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NASM：神经各向异性表面网格化
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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Flatten Anything Model (FAM) 的非监督神经网络架构，通过逐点映射实现全局自由边界表面参数化。FAM直接处理离散表面点，降低了对网格质量的要求，适用于无结构点云数据，无需预切割，能够处理复杂拓扑结构。实验结果表明其优越性和广泛适用性。
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关键要点
- 介绍了一种名为Flatten Anything Model (FAM) 的非监督神经网络架构。
- FAM通过逐点映射实现全局自由边界表面参数化。
- FAM直接处理离散表面点，降低了对网格质量的要求。
- 适用于无结构点云数据，无需预切割。
- 能够处理复杂拓扑结构，自动找到合理的切割接缝和UV边界。
- 实验结果表明FAM的优越性和广泛适用性。
