Nöral İşaretli Mesafe Alanlarında Yapısal Katı Geometri

Sinir ağları tarafından parametrelendirilen İmzalı Mesafe Alanları (SDF'ler), son zamanlarda temel bir geometrik temsil olarak popülerlik kazanmıştır. Ancak, sinirsel bir SDF tarafından kodlanan şekli düzenlemek hâlâ çözülmemiş bir sorun olarak kalmaktadır. Cazip bir yaklaşım, yaygın geometrik operatörleri (ör. boole işlemleri) kullanmaktır, ancak bu tür düzenlemeler genellikle hatalı, SDF olmayan çıktılara (biz buna Pseudo-SDF'ler diyoruz) yol açar ve bunların sonraki aşamalarda kullanılmasını engeller. Bu makalede, eikonal ancak gerçek mesafe fonksiyonları olmayan Pseudo-SDF'lerin uzayını karakterize ediyor ve çıktının tam bir SDF olmasını teşvik eden yeni bir düzenleyici olan en yakın nokta kaybını türetiyoruz. Düzenlememizin, CSG ve süpürülmüş hacimler gibi geleneksel yöntemlerin Pseudo-SDF'nin ortaya çıkmasına neden olduğu birçok işlemde uygulanabilirliğini gösteriyor ve bu işlemlerin sonucu için gerçek (sinirsel) bir SDF üretiyoruz.