MeshFeat: 网格上的多分辨率特征
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。MeshFeat 是一种针对网格的参数特征编码方法,通过使用多分辨率特征网格的思想,直接在网格上构建多分辨率特征表示,从而显著提高了神经场模型的推断速度,适用于物体动画中的表示。
通过递归分层表达和利用对象的自相似性,提出了一种对多个形状进行编码的方法,能够以更高的精度和低内存使用量来表示连续神经场。方法支持特征融合和连续场查询,实验证明了多场景重建和压缩效果。
MeshFeat 是一种针对网格的参数特征编码方法,通过使用多分辨率特征网格的思想,直接在网格上构建多分辨率特征表示,从而显著提高了神经场模型的推断速度,适用于物体动画中的表示。
通过递归分层表达和利用对象的自相似性,提出了一种对多个形状进行编码的方法,能够以更高的精度和低内存使用量来表示连续神经场。方法支持特征融合和连续场查询,实验证明了多场景重建和压缩效果。