本文介绍了一种名为Surf-D的新方法，使用扩散模型在任意拓扑结构上生成高质量三维形状表面。该方法通过采用无符号距离场（UDF）作为表面表示，解决了先前方法在拓扑结构和几何细节方面的限制。通过点云自编码器学习紧凑的潜在空间，并使用梯度查询来捕捉详细几何信息，提高嵌入过程的效率。实验结果表明，该方法在无条件生成、类别条件生成、图像三维重建和文本到形状任务方面表现出色。

本文介绍了 Surf-D 方法，一种使用扩散模型在任意拓扑结构上生成高质量三维形状表面的新方法。通过采用无符号距离场（UDF）作为表面表示，能够处理任意拓扑结构并生成复杂形状，解决了先前方法在拓扑结构和几何细节方面的限制。使用点云自编码器学习紧凑的潜在空间，并使用梯度查询来捕捉详细几何信息，提高嵌入过程的效率。通过预训练的形状潜变空间，采用潜变扩散模型获取各种形状的分布，并在多种模式下展示出出色的形状生成性能，并对无条件生成、类别条件生成、图像三维重建和文本到形状任务进行了广泛实验。