Краткое содержание

arXiv:2511.14539v1 Тип объявления: новое Аннотация: Нейронные функции подписанных расстояний (SDF) стали важным представлением для описания трехмерных форм или сцен с помощью нейронных сетей. Функция SDF — это неявная функция, которая может запрашивать значения подписанного расстояния в конкретных координатах для восстановления поверхности 3D-объекта. Хотя неявные функции хорошо работают на отдельных формах или сценах, они создают препятствия при анализе нескольких SDF с высокой точностью геометрических деталей из-за ограниченного объема информации, закодированной в латентном пространстве для SDF, и потери детализации геометрии. Для преодоления этих препятствий мы предлагаем метод представления множества функций SDF в общем пространстве, направленный на восстановление более точных геометрических деталей с использованием компактного латентного представления. Наш основной подход заключается в полном использовании преимуществ стратегий обучения, основанных как на обобщении, так и на переобучении, что позволяет сохранять детали высококачественной геометрии с компактными латентными кодами. На основе этой структуры мы также вводим новый метод выборки...