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Learnable Thermal Diffusion for Point Cloud Resampling
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内容提要
本研究提出了一种可学习的热扩散框架，解决了生成扩散模型在点云重采样中结构恢复不佳的问题。实验结果表明，该方法在点云去噪和上采样任务中表现优异。
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关键要点
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本研究提出了一种可学习的热扩散框架。
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该框架解决了生成扩散模型在点云重采样中结构恢复不佳的问题。
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通过学习自适应热扩散流程和局部滤波尺度，生成适应性的条件先验。
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该方法指导点云在反向过程中向底层表面演化。
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实验结果表明，该方法在点云去噪和上采样任务中表现优异。
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