研究人员引入了一个名为 Strips as Tokens (SATO) 的新框架，用于使用自回归 Transformer 生成艺术家级别的网格。SATO 采用了一种受三角形条带启发的、新颖的标记排序策略，该策略保留了高质量建模至关重要的有组织的边缘流和语义布局。这种方法允许统一的表示，可以解码为三角形或四边形网格，从而促进在多样化数据集上的联合训练。实验表明，SATO 在几何质量和结构连贯性方面优于现有方法。 AI
影响 引入了一种生成更高质量 3D 网格的新方法，有可能改进数字艺术和游戏开发中的工作流程。
排序理由 这是一篇详细介绍新颖网格生成框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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