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NeuSDFusion：一种面向空间感知的生成模型用于 3D 形状补全、重构和生成
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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
介绍了一种新型的空间感知的3D形状生成框架，利用2D平面表示增强3D形状建模，通过学习三维形状的连续有符号距离场表示确保空间一致性和减少内存使用。通过基于Transformer的自编码结构实施不同平面之间的空间对应关系，促进生成的3D形状中空间关系的保留。在无条件形状生成、多模态形状补全、单视图重建和文本到形状合成等任务上表现优于最先进的3D形状生成方法。
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关键要点
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介绍了一种新型的空间感知的3D形状生成框架。
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利用2D平面表示增强3D形状建模。
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通过学习三维形状的连续有符号距离场表示确保空间一致性和减少内存使用。
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基于Transformer的自编码结构实施不同平面之间的空间对应关系。
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促进生成的3D形状中空间关系的保留。
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在无条件形状生成、多模态形状补全、单视图重建和文本到形状合成等任务上表现优于最先进的3D形状生成方法。
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