BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-20T00:00:00Z 基于 3D 神经场的深度学习 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了一种新的3D表示方法，神经向量场（NVF），通过显式学习和隐式函数表示，利用矢量场对形状进行建模，打破了分辨率和拓扑的限制。 🎯 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。 通过预测位移并使用矢量场对形状进行建模，打破了分辨率和拓扑的限制。 提出了基于矢量量化的形状代码本学习方法。 在不同评价场景下，NVF优于最先进的方法，包括完整及非完整形状的构建。 🏷️ 标签 3D表示方法 显式学习 深度学习 矢量场 神经向量场 隐式函数表示 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
