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学习具有混合三维表示的分离化身
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的混合表征和端到端可训练的网络体系结构，用于建模可编辑和可定制的神经化身。该模型具有3D一致性，并利用神经场的模建模力量。通过贡献一个新的高质量数据集，该方法生成了多样化的详细化身，并比现有方法获得更好的模型拟合性能。
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关键要点
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提出了一种新的混合表征和端到端可训练的网络体系结构。
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该模型用于建模完全可编辑和可定制的神经化身。
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设计实现了一种特征码本，以存储可变形体模型的本地几何和纹理特征。
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模型具有3D一致性，并利用神经场的模建模力量。
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方法可在三维资产之间交换本地特征以实现局部编辑。
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贡献了一个新的高质量数据集，生成多样化的详细化身。
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该方法比现有方法获得更好的模型拟合性能。
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