연구진이 예술가 수준의 토폴로지를 가진 메시 생성을 위한 새로운 프레임워크 PolyFlow를 발표했어요. PolyFlow는 기존 autoregressive 방식의 느린 속도 문제를 해결하기 위해 continuous diffusion과 flow-matching 방법을 결합했어요.
PolyFlow는 discrete 메시 정보를 continuous per-vertex embedding으로 변환하는 topology embedder를 사용해 discrete와 continuous 사이의 호환성 문제를 해결했어요.
PolyFlow는 Transformer 기반의 flow-matching 프레임워크로, point-cloud 특징을 기반으로 vertex state를 병렬로 denoising하여 빠른 생성 속도를 제공하며 해상도 제어도 가능해요.
Toys4K 벤치마크에서 PolyFlow는 기존 autoregressive 방식보다 Chamfer Distance와 Hausdorff Distance에서 우수한 성능을 보여줬어요.