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通过水平集投影学习在无符号距离场中更连续的零水平集
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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3D表示方法，神经向量场（NVF），通过预测位移和使用矢量场对形状建模，克服了分辨率和拓扑的障碍。提出了基于矢量量化的形状代码本学习方法，并在不同评价场景中取得了优于最先进方法的结果。
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关键要点
- 提出了一种新的3D表示方法，神经向量场（NVF）。
- NVF利用显式学习过程和隐式函数表示的强大能力。
- 通过预测位移和使用矢量场对形状建模，克服了分辨率和拓扑的障碍。
- 提出了基于矢量量化的形状代码本学习方法。
- 在不同评价场景中取得了优于最先进方法的结果，包括完整及非完整形状的构建。
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