本研究提出了一种新颖的立面泛化框架，填补建筑变异性数据与立面类别之间的空白，构建了最大的语义3D立面分割数据集，推动了3D立面语义分割方法的发展。

通过引入医学知识，构建了大规模的分割数据集SA-Med2D-20M，包含460万个2D医学图像和1970万个蒙版，旨在开发医学人工智能，提升诊断、医学图像分析、知识共享和教育。