्रमाणित करते हैं।

5. महत्व और प्रभाव (Significance and Impact)

क्लिनिकल ट्रांसलेशन: CardioComposer, जनरेटिव AI और फिजिक्स-बेस्ड सिमुलेशन के बीच के अंतर को पाटता है। यह शोधकर्ताओं को इन सिलिको (in silico) मेडिकल डिवाइसेस या ड्रग रिस्पॉन्स का परीक्षण करने के लिए विशिष्ट, नियंत्रित एनाटॉमिकल वेरिएशंस के साथ "डिजिटल सिब्लिंग्स" बनाने की अनुमति देता है।
व्याख्यात्मकता (Interpretability): एलिप्सॉइडल प्रिमिटिव्स और ज्योमेट्रिक मोमेंट्स को कंट्रोल नॉब्स के रूप में उपयोग करके, यह विधि क्लिनिशियनों और इंजीनियरों के लिए एक व्याख्या योग्य इंटरफेस प्रदान करती है, जो "ब्लैक बॉक्स" लेटेंट वेक्टर्स से दूर ले जाती है।
दक्षता (Efficiency): इन्फरेंस-टाइम दृष्टिकोण हर नए ज्यामितीय प्रतिबंध के लिए अलग-अलग कंडीशनल मॉडल को प्रशिक्षित करने की कम्प्यूटेशनल लागत और डेटा आवश्यकताओं से बचाता है।
स्केलेबिलिटी (Scalability): कार्डियक, वैस्कुलर और स्केलेटल सिस्टम में इस विधि की सफलता यह सुझाव देती है कि यह 3D एनाटॉमिकल जनरेशन के लिए एक सामान्य समाधान है, जो वर्चुअल क्लिनिकल ट्रायल्स और पर्सनलाइज्ड मेडिसिन को गति दे सकता है।

संक्षेप में, CardioComposer जटिल 3D संरचनाओं पर सटीक, व्याख्या योग्य और कम्पोजिशनल ज्यामितीय नियंत्रण को बिना यथार्थवाद से समझौता किए या रिट्रेनिंग की आवश्यकता के सक्षम करके एनाटॉमिकल जनरेटिव मॉडलिंग में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है।