基于Delaunay三角剖分的3D形状表示学习 学术背景 在计算机视觉和图形学领域，从点云数据中重建表面是一个长期存在的问题。传统的隐式方法（如Poisson表面重建）通过计算隐式函数并使用Marching Cubes算法提取表面，虽然能够生成水密（watertight）的网格，但在处理复杂结构时往往会导致细节丢失和过度平滑。另一方面，显式方法（如Delaunay三角剖分）通过点集的三角剖分直接构建网格，能够更好地保留尖锐特征和细节，但在复杂拓扑结构上推断三角形连接性仍然具有挑战性。 近年来，基于学习的方法在表面重建任务中取得了显著进展。然而，现有的学习型显式方法在处理复杂结构时仍然存在困难，尤其是在推断局部形状连接性时，容易产生伪影和非水密三角形。为了解决这些问题，本文提出了一种基于Del...