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将任何东西展平：无监督神经表面参数化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过学习三维点与二维参数域内的映射，我们引入了全局自由边界表面参数化的非监督神经网络架构(FAM)。FAM适用于无结构点云数据，降低了对网格质量的要求。实验证明了其普适性、优越性和激发潜力。
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关键要点
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通过学习三维点与二维参数域内的映射，引入了全局自由边界表面参数化的非监督神经网络架构FAM。
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FAM适用于无结构点云数据，降低了对网格质量的要求。
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FAM基于离散表面点直接操作，无需利用连接信息，显著降低了对网格质量的严格要求。
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FAM是全自动的，无需预切割，能够处理高度复杂的拓扑结构。
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FAM的学习过程自适应找到合理的切割接缝和UV边界。
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广泛的实验证明了FAM的普适性、优越性和激发潜力。
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