论文页面 - LATO.2：基于顶点与拓扑流的分解式三维网格生成

来源：https://huggingface.co/papers/2607.10623

摘要

基于精心设计潜在表示的流匹配（Flowmatching）近来已成为拓扑感知网格生成的一种强大范式。然而，现有方法在联合潜在空间中对顶点和连通性进行联合建模，将连续的顶点几何与离散的组合结构纠缠在一起；这使流学习变得复杂，并表现为顶点偏移和表面破损。我们提出LATO.2，一种分解式流匹配框架，将网格生成分解为先进行顶点流，再基于已实现的顶点进行连通性流，两个阶段均锚定在一个共享的粗体素支架上。专用VAE支撑这两个阶段，以亚体素精度恢复顶点，并将离散连通性嵌入到连续潜在空间中。我们展示了这种分解带来的两个独特优势：(i) 部分生成——将支架分区并让每个部分以完全潜在容量合成，从而生成比单一潜在空间允许的网格分辨率高得多的网格；(ii) 拓扑自适应编辑——操纵第一阶段顶点可诱导相应连通性而无需重新优化。实验表明，LATO.2在几何保真度和连通性质量上超越了最先进的拓扑感知网格生成器。

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