本研究提出了一种新的GA-Planes模型，旨在解决隐式神经表示训练中的非凸优化问题。该模型通过凸优化进行训练，能够有效结合多种特征，并在2D和3D体积拟合任务中表现优越，具有显著的内存效率和可优化性。