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CWF：高质量网格简化中的弱特征整合
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为PoNQ的新型可学习网格表示方法，通过局部样本点、法线和误差度量获取全局网格，处理具有边界和锐利特征的开放表面，展示了其有效性。
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关键要点
- 引入了一种新型的可学习网格表示方法，称为PoNQ。
- PoNQ通过局部三维样本点、法线和二次误差度量获取全局网格。
- 确保了拓扑和几何特性，使得PoNQ网格不自相交且始终是一个边界体积。
- 该方法不依赖于正规网格，仅由目标表面进行监督。
- 能够处理具有边界和/或锐利特征的开放表面。
- 通过基于学习的网格预测展示了PoNQ的有效性，超越了先进技术。
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