介绍了第一种完全无监督的对变形三维图形进行对应学习的方法，通过理解自然变形的形态变化近似保持曲面的度量结构，提出了一种驱动学习过程的自然准则，从而克服了对带注释数据的需求，并取而代之的是一种纯几何标准，学习模型不分含义类别，能够利用任何类型的可变形几何数据进行训练，相对于现有的专门针对训练期间观察到的类别的监督方法，我们展示出更强的泛化能力和应用于各种具有挑战性设置的能力，在广泛的对应基准测试中展示了我们的方法，在精度、泛化能力和效率方面均超过了其他方法。

Dec, 2018

本文旨在以无监督的方式学习拓扑变异物体的密集三维形状对应关系，引入了一种新的隐式函数，该函数为每个三维点生成一个部分嵌入向量，实现对点的密集对应，通过面向部分的逆函数将部分嵌入向量映射到对应的三维点上，结合几个有效的损失函数进行联合学习。在推断期间，用户选择源形状上的任意点时，算法可以自动生成相应点的置信度分数和语义点，有效提升人造物体的形状分割及无监督三维语义对应。

Oct, 2020

本论文提出了 Deformed Implicit Field (DIF) 表示法来建模 3D 物品的形状，实现物品之间稠密的对应关系。DIF-Net 神经网络通过学习一个特定类别的物品的形态潜在空间和这些物品的 Deformation Field 来实现对应关系的建立以及对物品形状差异的度量，还考虑了材质和形状编辑等应用。

Nov, 2020

该研究提出了一种新的学习框架，用于学习变形的 3D 形状之间的密集对应关系，通过使用一个在功能映射空间内的结构化预测模型，以及对两个形状定义的密集描述符场的输入和输出，得到在多个具有挑战性的基准测试中表现准确的对应关系。

Apr, 2017

本文探讨一种新方法 -- 变形感知正则化 -- 以更好地学习隐式神经表示形式，使其对隐式表示形式的变形具有可接受的合理性，并演示了其在如柔性变形等问题中的良好效果。

Aug, 2021

提出一种学习图像密集对应的新模型，能对几何形状不同的物体进行自动化且简单的密集姿态估计，适用于人类和动物类的各种变形物体。

Nov, 2020

本文提出了一种基于自编码器框架的方法，学习固定模板上的连续形状变形场，通过表面内和表面外的点监督变形场，并通过一种新的有符号距离正则化方法，实现了非刚性形状对齐，在清洁水密网格上训练，在面临噪声，异常值和自遮挡等挑战时表现出色，为现实世界数据的形状分析提供基础。

Mar, 2022

本文介绍了一种语义感知隐式模板学习框架，通过利用自监督特征提取器的语义先验，提出了局部条件和全局条件的语义感知变形代码以及变形一致性正则化，从而实现了语义上合理的变形。通过大量实验证明了该方法在关键点转换、部位标签转换和纹理转换等各种任务中的优越性能，尤其在更具挑战性的任务中取得了更大的性能提升。

Aug, 2023

本篇论文介绍了一种基于深度学习和连续变换函数的方法进行 4D 形状重建，使用一个鲁棒的时空形状表征方法来视觉化地表达这些形状并通过动力学模型对其进行建模，实现了四维人体重建。

Mar, 2021

本论文提出用深度学习的方法，引入形状变形网络，同时编码 3D 形状和相应关系，通过将表面表示因子化为模板和学习的全局特征向量相结合，来匹配可变形的形状。

Jun, 2018